A Gestão de Dados Mestres de Clientes (CMDM) é uma função essencial para as empresas que pretendem manter um registo preciso, unificado e estruturado dos seus clientes. Constitui a espinha dorsal de várias funções empresariais, incluindo vendas, marketing, finanças e apoio ao cliente. A má gestão dos dados dos clientes pode conduzir a ineficiências, perda de receitas, riscos de conformidade e experiências negativas para os clientes.
Soluções para dados mestre de clientes foram concebidas para dar resposta a estes desafios, disponibilizando plataformas centralizadas e ferramentas inteligentes que garantem a consistência, eliminam as duplicatas e permitem a sincronização de dados em tempo real entre sistemas. Estas soluções ajudam as organizações a estabelecer uma fonte única de informação sobre os clientes, melhorando a tomada de decisões e reforçando o envolvimento dos clientes em todos os pontos de contacto.
Com a transformação digital, as empresas devem adotar um sistema de dados mestre de clientes mais estruturado, em tempo real e acessível. Uma base de dados mestre de clientes bem gerida permite a elaboração de relatórios precisos, operações simplificadas, experiências personalizadas para os clientes e uma melhor conformidade regulamentar.
Modelo de dados mestre do cliente
Um Modelo de Dados Mestres do Cliente é uma estrutura organizada que armazena informações essenciais sobre um cliente. Foi concebido para proporcionar uma visão única, unificada e precisa do cliente em vários departamentos e aplicações.
Principais características de um modelo de dados mestre de clientes
Informações básicas sobre o cliente:
ID do cliente – Um identificador único atribuído a um registo único de cliente
Nome (Nome próprio, Nome do meio, Apelido / Nome da empresa) – Nome próprio e apelido
Nome da empresa – Aplicável apenas a clientes B2B
Tipo de cliente (Particular, Empresa, Administração Pública, Organização sem fins lucrativos)
Informações de contacto (telefone, e-mail, site)
Endereços de faturação e de entrega
Dados financeiros e de crédito
Limite de crédito
Condições de pagamento (30 dias a partir da data da fatura, 60 dias a partir da data da fatura, etc.)
Número de Identificação Fiscal (NIF)
Dados bancários
Formas de pagamento (ACH, transferência bancária, cartão de crédito, etc.)
Informações jurídicas e de conformidade
Número de registo da empresa
Códigos de classificação setorial (NAICS, SIC)
Dados relativos à conformidade com o RGPD/CCPA
Classificação de risco
Interação com o cliente e histórico
Histórico de compras
Tickets de apoio e reclamações
Preferências de marketing
Pontuação de Envolvimento do Cliente
Segmentação e preferências
Nível de fidelidade do cliente
Canal de comunicação preferido
Descontos especiais ou acordos de preços
Modelo de dados mestre de clientes no SAP
A SAP trata o Mestre de Clientes como um módulo configurável independente. Este armazena informações relacionadas com os clientes de forma sistemática e permite uma fácil recuperação e manutenção. Os dados no Mestre de Clientes da SAP são categorizados em diferentes perspetivas para facilitar as funções empresariais. Alguns dos campos predefinidos disponíveis no Mestre de Clientes da SAP incluem:
Informações gerais
Isto inclui dados essenciais dos clientes que são partilhados entre várias empresas e áreas de vendas.
Nome (pessoa singular ou empresa)
Morada (Rua, Cidade, Código Postal, País)
Dados de contacto (telefone, fax, e-mail, site)
Classificação setorial (NAICS, SIC)
Termo de pesquisa (Breve descrição para facilitar a pesquisa)
Dados para efeitos de declaração fiscal (IVA, GST, certificados de isenção)
Dados da área de vendas
Esta secção contém os dados necessários para as transações de vendas e o processamento de encomendas. É específica para um Organização de vendas, canal de distribuição e divisão.
Organização de Vendas (Define a estrutura de relatórios de vendas)
Canal de distribuição (vendas diretas, revendedores, online, etc.)
Divisão (Agrupamento de produtos)
Grupo de preços (descontos, acordos de preços especiais)
Condições de envio (modo de entrega preferido)
Grupo de clientes (níveis de fidelidade, tipo de negócio)
Determinação da saída (Preferências de fatura e documento)
Dados da empresa
Isto inclui dados financeiros e contabilísticos relacionados com o cliente.
Conta de reconciliação (associa o cliente às contas do livro-razão)
Condições de pagamento (30 dias a prazo, 60 dias a prazo, pagamento antecipado, etc.)
Procedimentos de cobrança (lembretes automáticos e políticas de cobrança)
Área de Controlo de Crédito (Limites e Avaliação da Solvabilidade)
Códigos de jurisdição fiscal (com base na localização do cliente)
Método de pagamento (ACH, transferência bancária, cartão de crédito, etc.)
