Qualidade de Dados / Data Quality

Tal como terminei o ultimo post vou continuar neste com uma noticia recente e que nos pode ajudar a mostrar um pouco a dificuldade que há na criação de métricas para aferir os danos na imagem de uma empresa.

Como muitos puderam ver na TV, existem várias queixas de carros de uma marca de topo que simplesmente arderão. Uma vez que a marca nunca conseguiu dar uma resposta definitiva, a dúvida vai manter-se e ainda que seja dada uma explicação cabal para todos os acontecimentos, esta imagem vai sempre pairar sobre os possíveis compradores de carros da marca. Tanto nos novos compradores da marca como nos que já são clientes e que querem trocar de carro, MAS existe uma dúvida que paira no ar.

Esta é talvez uma das formas mais evidentes de se demonstrar que mesmo que se prove de forma inequívoca que os acontecimentos não são responsabilidade da marca, a imagem pode ficar afectada. Há mesmo algumas marcas que ainda hoje sofrem porque existiu um produto com baixa qualidade e por muito que tenham feito para dar a volta a essa imagem, é muito complicado convencer totalmente todo o mercado.

O problema é a quantificar estes valores e é igualmente complicado quantificar os custos de imagem quando se enviam peças em duplicado, pela existência de registos duplicados, pela devolução de cartas que podem ser muito importantes para os clientes, mas que não chegaram ao destino. Até mesmo na prevenção de fraude com a inserção de moradas inexistentes, evitando assim desperdiçar dinheiro em envios de peças promocionais por vezes bastante caras, para moradas inexistentes. No próximo post vou falar continuar a falar do ROI da qualidade de dados.

Se há momentos em que a qualidade dos dados está em destaque, certamente são estes momentos que vivemos, em que os custos são escrutinados ao mais ínfimo pormenor. Quando a economia está em alta, ter taxas de devolvidos elevadas é pouco importante, nos momentos como o que vivemos ter 1.000 cartas devolvidas já é um custo que provavelmente muitas empresas olham com outros olhos. Se falarmos de 10.000 então o olhar certamente ainda é mais atento.

O mesmo se passa com o envio de registos duplicados, que tem sempre custos quer seja por envio físico, quer seja por envio por email. Se no caso do envio físico para alem dos custos das peças e custos de correio, existe o outro custo que é comum com o envio por email que são os custos de imagem. Não passa certamente uma imagem muito profissional de uma empresa que envia a mesma comunicação para o mesmo destinatário várias vezes. Pese embora estes custos sejam os mais complicados de contabilizar, são certamente custos a ter em conta.

Os dados da empresa são os pilares que sustentam a organização. Sem eles não há encomendas, nem vendas, nem facturação, nem recebimento. Se algum destes factores fundamentais falhar haverá problemas. Se falhar uma vez há um pequeno problema, se falharem muitas vezes pode ser terminal.

Em alguns casos existe ainda o passo seguinte que é a tentativa de ir recuperar o dinheiro, mas muitas vezes a morada não existe, ou de tal forma está deturpada que impede essa tentativa de recuperação.

Como se resolve este problema? A melhor solução é sempre na entrada dos dados ter uma ferramenta de normalização/correcção/verificação de moradas.

Apenas com estas ferramentas conseguimos maiores percentagens de dados correctos, sempre muito acima dos valores conseguidos com as ferramentas de batch, uma vez que sempre que há uma dúvida o utilizador tem hipótese de escolha. Quando estamos a falar em ferramentas batch se surgir uma morada com "Liberdade, 2", o software não deve escolher entre a Avenida da Liberdade e a Vila da Liberdade. Assinala como sendo um registo dúbio e não faz mais nada. Se estivermos com as aplicações online o utilizador pode escolher qual a correcta, ou porque está a introduzir os seus próprios dados, ou porque é um empregado da empresa que tem o cliente na sua frente ou ao telefone.

Indo finalmente de encontra o titulo do post, qual o ROI das ferramentas de qualidade de dados? É um valor que não é fácil de quantificar, mas existem muitas métricas que podem ajudar, alguns exemplos podem ser encontrados no link, mas existem ainda outras métricas. Depois somando a estes custos existem os valores de imagem que por vezes são incalculáveis.