O que é Data Quality e como melhorar os seus dados B2B?

Imagine a cena: sua equipe comercial liga para dezenas de empresas todos os dias. Mas a maioria dos telefones simplesmente não existe. Os e-mails voltam com erro. Os endereços estão completamente desatualizados…

No final do mês, você descobre que seus vendedores gastaram tempo e energia perseguindo leads fantasmas!

O problema aqui não foi a falta de esforço da equipe. Foi a falta de Data Quality (qualidade de dados) que alimentou sua operação!

As empresas que investem em Data Quality prospectam mais rápido e convertem melhor.  E quem ainda depende de bases desatualizadas está jogando em desvantagem.

Neste artigo, você vai entender o que realmente define Data Quality no mercado B2B, por que isso impacta diretamente seus resultados e como garantir que sua operação trabalhe sempre com informações confiáveis. Então, continue na leitura!

O que é Data Quality no contexto empresarial?

Data Quality (qualidade de dados) significa ter informações precisas, completas e atualizadas sobre as empresas que você quer alcançar. Estamos falando de razão social, CNPJ, telefones, e-mails, endereços e outras informações que realmente importam.

Não basta ter uma planilha com milhares de CNPJs. Se os telefones estão errados, os e-mails desatualizados e os endereços incompletos, essa lista não vale nada na prática. E sua equipe vai desperdiçar tempo tentando contatos que não levam a lugar nenhum.

A diferença entre fechar negócio e perder tempo está exatamente aqui: na qualidade das informações que alimentam sua operação comercial. 

O Data Quality permite que o vendedor chegue na pessoa certa, no momento certo, com a mensagem certa. Já os dados ruins fazem o oposto disso!

Por que a falta de Data Quality destrói seus resultados?

Os impactos de trabalhar com baixa qualidade de dados aparecem rapidamente. Vamos ver como isso acontece.

Tempo perdido com contatos inválidos

Cada ligação para um número que não existe, cada e-mail que retorna, cada endereço errado representa tempo jogado fora… Multiplique isso por centenas de tentativas por mês e você entende o tamanho do estrago!

Os vendedores que passam o dia inteiro tentando contatos ruins ficam frustrados rapidamente. E eles perdem motivação e podem começar a questionar a efetividade de todo o processo comercial.

Oportunidades reais que escapam

Enquanto sua equipe persegue leads fantasmas, empresas com potencial real de compra ficam de fora do radar. 

Decisões comerciais comprometidas

Os gestores tomam decisões baseadas nos dados disponíveis! 

Então, se esses dados estão errados, as decisões também ficam comprometidas. 

Reputação afetada

Ligar para uma empresa usando informações completamente desatualizadas passa uma péssima impressão. 

Pois, o cliente percebe que você não se preparou minimamente antes de fazer contato. E uma primeira impressão ruim dificulta qualquer tentativa futura de relacionamento.

As dimensões da Data Quality

Data Quality não é um conceito abstrato. Sendo assim, existem critérios específicos que separam dados bons de dados ruins, continue na leitura!

Precisão

Os dados precisam refletir a realidade de forma correta. Isso significa garantir que:

• O telefone registrado na base realmente pertença à empresa;
• O nome do sócio esteja escrito corretamente;
• O faturamento informado corresponda ao valor real.

Os dados imprecisos geram ruídos desde o primeiro contato! 

Completude

Os registros precisam conter todas as informações necessárias para a ação comercial. Não adianta ter o nome da empresa se falta o telefone. Não resolve ter o e-mail se o endereço está incompleto.

As bases com muitos campos vazios obrigam o vendedor a fazer pesquisa manual antes de cada contato!

Atualização

As informações precisam refletir o estado atual da empresa, não como ela era há um ou dois anos. 

As empresas mudam rápido: trocam de sede, alteram quadro societário, abrem filiais, mudam de regime tributário…

Consistência

As informações não podem se contradizer entre diferentes campos ou registros!

A mesma empresa não pode aparecer com CNPJs diferentes em duas linhas da base, por exemplo. 

Essa inconsistência geralmente pode indicar problemas no processo de Data Quality da sua empresa.

Unicidade

Cada empresa deve aparecer uma única vez na base. Duplicatas criam confusão: dois vendedores ligando para a mesma empresa sem saber, registros conflitantes sobre a mesma oportunidade, desperdício de esforço.

Sendo assim, a higienização de dados é um processo básico de Data Quality que muitas empresas esquecem de fazer.

Como os problemas de Data Quality chegam nas empresas?

Entender de onde vêm os erros é o primeiro passo para evitá-los. Abaixo, reunimos as causas mais comuns de falhas na qualidade dos dados; e como elas acabam aparecendo no dia a dia das empresas.

Coleta manual sem validação

Quando os dados são inseridos manualmente, inevitavelmente, acabam surgindo pequenos erros. 

Um número trocado, uma letra fora do lugar no e-mail, um campo deixado em branco… detalhes simples, mas que se acumulam e acabam comprometendo a confiabilidade da base. 