Site da SAP disponibiliza vários recursos e guias para compreender como está estruturado o Mestre de Clientes, bem como guias para o personalizar no novo S4/Hana
Modelo de dados mestre de clientes noutros sistemas ERP
Aqui estão alguns recursos para saber mais sobre como os dados mestre de clientes são geridos e configurados noutros sistemas ERP.
Oracle ERP: Utiliza a Gestão de Dados de Clientes (CDM) com estruturas hierárquicas para gerir as relações. [Guia do Desenvolvedor]
Microsoft Dynamics 365: Utiliza as entidades de cliente para obter uma visão abrangente dos dados dos clientes. [Guia do Desenvolvedor]
Salesforce: Dispõe dos objetos «Conta» e «Contacto» para a gestão dos dados dos clientes. [Guia do Desenvolvedor]
De que forma as equipas beneficiam de um registo unificado de clientes?
Marketing: Promoções personalizadas com base na segmentação de clientes.
Exemplo: Uma empresa de retalho analisa o histórico de compras e as preferências dos clientes para oferecer cupões de desconto personalizados por e-mail e através de notificações no telemóvel.
Caso de utilização: Uma marca de comércio eletrónico de moda segmenta os clientes com base nas compras anteriores e recomenda produtos que correspondem às suas preferências.
Finanças: Avaliação precisa do risco de crédito e faturação.
Exemplo: Uma instituição financeira recorre a uma visão unificada do cliente para avaliar a solvabilidade, analisando o histórico de transações, os empréstimos pendentes e os comportamentos de pagamento.
Caso de utilização: Uma empresa multinacional garante o pagamento atempado das faturas, identificando os clientes com histórico de atrasos nos pagamentos e ajustando os limites de crédito em conformidade.
Operações: Execução de encomendas simplificada e melhoria do serviço ao cliente.
Exemplo: Uma empresa de logística integra os dados dos clientes de diferentes plataformas para garantir um acompanhamento e uma entrega eficientes das encomendas.
Caso de utilização: Um fornecedor de peças automóveis reduz os erros de envio ao verificar a exatidão da morada do cliente e o histórico de compras antes de expedir as encomendas.
Conformidade: Maior cumprimento das leis de proteção de dados.
Exemplo: Um prestador de cuidados de saúde garante o cumprimento do RGPD através da manutenção de um repositório único e seguro de dados dos clientes, em conformidade com a regulamentação em matéria de privacidade de dados.
Caso de utilização: Uma instituição bancária audita regularmente os registos dos clientes para garantir a conformidade com o KYC (Know Your Customer), reduzindo assim os riscos regulamentares.
Introdução a um projeto de dados mestre de clientes
Normalmente, os clientes que nos procuram para um projeto de Dados Mestres de Clientes têm uma configuração subótima para a gestão dos seus dados de clientes, o que conduz invariavelmente a uma série de problemas herdados na base de dados que têm de ser resolvidos antes de se implementarem novos processos.
Assim, um projeto de dados mestre de clientes segue normalmente uma abordagem em duas vertentes;
Lidar com os dados históricos
Avaliação e identificação:
Realizar uma auditoria aos dados para identificar registos duplicados, redundantes e desatualizados.
Exemplo: Uma empresa de telecomunicações identifica e funde registos duplicados de clientes para evitar a faturação redundante.
Padronização e normalização de dados:
Definir formatos padrão para nomes, endereços e dados de contacto em todos os sistemas.
Exemplo: Uma empresa retalhista multinacional unifica os formatos dos endereços dos clientes para garantir a coerência dos dados de envio.
Limpeza e validação de dados:
Utilize ferramentas como o Trillium, o Informatica e o Talend para limpar e validar registos.
Caso de utilização: Uma instituição financeira recorre ao Informatica MDM para validar e corrigir os números de identificação fiscal dos clientes.
Gestão dos dados futuros dos clientes
Estabelecer modelos de gestão e propriedade dos dados:
Atribuir funções específicas para a governação e supervisão dos dados.
Exemplo: Uma instituição de saúde designa responsáveis pela gestão de dados para gerir a integridade dos registos dos doentes.
Aproveitar as ferramentas de enriquecimento de dados baseadas em IA:
Utilize fontes de dados externas, como a ZoomInfo e a Dun & Bradstreet, para complementar os dados em falta.
Caso de utilização: Um fabricante do setor B2B complementa os perfis incompletos dos clientes com dados financeiros da empresa em tempo real.
Embora seja possível executar um projeto de dados mestre de clientes internamente, isso requer, geralmente, uma grande variedade de plataformas de software, subscrições de SaaS, acesso a várias bases de dados privadas e muito mais.
