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El 10 de julio de 2025, Validity publicó el informe State of CRM Data Management in 2025, basado en una encuesta a más de 600 profesionales de EE. UU., Reino Unido y Australia. La conclusión es clara: la mayoría de las empresas quieren aplicar inteligencia artificial, pero su CRM no está preparado.
En concreto, solo el 24% de los encuestados cree que más de la mitad de los datos en su CRM son precisos y completos. Además, el 45 % admite que sus datos no están listos para alimentar sistemas de IA, y el 37 % ha perdido ventas por decisiones basadas en información errónea.
¿Por qué la calidad de datos es tan crítica?
Implementar herramientas de IA sin datos fiables es como poner un motor de Fórmula 1 en un coche sin ruedas. La calidad de datos en el CRM determina si tus modelos de IA:
- Pueden personalizar contenidos y mensajes.
- Predicen correctamente qué leads convertirán.
- Automatizan tareas sin generar errores o duplicidades.
- Aumentan realmente la productividad del equipo.
Según el informe, muchas empresas se lanzan a implantar IA generativa sin haber resuelto los problemas de base. El 54 % ya la utiliza, aunque más de la mitad reconoce fallos graves de calidad en sus datos.
Señales de que tus datos CRM no están listos
A lo largo de nuestros proyectos con empresas de sectores como energía, retail o tecnología, vemos señales claras que indican un CRM con baja calidad de datos:
-
Campos incompletos o inconsistentes (ej. leads sin industria, país o canal de entrada).
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Duplicidades no gestionadas: una misma empresa con múltiples fichas.
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Falta de normalización (ej. "Spain", "España", "ES").
- Propiedades mal estructuradas que bloquean automatizaciones.
Consecuencias reales: IA que no aprende, equipos que desconfían
- Modelos de lead scoring que fallan.
- Informes de conversión que no cuadran.
- Workflows automatizados que se activan cuando no deberían.
Peor aún, el equipo comercial deja de confiar en el sistema. Esto provoca una dependencia de hojas de cálculo externas, pérdida de visibilidad y decisiones tomadas "a ojo".
Cómo mejorar la calidad de datos en tu CRM
Desde Hike & Foxter recomendamos una aproximación escalonada y práctica. Aquí una guía sencilla para empezar:
1. Audita la calidad actual de tu base
- ¿Qué porcentaje de tus contactos tiene los campos clave rellenos?
- ¿Cuántos leads están duplicados?
- ¿Cuántos valores hay para cada campo crítico (ej. industria, país)?
2. Define una taxonomía clara
No hace falta tener 50 propiedades nuevas. Pero sí debes:
- Establecer valores únicos y normalizados para cada campo relevante.
- Usar menús desplegables en lugar de texto libre.
3. Automatiza procesos de limpieza
- Workflows para detectar contactos sin campos básicos.
- Detección de duplicados (manual o con herramientas integradas).
- Reglas para evitar creación de registros mal formateados.
4. Forma a tu equipo
No basta con la tecnología. La calidad mejora cuando ventas y marketing entienden por qué completar bien los datos impacta directamente en las oportunidades y el cierre.
5. Prepara tus datos para IA
Si quieres implementar scoring predictivo, agentes IA o contenidos personalizados, empieza por:
- Establecer datos obligatorios en fases del pipeline.
- Etiquetar correctamente las fuentes de leads.
- Segmentar con lógica de negocio (no solo campos técnicos).
¿Y si ya usas IA? Hazle una revisión de salud
El informe de Validity muestra que muchos equipos ya están usando IA... sobre datos incompletos. Si ese es tu caso:
- Revisa qué variables está utilizando tu IA.
- Valida si los datos detrás son correctos.
- Monitoriza qué decisiones o acciones automatizadas están generando ruido o errores.
Conclusión: sin calidad de datos, la IA no despega
El deseo de aplicar IA es legítimo y estratégico. Pero como revela este informe, la calidad de datos es el cuello de botella real.
Desde Hike & Foxter ayudamos a empresas a preparar sus CRM para que la inteligencia artificial tenga un terreno fértil: limpio, estructurado y alineado con el negocio.
Si estás evaluando IA generativa, scoring predictivo o automatizaciones más inteligentes, hablemos antes de tus datos. Porque sin calidad, todo lo demás se tambalea.
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