Guía definitiva para limpiar y enriquecer su CRM

La limpieza de datos del CRM comienza con una exportación segura: conserve el ID de cada contacto y cuenta; después, identifique duplicados, compruebe qué campos están desactualizados, estandarice los formatos y enriquezca únicamente los datos que faltan. Revise los registros modificados antes de volver a importarlos al CRM. El enriquecimiento añade información, pero no corrige por sí solo un duplicado ni un email no válido.

Por ejemplo, exporte Contact ID, Email, First Name, Last Name, Company Domain y Account ID. Conserve los ID en su colección de Datablist mientras trabaja. El resultado limpio podrá mantener los ID originales junto con el estado revisado del email, el nombre normalizado y cualquier dato nuevo de la empresa. Así podrá asignar los cambios a los registros correctos del CRM.

Si los nombres de las cuentas presentan mayúsculas inconsistentes o sufijos legales, pruebe algunos valores en la herramienta gratuita para limpiar nombres de empresas. Compare los nombres depurados con los originales antes de añadir una columna de nombre visible a la exportación del CRM.

El orden importa: elimine los duplicados antes de pagar dos veces por enriquecer a la misma persona, valide los emails antes de utilizarlos en acciones de Outbound y conserve los valores originales hasta comprobar sus sustitutos. En las siguientes secciones verá cómo realizar cada operación en Datablist.

Contenido de esta guía de limpieza de CRM

Esta guía abarca cuatro pasos. Empiece por el que necesite su exportación y vuelva después a los demás mientras prepara los datos limpios para importarlos:

Primera sección: deduplicación

1. Eliminar duplicados de contactos y cuentas cuando todos los atributos coinciden
2. Eliminar registros CRM duplicados con atributos distintos
3. Eliminar registros CRM duplicados de listas separadas

Segunda sección: validación de datos

1. Validar el dominio y el estado del email
2. Comprobar si un email puede recibir mensajes
3. Comprobar si una persona sigue trabajando en su empresa

Tercera sección: estructuración de datos

1. Separar nombre, segundo nombre y apellidos
2. Extraer dominios de emails
3. Formatear teléfonos por país en bloque

Cuarta sección: enriquecimiento del CRM

1. Encontrar webs a partir de nombres de empresas
2. Enriquecer y actualizar los datos de las cuentas
3. Encontrar información de empresas que no figura en las bases de datos
4. Actualizar contactos con datos recientes de LinkedIn
5. Encontrar direcciones de email verificadas
6. Conseguir teléfonos verificados, sin líneas fijas

En resumen, primero eliminaremos todos los duplicados, después comprobaremos si los datos restantes siguen siendo válidos, luego los estructuraremos y extraeremos y, por último, los enriqueceremos con nuevos datos.

Puede ir directamente a la sección que le interese o seguir la guía paso a paso.

❗️ Conserve los ID de los registros

No he mostrado los ID de los registros en este ejemplo —como el ID del contacto, de la nota o de la cuenta—, pero debe conservarlos. De lo contrario, no podrá volver a importar los datos ni asignarlos a los registros correspondientes del CRM.

Cómo eliminar duplicados de contactos y cuentas CRM

Para eliminar contactos y cuentas duplicados de su CRM, dispone de tres métodos en Datablist:

• Método 1: eliminar duplicados con todas las columnas
• Método 2: eliminar duplicados con columnas específicas
• Método 3: eliminar duplicados entre varias listas

Una lista puede contener cuentas, contactos u oportunidades: el proceso es el mismo, independientemente de su contenido.

Método 1: eliminar duplicados con todas las columnas

A veces, al extraer contactos de LinkedIn o de otras fuentes varias veces, se vuelven a recopilar los mismos contactos. En ese caso, la forma más rápida y eficaz de limpiar los datos es eliminar los contactos duplicados utilizando todas las columnas. Así se hace:

Paso 1: deduplicar una lista con todas las columnas

Primero, regístrese en Datablist.com.

Después, importe su lista en formato CSV o Excel.

Paso 2: deduplicar una lista con todas las columnas

Haga clic en Clean y seleccione Duplicates Finder.

Active el interruptor situado junto a All Properties.

Haga clic en Next.

Haga clic en Run duplicates check.

