Data Quality: почему «мусор на входе» дает «мусор на выходе»

Запускаете рассылку на 10 000 клиентов. А через день выясняется:

• 1500 писем не дошли — неправильные email-адреса
• 800 клиентов получили по 3 письма — дубли в базе
• 500 писем ушли компаниям, которые закрылись
• 2000 писем с «Уважаемый [ИМЯ]» вместо имени

Вместо роста продаж — испорченная репутация и потраченный бюджет.

Проблема не в системе рассылки. Проблема в качестве данных. Даже самые дорогие CRM и ИИ не помогут, если данные — мусор.

Что такое качество данных

Качественные данные — это информация, которой можно доверять для работы.

Хорошие данные должны быть:

• Полными — все нужные поля заполнены
• Правильными — информация соответствует реальности
• Свежими — данные актуальные
• Без противоречий — нет конфликтующей информации
• Уникальными — нет дублей

Простой тест: можете ли вы прямо сейчас отправить клиенту счет, не проверяя данные дополнительно? Если нет — качество хромает.

Реальный пример

Компания: Поставщик медоборудования, 90 сотрудников, 3000 клиентов

Что сделали: Запустили автоматическую отправку коммерческих предложений.

Что получилось:

• 40% писем не дошли (неверные email)
• Крупным клиникам приходили письма «Уважаемый Неизвестно»
• Один клиент получал 5 одинаковых предложений
• Предлагали товары, которых нет в наличии

Последствия:

• 15 жалоб от крупных клиентов
• Почту заблокировали антиспам-системы
• Потеряли контракты на 8 млн рублей

Основные проблемы с данными

1. Пустые поля

• У 30% клиентов нет email
• У 50% не указаны контакты
• У 20% нет сферы деятельности

2. Неправильная информация

• Телефоны не отвечают
• Контактные лица уволились 2 года назад
• Неверные адреса доставки

3. Устаревшие данные

• Компания сменила название
• Изменились реквизиты
• Филиал закрылся, но остался в базе

4. Противоречия

• В CRM клиент — ИП, в договоре — ООО
• Товар стоит 1000 руб в прайсе и 1200 в программе

5. Дубли

• «Медтехника» и «ООО Медтехника»
• Один товар с разными названиями

Как измерить качество

Простые показатели:

Полнота = Заполненные поля / Все поля × 100%
Из 10 полей заполнено 7 = 70% полноты

Уникальность = Записи без дублей / Все записи × 100%
1000 клиентов, 150 дублей = 85% уникальности

Актуальность = Обновленные записи / Все записи × 100%
За год обновили 600 из 1000 = 60% актуальности

Что делать для улучшения

1. Контроль при вводе

• Обязательные поля при создании записей
• Проверка форматов email, телефонов, ИНН
• Предупреждения о дублях

2. Регулярная уборка

• Каждый месяц — объединяем дубли
• Раз в квартал — проверяем контакты
• Раз в полгода — удаляем неактивные записи

3. Автоматический контроль

• Уведомления о плохих данных
• Отчеты по качеству
• Автоисправление простых ошибок

Пример решения проблемы

Что сделали:

Этап 1. Проверили состояние

• Полнота базы клиентов — 65%
• Уникальность — 78%
• Нашли главные проблемы

Этап 2. Большая уборка

• Объединили 350 дублей
• Обновили контакты 400 компаний
• Удалили 200 неактивных записей

Этап 3. Настроили контроль

• Сделали обязательными: название, ИНН, контакт, телефон
• Включили проверку дублей
• Назначили ответственных в регионах

Этап 4. Постоянный контроль

• Еженедельные отчеты по качеству
• Ежемесячные сверки с менеджерами
• Премии за хорошую базу

Результат через 4 месяца:

• Качество выросло до 92% полноты и 96% уникальности
• Email-рассылки стали работать в 3 раза лучше
• Ошибок в документах стало на 75% меньше

Когда пора заняться качеством данных

Проверьте себя:

• Клиенты жалуются на ошибки в документах
• Курьеры не могут найти адреса из вашей базы
• Много писем возвращается с пометкой «адрес не найден»
• В отчетах один клиент записан по-разному
• Сотрудники часами проверяют данные перед отправкой
• Новые системы «не хотят» работать со старыми данными

Если узнали себя в 3+ пунктах — пора действовать.

Простые инструменты

Для начала:

• Excel с выделением пустых ячеек
• Встроенные функции CRM для поиска дублей
• Сервисы проверки email и телефонов

Для продвинутых:

• Специальные программы контроля качества данных.

С чего начать

Шаг 1. Выберите один справочник (клиенты или товары) и посчитайте, сколько % полных записей.

Шаг 2. Найдите 20-30 самых явных ошибок и исправьте их.

Шаг 3. Сделайте 3-5 полей обязательными при создании записей.

Шаг 4. Назначьте ответственного за каждый справочник.

Главное

Качество данных — это не одноразовое действие, а постоянная работа. Данные портятся сами: компании закрываются, люди увольняются, контакты меняются.

Любая автоматизация работает настолько хорошо, насколько хороши ваши данные. Можно купить самую дорогую CRM, но если данные плохие — результат будет плохой.

Вложения в качество данных быстро окупаются — меньше ошибок, довольные клиенты, работающая автоматизация.

Если ваши сотрудники тратят часы на проверку данных перед каждой рассылкой — пора заняться качеством данных.