A má qualidade dos dados custa às empresas, em média, US$ 12,9 milhões por ano, mas a maioria continua operando com taxas de duplicidade de 20% a 30% em seus CRMs. Um novo artigo argumenta que, para 2026, a solução não é mais um projeto de “limpeza”, mas sim uma mudança estratégica fundamental, tratando a qualidade dos dados como um pilar para o crescimento da receita.
Direto ao ponto
- O problema é arquitetônico, não técnico: A maioria das empresas não possui uma “camada de validação” entre as fontes de dados (formulários, eventos) e seus sistemas operacionais, permitindo que dados duplicados e inconsistentes entrem livremente.
- O custo da inação é exponencial: A regra é clara: custa US$ 1 para verificar um registro na entrada, US$ 10 para limpá-lo mais tarde e US$ 100 se você não fizer nada.
- Foco como multiplicador de desempenho: Em vez de projetos de limpeza isolados, a estratégia é focar profundamente em áreas de alto impacto. Representantes de vendas perdem 27% do tempo com dados ruins, um custo de US$ 32.000 por representante ao ano.
- A governança de dados é uma mentalidade compartilhada: A responsabilidade pela qualidade dos dados não é de um único departamento (TI, Marketing ou Vendas), mas sim uma cultura de governança compartilhada por toda a organização, com KPIs claros para os líderes de receita.
A discussão sobre a qualidade dos dados está mudando de um problema técnico para um imperativo estratégico. Com a proliferação de integrações (automação de marketing, formulários web, plataformas de engajamento), os CRMs estão sendo inundados com dados duplicados e inconsistentes. A análise da Plauti em 12 bilhões de registros do Salesforce encontrou uma taxa média de duplicidade de 45%, chegando a 80% em integrações via API. O erro fundamental, segundo o artigo, é a ausência de uma camada de infraestrutura de dados — um filtro que padroniza, valida e remove duplicatas antes que os dados cheguem aos sistemas críticos.
O impacto disso na receita é direto e massivo. Pesquisas do MIT Sloan mostram que as organizações perdem de 15% a 25% da receita devido à má qualidade dos dados. Vendedores perdem tempo, três representantes ligam para a mesma conta sem saber, e o pipeline de vendas se torna uma ficção. A solução proposta é uma mudança de mentalidade: em vez de tentar consertar tudo de uma vez, as empresas devem focar profundamente em resolver o problema em áreas-chave. Um exemplo citado mostra uma empresa que, ao implementar regras de validação na entrada de dados, reduziu sua taxa de duplicidade de 28% para 3% em seis meses, fazendo com que a equipe de vendas voltasse a confiar no CRM e melhorando a precisão do pipeline em 40%.
Para 2026, a pergunta “quem é o dono dos dados?” se tornou obsoleta. A resposta é “todos”. A qualidade dos dados deve ser tratada como um KPI de negócio, monitorado pelos líderes de receita ao lado do pipeline e das taxas de conversão. Tratar a qualidade dos dados não como um projeto paralelo, mas como uma capacidade fundamental para o crescimento, é o compromisso que definirá os vencedores.
Para se aprofundar mais no assunto, acesse o artigo “3 Data Quality Priorities for 2026 With Real Revenue Impact“, publicado no blog da Insycle.