Revise los resultados y haga clic en Auto-merge duplicates when possible.

Así de fácil es eliminar contactos duplicados del CRM.

Veamos ahora el segundo método.

Método 2: eliminar duplicados con columnas específicas

Este es el mejor método si una lista contiene el mismo contacto con pequeñas variaciones.

Por ejemplo, puede tener dos veces el mismo contacto, con el mismo nombre y email, pero con notas diferentes. En ese caso, deberá deduplicar únicamente a partir de dos o tres columnas concretas.

Esto se denomina identificador único, y puede utilizar varios.

Paso 1: deduplicar con columnas específicas

Primero, regístrese en Datablist.com.

Después, importe su lista en formato CSV o Excel.

Paso 2: deduplicar con columnas específicas

Haga clic en Clean y seleccione Duplicates Finder.

A continuación, marque las columnas que quiera utilizar. En este ejemplo, compararé los contactos mediante Company Domain y First Name.

Cuando seleccione las columnas, asegúrese también de elegir el procesador adecuado.

Mantenga la opción Algorithm con su configuración predeterminada, salvo que tenga ID, URL u otras propiedades que requieran coincidencias exactas.

Para dominios, seleccione URL; para nombres de empresas, Company Name, y así sucesivamente.

Lo más importante es ajustar siempre el procesador al contenido de la columna utilizada para deduplicar.

Después, haga clic en Run duplicates check.

Paso 3: deduplicar con columnas específicas

Como las notas no coinciden, aparecerá un conflicto que podrá resolver de dos formas:

• Descartar los valores de los elementos en conflicto
• Combinar las propiedades en conflicto

Haga clic en Combine conflicting properties, seleccione la columna con conflictos, utilice Line break como separador y pulse Refresh Merging Preview.

Podrá comprobar cómo Datablist combinará las dos notas antes de eliminar los duplicados. Después, haga clic en Auto-merge when possible.

Así se verá su lista sin duplicados.

👉 Consulte nuestros artículos sobre deduplicación de contactos de Mac/iOS, deduplicación de columnas con varios valores, detección de nombres de empresa similares y fusión de duplicados en Pipedrive.

Pasemos al tercer método: eliminar registros duplicados entre varias listas.

Método 3: eliminar duplicados entre varias listas

Este es un ejemplo práctico de deduplicación entre listas:

Objetivo: ejecutar una campaña ABM dirigida únicamente a cuentas nuevas, con las que no hubo interacción durante el primer trimestre.

Proceso:

• Comparar dos listas: cuentas del primer trimestre y cuentas nuevas
• Quitar de la lista nueva las cuentas contactadas durante el primer trimestre

Resultado: obtendrá una lista limpia que solo incluirá cuentas realmente nuevas para su campaña.

Empecemos.

Paso 1: deduplicar entre varias listas

Primero, regístrese en Datablist.com.

Después, cree una carpeta mediante el icono de carpeta de la barra lateral.

Ahora, cree una colección dentro de la carpeta haciendo clic en los tres puntos y seleccionando New collection.

Así se verá la nueva colección. Suba su primera lista a Datablist y repita el proceso para cargar la segunda.

Paso 2: deduplicar entre varias listas

Cuando haya subido ambas listas, abra la del segundo trimestre o, en su caso, la versión más reciente.

Haga clic en Clean y seleccione Duplicates Finder.

Active el interruptor situado a la izquierda de Check deduplicates across several collections?.

Seleccione la colección con la que quiera compararla; en este ejemplo, «Q1 ABM».

Seleccione la propiedad que utilizará para comparar y haga clic en Next. Para cuentas, recomiendo usar siempre los dominios; para contactos, los emails o perfiles de LinkedIn.

Si ha elegido el dominio de la empresa u otro enlace como identificador único, seleccione URL como processor y pulse Run duplicates check.

Verá una vista previa de los duplicados compartidos por ambas colecciones.

Haga clic en el campo situado bajo Auto cleaning rule y elija una opción. Actualmente solo hay una: Remove duplicate items from collection X.

Al comparar tres colecciones o más, también aparecerá Keep duplicate items only in collection X.

A continuación, podrá elegir de qué colección eliminar los duplicados. Asegúrese de retirar los datos antiguos de la lista nueva.