Na maioria dos casos, o know-how, a capacidade técnica e a disponibilidade de recursos para a reestruturação de um ficheiro mestre de clientes são limitados, pelo que é uma opção muito mais adequada recorrer a um especialista para lidar com as nuances do projeto.
Seja como for, eis algumas plataformas de dados mestre que podem ajudar a gerir os dados mestre dos clientes
Soluções de software para CMDM
Suites MDM: Informatica MDM, SAP MDG, IBM InfoSphere MDM
Exemplo: Uma empresa global de logística integra o SAP MDG para centralizar os dados mestre dos clientes.
Ferramentas de enriquecimento de dados: Experian, Melissa Data
Caso de utilização: Uma agência de crédito recorre à Experian para validar e completar os dados em falta do histórico de crédito.
Plataformas de governação de dados: Collibra, Alation
Exemplo: Um escritório de advogados garante a conformidade através da gestão das políticas de dados com o Collibra.
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Estratégias para a gestão de um ficheiro mestre de clientes
Para além dos processos acima referidos, existem algumas estratégias que vale a pena conhecer e que podem ajudar facilmente a gerir e a normalizar os dados dos clientes.
Eis algumas dessas abordagens.
Adotar uma abordagem baseada numa única fonte de verdade
Os sistemas de dados mestre baseiam-se num único registo de referência [saber mais], uma versão definitiva da verdade; uma vez que os dados dos clientes se encontram dispersos em vários sistemas distintos — um CRM, um CDP e outras fontes de dados semelhantes —, é mais sensato trabalhar com uma única base de dados para evitar duplicações e outros problemas
Implementação de controlos de acesso baseados em funções
Uma das principais causas da má qualidade dos dados num ficheiro mestre de clientes — ou, na verdade, em qualquer sistema de dados mestre multidomínio — é uma má gestão dos dados;
É comum que se verifiquem uma certa apatia natural e um controlo de qualidade deficiente no que diz respeito à introdução e edição de dados; é precisamente por isso que as organizações precisam de implementar um sistema baseado em funções, apoiado por processos orientados pela tecnologia, para validar as entradas, alertar para informações contraditórias, preencher dados em falta de forma autónoma e acionar alertas para aprovações, consoante a matriz de aprovação configurada
Incorporar profundamente os sistemas de IA nos processos
Talvez apenas um punhado de setores e disciplinas sejam tão afetados pela introdução da Inteligência Artificial como a gestão de dados.
Um dos maiores centros de custos e desafios nas implementações de MDM estava diretamente ligado ao trabalho humano. Uma vez que era extremamente complicado para um algoritmo «compreender» um registo de MRO e processá-lo sem intervenção humana.
Com o avanço da Inteligência Artificial, no entanto, existem vários casos de utilização independentes da IA no MDM, nomeadamente
1. Classificação autónoma: Os sistemas de IA podem extrair automaticamente informações como o nome próprio, o apelido, o número do apartamento, o nome da rua e o país de origem de um registo de cliente a partir de texto livre não estruturado
2. Enriquecimento: Os agentes de IA em funcionamento contínuo são capazes de detetar informações em falta num determinado registo mestre de cliente e podem preencher essas lacunas a partir de fontes de dados próprias ou de terceiros, sem qualquer intervenção humana; isto funciona particularmente bem quando integrado diretamente com APIs, tal como discutiremos mais adiante.
3. Avaliação de dados: Ainda estamos bastante longe do dia em que um exército de agentes de IA irá gerir de forma autónoma a sua base de dados de clientes, pelo que uma revisão manual por parte de um ser humano é, neste momento, praticamente indispensável.
No entanto, os sistemas de IA podem ajudar a aumentar a eficiência através da classificação de registos de dados, tornando as revisões humanas muito mais escaláveis e eficazes
Integrar APIs com bases de dados próprias e de terceiros
Os dados dos clientes são volumosos e complexos, com vários campos que abrangem informações pessoais, dados bancários, registos legais e até mesmo dados firmográficos no caso dos clientes B2B.
É muito comum que estes registos não contenham «informações completas» e que os sistemas baseados em software utilizem automaticamente APIs fornecidas por fontes de terceiros para obter uma variedade de informações; entre as quais se incluem:
1. Bases de dados de contactos: Bases de dados como a ZoomInfo e a D&B armazenam dados de utilizadores individuais, incluindo endereços de e-mail, números de telefone, etc.
2.Informações fiscais e financeiras: A D&B armazena informações transacionais e financeiras, como o número de identificação fiscal
3. Informações sobre o crédito: A Equifax, a Transunion e outras agências também fornecem relatórios de crédito e outras informações relacionadas que podem ser integradas na base de dados de clientes através de APIs
Nas grandes empresas, as fontes de dados próprias, como o CRM e o CDP, são repositórios de informação e podem constituir excelentes fontes de informação que podem ser transmitidas de volta ao sistema CMD.