Quanto mais o processo depende de digitação, maior a chance de afetar a Data Quality.

Fontes não confiáveis

Nem toda fonte de dados é segura!

Às vezes uma empresa compra uma lista de terceiros, importa informações da internet ou usa dados coletados sem critério. 

O resultado? Acaba tendo bases cheias de duplicações, contatos inexistentes e informações desatualizadas. Então, quando a origem não é confiável, todo o restante do trabalho fica comprometido.

Falta de atualização periódica

Mesmo os melhores dados envelhecem. O telefone muda, o e-mail deixa de existir, a empresa cresce ou muda de endereço; e, se ninguém atualiza essas informações, a base perde valor com o tempo. 

Sem um processo regular de revisão, o Data Quality vai se degradando naturalmente, de forma quase invisível.

Ausência de processos de limpeza

Toda base de dados precisa passar por uma revisão de tempos em tempos. Isso inclui padronizar formatos, corrigir erros comuns, validar campos obrigatórios e eliminar duplicatas. 

Sem esse tipo de cuidado contínuo, os erros vão se acumulando e tornam a base cada vez menos confiável.

Integração mal feita entre sistemas

Quando diferentes sistemas trocam dados sem um bom alinhamento, é comum que as informações se percam ou se corrompam no caminho. 

Por isso, quanto mais conectados os sistemas, maior deve ser a atenção à consistência das informações.

O impacto real da Data Quality em vendas empresariais

Quando a qualidade dos dados melhora, o resultado aparece em toda a operação: da prospecção à gestão. É aquele tipo de mudança que simplifica o trabalho e faz o resultado crescer sem precisar aumentar o esforço.

Produtividade aumenta

Com uma base confiável, os vendedores param de perder tempo com contatos errados e conseguem focar nas oportunidades certas. A mesma equipe passa a fazer mais contatos úteis por dia, com menos retrabalho e muito mais eficiência.

Conversão melhora

Falar com as empresas certas, usando informações corretas, muda completamente o jogo. 

O vendedor B2B chega preparado, sabe com quem está falando e entende o contexto do cliente. Isso torna a conversa mais direta, relevante; e naturalmente, aumenta as chances de fechamento!

Os custos caem!

Cada ação comercial bem direcionada custa menos do que uma tentativa desperdiçada. 

Quando a base é precisa, o investimento em prospecção rende muito mais. É o tipo de melhoria que faz o ROI subir sem precisar aumentar o orçamento.

Decisões ficam mais acertadas

Com dados confiáveis, os gestores finalmente conseguem enxergar o cenário com clareza. 

Fica mais fácil definir metas, planejar territórios e alocar recursos de forma inteligente. Não existe mais aquela sensação de estar tomando decisões no escuro.

A motivação da equipe sobe!

Trabalhar com dados corretos é outra experiência. 

O vendedor vê que o esforço traz resultado real; não frustração por causa de informações desatualizadas. Tudo isso aumenta a confiança, o engajamento e até o clima dentro do time!

Você tem toda razão! Aqui está uma versão mais adequada para blog:

Como resolver de vez os problemas de Data Quality

Depois de entender de onde vêm as falhas e como elas afetam os resultados, surge a pergunta inevitável: como garantir uma base de dados realmente confiável?

Muitas empresas tentam resolver o problema criando processos internos de conferência manual ou investindo em planilhas e sistemas próprios de controle. 

O problema é que essas soluções costumam ser lentas, custosas e difíceis de manter no longo prazo, além de continuarem vulneráveis aos mesmos erros de origem.

Uma base que é confiável

A solução mais eficiente não é tentar corrigir dados ruins, mas sim partir de uma base estruturada para garantir qualidade desde a origem.

É justamente o que o EmpresAqui oferece: uma plataforma que reúne informações de fontes oficiais, com verificações automáticas que elimina inconsistências e duplicidades.

A nossa base conta com filtros avançados de segmentação por porte, localização e setor, além de dados de contato validados e informações financeiras atualizadas, tudo em uma interface simples.

O resultado é simples: dados confiáveis, padronizados e prontos para uso, sem retrabalho. Sua equipe comercial ganha tempo para focar no que realmente importa: vender. Conheça a base de dados do EmpresAqui e veja como ela pode transformar sua prospecção!

Da qualidade dos dados à performance comercial

O verdadeiro diferencial está em saber como transformar essa qualidade em resultado, e é exatamente isso que o curso Vendas Empresariais na Prática, desenvolvido pelo EmpresAqui, ensina a fazer.

No curso, você aprende a aplicar inteligência de dados em cada etapa da venda:

• Como identificar e priorizar as melhores oportunidades;
• Como abordar empresas de forma mais assertiva;
• Como construir um processo de prospecção que realmente converte.

A combinação de dados confiáveis com estratégia comercial bem aplicada resulta em uma operação de vendas mais eficiente, previsível e rentável, sustentada por informação de verdade!