Después, haga clic en Click here to process duplicated items.

📘 Cómo obtener los mejores resultados

Elimine de la lista del segundo trimestre los contactos del primero, NO al contrario. Por ejemplo:

✅ Lista Q1: 100 contactos → Conservar todos

✅ Lista Q2: 200 contactos → Quitar los duplicados de Q1 → Quedan 100 contactos únicos

❌ Lista Q1: 100 contactos → Quitar los duplicados de Q2

❌ Lista Q2: 150 contactos → Conservar todos

De este modo podrá:

• Mantener intactos sus datos históricos de Q1
• Excluir de la campaña de Q2 las cuentas ya contactadas
• Evitar dirigirse por error dos veces a las mismas cuentas

He eliminado 5236 cuentas duplicadas de la lista Q2 y me he quedado con 3152 cuentas únicas.

👉 Para saber más sobre la deduplicación entre conjuntos de datos, consulte nuestra guía «Cómo eliminar duplicados entre varios archivos de Excel».

Ya hemos terminado con la deduplicación. Veamos ahora cómo validar los datos del CRM.

Cómo comprobar si los datos del CRM están actualizados

Comprobar si los datos del CRM siguen actualizados es un paso que muchas personas olvidan. Dan por hecho que la información recopilada por Marketing o Ventas seguirá siendo válida para siempre una vez validada, pero es un grave error.

En esta sección aprenderá:

• Cómo comprobar gratis si un email es válido
• Cómo comprobar si un email puede recibir mensajes
• Cómo comprobar si una persona sigue trabajando en su empresa

Empecemos.

Cómo comprobar gratis si un email es válido

Si alguna vez ha recopilado emails mediante un formulario, un lead magnet o una oferta gratuita, sabrá que muchas personas se registran con direcciones que no son corporativas.

En ese caso, utilice esta función como primer filtro antes de invertir en comprobaciones de entregabilidad más completas para su campaña de email.

❗ Diferencia entre email válido y email entregable

Esta función no indica si el email es entregable. Solo comprueba, mediante los registros MX, si el dominio asociado puede recibir emails.

Ejemplo rápido:

El email habibi@datablist.com no existe, pero el dominio tiene registros MX válidos. Por eso se considera válido, aunque no haya un buzón real.

El email habib@datablist.ai no existe y su dominio carece de registros MX válidos. Por tanto, es inválido y no tiene buzón.

El email habib@datablist.com existe y tiene registros MX válidos, de modo que es válido y entregable.

En resumen

Validación de email = nivel de dominio

Entregabilidad del email = nivel de buzón

Email validado = el dominio puede recibir mensajes, pero la dirección aún podría ser incorrecta

Email entregable = existe un buzón que recibe mensajes

No todos los emails válidos pueden recibir mensajes.

Paso 1: comprobar gratis si un email es válido

Primero, regístrese en Datablist.com.

Después, importe la lista de cuentas o contactos de su CRM.

Paso 2: comprobar gratis si un email es válido

Utilizaremos una función gratuita de Datablist que identifica el proveedor MX responsable de aceptar emails. Si un dominio no tiene registros MX válidos, no puede recibir mensajes y se considera automáticamente no entregable.

Haga clic en Enrich.

Vaya a People y seleccione Free Email Address Validation.

Asigne el campo que contiene los emails como input property y haga clic en Continue to output configuration.

Pulse los iconos de suma para crear nuevas propiedades de salida y haga clic en Instant Run.

Estos son los resultados que obtendrá con Free Email Validator de Datablist.

Los resultados le indicarán:

• Si el email es corporativo
• Si puede recibir mensajes, sea corporativo o personal
• Qué proveedor gestiona el servicio MX del dominio. Esto importa porque, al enviar Cold Emails, conviene evitar determinados proveedores, especialmente Microsoft, ya que pueden perjudicar a sus cuentas de envío

👉 Consulte nuestra guía gratuita para validar listas de emails.

Ya sabemos cuáles son válidos. Ahora comprobaremos si pueden recibir mensajes.

Cómo comprobar si un email puede recibir mensajes

Si ha seguido el proceso anterior: continúe filtrando los emails válidos. Los no válidos son automáticamente no entregables. Veamos cómo hacerlo.

