En el sector asegurador y bancario, la precisión y calidad de los datos es fundamental para tomar decisiones comerciales o estratégicas, ya que una información de mala calidad puede traducirse en un gasto de recursos y un peor servicio al cliente. Pero, ¿cómo podemos estar seguros de la calidad de la información que recibimos?

El Confidence Score es el parámetro que usamos en Wenalyze para proporcionar a nuestros clientes una escala de calidad de los datos que se le entregan. Para una aseguradora o un banco es fundamental que los datos que obtienen sobre sus clientes sean precisos, porque determinará las estrategias de venta o de comunicación que diseñen. Por eso, en Wenalyze nos comprometemos para analizar los datos y entregarlos con la máxima transparencia y calidad, sin embargo, hay que tener en cuenta que existen datos de los comercios que por su falta de precisión no son posible enriquecerlos.

Para esto creamos el Confidence Score, gracias a esta métrica podemos clasificar los datos en tres niveles según su fiabilidad, así nuestros clientes pueden saber en qué datos deben basar sus decisiones. Existen tres factores que tenemos en cuenta al determinar la calidad de la información: lo actualizadas que están las fuentes de datos, lo preciso que sea el proceso de cotejo y en cuántas fuentes se encuentra el mismo dato; cuantas más fuentes coincidan, más valioso sería el dato.

Hemos definido tres niveles distintos según el nivel de precisión de la información que obtenemos:

• Nivel 1: Los datos que se encuentran en este nivel permiten a nuestros clientes automatizar sus decisiones porque existe total confianza en que son precisos en un 99,9%. Entregamos una media del 95% de los comercios enriquecidos en esta categoría.

• Nivel 2: En este nivel, las decisiones deben tomarse con una revisión manual previa, ya que algunas fuentes de datos han mostrado discrepancias entre los datos. Una media del 4% de los comercios analizados se entregan con este nivel de confianza.

• Nivel 3: Por último, en este nivel se encuentran aquellos datos que han mostrado muchas discrepancias en el análisis en las distintas fuentes. Por lo tanto, las decisiones deben tomarse con una revisión en profundidad. Solo el 1% de los comercios analizados se sitúan en este nivel.

Clasificar los datos es fundamental para entregar los mejores resultados e identificar aquellos menos preciosos, ya que nos permite establecer un exigente control de calidad, asegurando que la información que entregamos sea transparente y de gran utilidad para nuestro cliente.

Sin un control de los datos toda la información se entregaría sin diferenciación, lo cual no permitiría a nuestros clientes tener en cuenta la calidad de los datos en los que están basando sus estrategias, lo que podría afectar directamente a los resultados en sus estrategias de ventas y empeorar la satisfacción de sus clientes.

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