Dados mestre de clientes VS Gestão das relações com os clientes
Embora tanto os sistemas de dados mestre de clientes como os sistemas de CRM gerem informações sobre os clientes, servem objetivos diferentes, oferecem funcionalidades distintas no seio de uma organização e são utilizados para diferentes casos de utilização por diferentes equipas.
Aqui está um pequeno excerto que explica a diferença entre os dois.
| Característica | Sistema de Dados Mestres de Clientes | Sistema de Gestão de Relações com o Cliente |
|---|---|---|
| Objetivo | Fornece um repositório centralizado e fiável de dados de clientes, garantindo a consistência e a precisão em toda a organização. | Gere as interações com clientes atuais e potenciais, com foco nas atividades de vendas, marketing e atendimento ao cliente. |
| Tipo de dados | Armazena os principais atributos dos clientes, tais como números de identificação, nomes oficiais, informações de contacto e dados financeiros. | Recolhe dados dinâmicos, incluindo interações com os clientes, histórico de compras, pedidos de assistência e respostas a campanhas de marketing. |
| Utilizadores | Utilizado por equipas de governação de dados, departamentos de TI e sistemas que necessitam de dados de clientes validados. | Utilizado principalmente pelas equipas de vendas, marketing e atendimento ao cliente para gerir as interações diárias com os clientes. |
| Integração | Funciona como fonte de dados para sistemas de CRM, garantindo que todas as aplicações relacionadas com os clientes tenham acesso a informações consistentes e precisas. | Utiliza dados do Sistema de Dados Mestres de Clientes para fornecer aos utilizadores informações atualizadas sobre os clientes durante as interações. |
Dados mestre de clientes VS Plataforma de dados de clientes
A Plataforma de Dados do Cliente é um conceito bastante inovador e isso surgiu por volta de 2013 quando o termo foi cunhado pela primeira vez por David Raab, consultor de tecnologia de marketing e fundador do CDP Institute.
Os CDPs foram introduzidos para dar resposta à necessidade crescente de dados de clientes unificados, persistentes e acessíveis em vários canais de marketing, vendas e atendimento ao cliente. O objetivo era eliminar os silos de dados e criar um uma visão única e abrangente dos clientes que as empresas poderiam utilizar para melhorar a personalização, a segmentação e o envolvimento dos clientes.
Por isso, é fácil perceber a confusão que surge devido à sobreposição de objetivos entre os Dados Mestres do Cliente e uma Plataforma de Dados do Cliente. A tabela abaixo detalha alguns dos as diferenças entre eles
| Categoria | Plataforma de Dados do Cliente (CDP) | Base de Dados de Clientes (CMD) |
|---|---|---|
| Objetivo principal | Melhora o marketing e o envolvimento dos clientes através da recolha e segmentação de dados em tempo real. | Garante governação, precisão e consistência dos dados ao manter um fonte única de verdade. |
| Foco | Experiência do cliente e personalização | Integridade e governação dos dados |
| Fontes de dados | Plataformas de marketing (CRM, redes sociais, interações no site, campanhas por e-mail, plataformas publicitárias, registos do serviço de apoio ao cliente). | Fontes a nível da empresa (ERP, CRM, faturação, apoio ao cliente, bases de dados externas). |
| Tratamento de dados | Agrega, unifica e segmenta os dados dos clientes para utilização em tempo real em marketing e interação. | Limpa, normaliza, elimina duplicados e gere os dados dos clientes para garantir a precisão. |
| Casos de utilização |
– Experiências personalizadas para os clientes – Automatização de marketing e segmentação – Acompanhamento do percurso do cliente – Campanhas omnicanal |
– Precisão e consistência dos dados – Conformidade regulamentar (RGPD, CCPA) – Registos unificados dos clientes nos sistemas ERP, CRM e financeiros – Garantir de confiança dados para utilização empresarial |
| Em tempo real vs. estático | Trabalha em em tempo real, registando interações dinâmicas com os clientes para fins de personalização e análise. | Fornece um estático, mas fiável perfil do cliente, garantindo a precisão para sistemas transacionais e operacionais. |
| Propriedade e utilizadores | Equipas de Marketing e Experiência do Cliente utilize-o para interação personalizada e análise de dados. | Equipas de TI, governação de dados e conformidade gerir isso para garantir a fiabilidade dos dados em toda a empresa. |
| Âmbito da integração | Integra-se com ferramentas de automatização de marketing, plataformas de análise e sistemas de publicidade digital. | Integra-se com Sistemas de ERP, CRM, financeiros, da cadeia de abastecimento e operacionais para garantir a exatidão dos dados. |