Si empieza desde aquí, tiene dos opciones:

• Volver atrás y ejecutar el proceso anterior.
• Registrarse en Datablist, importar su lista y pasar al segundo paso.

Paso 1: comprobar si un email recibe mensajes

Haga clic en Valid Email y seleccione Filter on property.

Asegúrese de que la casilla esté marcada y haga clic en Apply.

💡 Consejo para empresas B2B

Si solo trabaja en B2B, filtre por la columna «Business Email» en lugar de «Valid Email». Mostramos un ejemplo más amplio porque muchas empresas B2C también utilizan Datablist.

Paso 2: comprobar si un email recibe mensajes

Haga clic en Enrich.

Vaya a People y seleccione Waterfall Advanced Email Address Verification.

Asigne la columna de emails a input property y haga clic en Continue to output configuration.

Pulse el icono de suma para crear propiedades nuevas únicamente para “Email Status” y “Role Account”, y haga clic en Instant Run.

Por qué solo estas propiedades: las demás añadirían complejidad innecesaria si su único objetivo es limpiar el CRM.

Obtendrá estos resultados:

Valid: hay un buzón asociado que puede recibir mensajes.

Los emails Risky se dividen en dos categorías:

• No ha sido posible verificar la dirección en el momento de la comprobación.
• Es un email catch-all: el servidor acepta todos los mensajes aunque la cuenta no exista.

Invalid: la cuenta no existe; no la utilice.

Cómo comprobar en bloque si una persona sigue en su empresa

Quizá ya haya observado que ahora las personas cambian de empleo con más frecuencia y recibe cada vez más avisos del tipo «Esta persona ya no trabaja en XYZ» cuando envía un email.

Si es así, no se preocupe: le mostraré cómo comprobar si una persona sigue trabajando en su empresa.

Antes, aclaremos qué necesita:

• El perfil de LinkedIn de la persona, imprescindible
• El email o dominio de la empresa en la que supuestamente trabaja

Qué vamos a hacer

1. Extraer el perfil de LinkedIn para averiguar dónde trabaja actualmente
2. Encontrar el dominio de esa empresa
3. Pedir a la IA que compare ambos dominios

Nota: también funciona con la página de LinkedIn de la empresa.

Paso 1: comprobar si una persona sigue en su empresa

Regístrese en Datablist.com.

Importe su lista en Datablist.

Paso 2: comprobar si una persona sigue en su empresa

En este paso, extraeremos el perfil de LinkedIn de la persona.

Haga clic en Enrich.

Vaya a People y seleccione LinkedIn People Profile Scraper.

Asigne como input property la columna con las URL de LinkedIn y haga clic en Continue to output configuration.

Cree columnas nuevas mediante los iconos de suma para estas salidas: Company Name, Company page URL y Company website. Después, haga clic en Instant Run.

También puede crear columnas para las demás salidas, pero no son necesarias en este proceso. Hágalo solo si necesita otros datos de LinkedIn, para no pagar dos veces.

Estos son los resultados obtenidos. Son útiles, pero aún debemos encontrar los dominios de los registros restantes, que es el objetivo del siguiente paso.

Paso 3: comprobar si una persona sigue en su empresa

Haga clic en Enrich.

Vaya a Companies y seleccione Company Domain/Website and LinkedIn Company Page Matcher.

Seleccione Get the company website from the LinkedIn page URL como Matching Type.

Asigne la URL de la página de LinkedIn como propiedad de entrada.

Haga clic en Continue to output configuration.

Asigne la salida “Company website” a la columna nueva creada para la web de la empresa.

Importante: no la asigne a la columna que contiene los dominios antiguos.

Haga clic en Instant Run.

Dispondrá de estas opciones:

• Run in Async: ejecuta el enriquecimiento en la nube para que pueda realizar otras tareas mientras se procesa una lista grande.
• Test on the first 10 items: permite probar el enriquecimiento antes de lanzarlo en toda la lista.

Seleccione number of items to process para procesar solo los primeros 10, 100 o una cantidad personalizada.

Existing data rule indica cómo debe tratar Datablist los datos existentes. Seleccione la segunda opción, que actualiza únicamente las celdas vacías.

