To ensure accurate CRM data and decision-making, validate and clean data regularly, integrate systems effectively, and train staff on consistent data entry. Use data governance and analytics to monitor data quality and identify issues.

To tackle data discrepancies in CRM analytics and ensure accurate decision-making, start by auditing your data sources and processes. For example, a sales team faced inconsistent customer data. We traced the issue to mismatched data entry practices and fixed it by standardizing data input procedures and cleaning up existing data. Regularly validate and reconcile data and implement automated checks. This approach ensures your analytics reflect accurate information, leading to more reliable decisions.

o primeiro passo é realizar uma auditoria minuciosa para identificar onde estão os problemas. Verifique se os dados estão sendo inseridos de forma consistente e se há integração correta entre as diferentes fontes de informação. Depois disso, implemente ferramentas de validação automática para evitar erros futuros e mantenha um processo contínuo de limpeza e atualização dos dados. Ao garantir a qualidade e precisão das informações, você fortalece a base para uma tomada de decisão mais acertada e confiável.

Para encontrar inconsistencias del CRM es necesario realizar una verificación de datos dentro de la base de datos y apartir de ahí, comenzar un proceso de limpieza de datos que permita optmizar y obtener mejores resultados en nuestros informes. Por otro lado es importante limitar el acceso a la creación de nuevos campos dentro del CRM, ya que al tener multiples usuarios con acceso a esto tiende a generar duplicidad de información.