Después, haga clic en Run enrichment on all items.

Paso 4: comprobar si una persona sigue en su empresa

Ahora compararemos los dominios antiguos y nuevos para comprobar si la persona ha cambiado de empresa.

Haga clic en Enrich.

Vaya a AI y seleccione Ask ChatGPT/OpenAI.

Marque la casilla para usar créditos de Datablist o introduzca su clave API de OpenAI. Después, haga clic en Use template.

Desplácese hacia abajo y seleccione Check if prospect is still working at a company.

Asigne las columnas de su colección a la plantilla. Así se hace:

Utilice “/” para ver las columnas disponibles y asigne el dominio antiguo al primer campo.

Repita la operación con el dominio nuevo en el segundo campo.

Después, haga clic en Continue to output configuration.

Pulse el icono de suma para crear una columna de salida y haga clic en Instant Run.

Así se muestra el resultado tras comprobar si una persona sigue trabajando en su empresa:

Así puede comprobar si los datos de su CRM siguen actualizados.

También puede puntuar sus cuentas con IA.

Cómo estructurar y formatear los datos del CRM

Estructurar y formatear sus datos es fundamental al limpiar el CRM, ya que condicionará el trabajo posterior de los equipos de Ventas y Marketing. Para unificar el formato, veremos:

• Cómo separar nombre, segundo nombre y apellidos
• Cómo extraer dominios de emails
• Cómo formatear números de teléfono

Unificar el formato de los datos es solo la mitad del trabajo. La clave de un CRM bien mantenido es conservar la información limpia y estructurada. Estas prácticas le ayudarán:

• Definir formatos de entrada estandarizados; por ejemplo, una estructura coherente para las notas de llamadas
• Limitar determinadas columnas a tipos de entrada específicos, como configurar la columna de teléfono para que solo admita números
• Establecer campos obligatorios; por ejemplo, exigir que los comerciales rellenen «Fecha del último contacto» para garantizar que los datos estén completos

Cómo separar nombres y apellidos

Uno de los problemas más habituales al limpiar un CRM es encontrar el nombre y los apellidos en una sola columna. Esto puede provocar que un Lead o prospecto reciba un email dirigido a su nombre completo, algo que a veces resulta extraño.

Paso 1: separar nombres y apellidos

Regístrese en Datablist.com.

Importe un archivo CSV o Excel con los nombres de sus contactos.

Paso 2: separar nombres y apellidos

Haga clic en Enrich.

Vaya a People y seleccione Name Parser.

Asigne la columna que contiene el nombre como propiedad de entrada y haga clic en Continue to outputs configuration.

Estas son las salidas disponibles:

• Nombre
• Segundo nombre
• Apellidos
• Género
• Tratamiento
• País de origen del nombre

Pulse los iconos de suma (+) para crear una columna por cada salida que necesite y haga clic en Instant Run.

Así se muestran los nombres y apellidos separados en Datablist.

Cómo extraer dominios de emails

Paso 1: extraer dominios de emails

Regístrese en Datablist.

Importe un archivo CSV o Excel.

Haga clic en Extract y seleccione Extract domains for email addresses or URLs.

Asigne la columna de emails como input property y haga clic en Preview extraction.

Verá una vista previa de las diez primeras filas. Cuando la haya revisado, haga clic en Extract data.

Así se muestran los dominios extraídos de los emails con Datablist:

Cómo formatear teléfonos para limpiar el CRM

El formateo de teléfonos es uno de mis procesos favoritos para limpiar un CRM. Datablist resulta especialmente útil porque:

• Procesa teléfonos de cualquier país
• Funciona con:
  • Formato internacional (+XX)
  • Formatos locales
• Puede procesar números de varios países en un único archivo

En este ejemplo, tengo un archivo con teléfonos de:

• Estados Unidos
• Indonesia
• Alemania
• Argelia

Y voy a formatearlos todos a la vez.

❗ Información importante

Para formatear teléfonos de distintos países en un solo archivo, debe incluir una columna “Country” que indique a Datablist el país correspondiente a cada número.

Empecemos.

Paso 1: formatear teléfonos para limpiar el CRM

Regístrese en Datablist.com.

Importe un CSV o Excel.

Haga clic en Enrich.

Vaya a AI y seleccione Phone Number Extractor.

Seleccione los países de origen de los teléfonos y marque Advanced Settings.

Marque Define country per Item para poder añadir el país como entrada.

💡 Consejo rápido

Active “Add phone number type” únicamente cuando procese teléfonos de un solo país, ya que es menos preciso con varios países.

Asigne las columnas de teléfonos y países como input properties y haga clic en Continue to outputs configuration.

Pulse el icono de suma para añadir una columna con los teléfonos formateados y haga clic en Instant Run.

Los Run Settings le permiten:

• Usar Run in Async, especialmente útil con listas grandes
• Probar con Test on the first 10 items
• Elegir el number of items to process: 10, 100 o una cantidad personalizada

Cuando termine, haga clic en Run enrichment on all items.

Estos son los teléfonos que acabamos de formatear:

Cómo actualizar los datos del CRM

Mantener actualizados los datos del CRM es esencial para el negocio. Esto es lo que necesita saber:

• Cómo encontrar dominios a partir del nombre de empresa
• Cómo extraer información y datos de empresas
• Cómo extraer datos de empresa difíciles de encontrar
• Cómo extraer perfiles de LinkedIn de contactos del CRM
• Cómo conseguir emails verificados
• Cómo encontrar teléfonos verificados

Vamos allá.

Cómo encontrar dominios a partir del nombre de empresa

Este es probablemente uno de nuestros enriquecimientos de empresas más utilizados. Sin un dominio no se puede hacer gran cosa, por eso empezamos por aquí.

Paso 1: encontrar dominios por nombre de empresa

Regístrese en Datablist.com.

Suba una lista con nombres de empresas.

Paso 2: encontrar dominios por nombre de empresa

Haga clic en Enrich.

Vaya a URLs y seleccione Find company domains from company names.

Explicación de Search Settings 🔍

Hay dos formas de buscar:

• Opción predeterminada: Companies Dataset + Google Fallback

  Primero consulta la base de datos —1 crédito si encuentra el resultado— y recurre a Google si es necesario —2,5 créditos—.

• Opción más económica: Use only Companies Dataset

  Solo consulta la base de datos —1 crédito—.

Estos ajustes permiten controlar cómo se localizan los dominios:

• Target Country: limita la búsqueda a un país para mejorar los resultados
• Accept non-root websites: permite encontrar webs formadas por un dominio y una ruta, como platform.com/company, y no solo dominios raíz como company.com
• Skip following domains: excluye directorios como Crunchbase o Northdata, que no son las webs oficiales de las empresas

Para conseguir la máxima cobertura, mantenga la búsqueda predeterminada, seleccione un país y deje el resto de campos en blanco.

Configure la búsqueda, desplácese hacia abajo, asigne como entrada la columna con los nombres de empresa y haga clic en Continue to outputs configuration.

Mediante los iconos de suma, podrá crear una columna para “Company URL”, “Company Domain” o ambas. Normalmente, basta con el dominio. Después, haga clic en Instant Run.

Los Run Settings permiten:

• Usar Run in Async, especialmente útil con listas grandes
• Elegir el number of items to process: 10, 100 o una cantidad personalizada

Cuando termine, haga clic en Run enrichment on all items.

Así quedará la colección después de enriquecer los dominios a partir de los nombres de empresa; consulte el coste a continuación.

He utilizado 33 créditos para encontrar 16 dominios, es decir, 2,06 créditos por dominio. Para una lista de 1000 dominios, invertiría unos 2062 créditos, equivalentes a 2,03 $.

👉 Consulte nuestra guía para encontrar webs de empresas a partir de sus nombres.

Cómo extraer información y datos de empresas

En esta sección, buscaremos datos firmográficos básicos para decidir si merece la pena continuar investigando y enriqueciendo determinadas cuentas.

Por datos firmográficos me refiero a la información que suele aparecer en LinkedIn, como:

• Número de empleados
• Nombre de la empresa
• Sitio web
• Sede central
• Especialidades
• Sector
• Descripción
• País
• Región
• Año de fundación
• URL de LinkedIn
• ID de Sales Navigator
• Número de seguidores
• Eslogan

Empecemos.

Paso 1: extraer información y datos de empresas

Regístrese en Datablist.com.

Importe una lista con los dominios o las URL de LinkedIn de las empresas de su CRM.

Paso 2: extraer información y datos de empresas

Haga clic en Enrich.

Vaya a Companies y seleccione Company Enrichment.

Debe conocer dos ajustes clave:

1. Data Source Options: datos utilizados para iniciar el enriquecimiento

• Company domain, opción predeterminada
• LinkedIn URL

2. Data Return Options & Costs: datos que devuelve el enriquecimiento

• Basic data —1 crédito—: sector, ubicación, número de empleados y año de fundación
• LinkedIn data —5 créditos—: información actual obtenida directamente de las páginas de LinkedIn

Recomiendo utilizar la URL de LinkedIn para obtener datos recientes. Si no dispone de ella, utilice el dominio de la empresa y Basic data.

Después de elegir los ajustes, asigne la columna de URL de LinkedIn como input property y haga clic en Continue to outputs configuration.

Cree una columna para cada dato que necesite mediante los iconos de suma y haga clic en Instant Run.

Los Run Settings permiten:

• Usar Run in Async, especialmente útil con listas grandes
• Elegir el number of items to process: 10, 100 o una cantidad personalizada

Cuando termine, haga clic en Run enrichment on all items.

Estos son los resultados obtenidos al extraer datos actuales de empresas desde LinkedIn:

Quizá quiera encontrar información que no aparece en LinkedIn o datos que exigirían horas de investigación manual por empresa. En ese caso, Datablist permite utilizar un agente de IA que automatiza la investigación repetitiva.

Cómo extraer datos de empresa difíciles de encontrar

Esta es probablemente mi parte favorita de la guía. ¿No había dicho eso ya?

Sí, pero esta sección es especial: verá cómo extraer datos empresariales ocultos que no aparecen en las bases de datos tradicionales con un agente de investigación con IA.

Pensemos en una empresa industrial. Puede tener varias sucursales, plantas de producción y especialidades que no figuran en las bases de datos habituales.

Estos son algunos ejemplos de información difícil de encontrar que podría investigar:

• Patentes y activos de propiedad intelectual
• Experiencia profesional anterior de sus principales directivos
• Relaciones con proveedores y datos de la cadena de suministro
• Casos de éxito y estudios de clientes
• Áreas prioritarias de investigación y desarrollo

Estos datos exigen una investigación profunda en webs, notas de prensa, informes sectoriales y bases especializadas. El AI research agent puede descubrirlos analizando varias fuentes y recopilando la información relevante.

En este ejemplo, averiguaré cuántas instalaciones de producción tienen varias empresas.

Vamos allá.

Paso 1: extraer datos de empresa difíciles de encontrar

Regístrese en Datablist.com.

Importe una lista de empresas con sus dominios.

Paso 2: extraer datos de empresa difíciles de encontrar

Haga clic en Enrich.

Vaya a AI y seleccione AI Agent.

Configure un prompt o pruebe el siguiente ejemplo. Aprenda aquí a redactar prompts para el agente de IA.

Este prompt hace lo siguiente:

• Busca cuántas instalaciones de producción tiene cada empresa
• Identifica las empresas con más de cinco instalaciones
• Etiqueta como «ICP» las que superan cinco y como «Irrelevant» las demás
• Averigua dónde se encuentran las instalaciones
• Devuelve una lista completa de ubicaciones

Después de preparar el prompt, desplácese hacia abajo para configurar las salidas. En este caso, crearé dos:

• ICP Status
• Locations

Configuraré la primera salida y haré clic en More para crear la segunda. Puede repetirlo tantas veces como necesite.

Después, marco la casilla Advanced Settings.

Los ajustes avanzados de AI Agent permiten:

• Elegir el modelo LLM
• Establecer el número máximo de iteraciones
• Activar Render HTML para que el agente pueda desplazarse por las webs

Cuando termine, haga clic en Continue to outputs configuration.

Pulse los iconos de suma para añadir una columna por cada salida y haga clic en Instant Run.

En Run Settings, seleccione el número de elementos que quiera procesar.

Después, haga clic en Run enrichment on all items. El agente empezará a investigar y extraer la información solicitada sobre las ubicaciones de las empresas.

Como puede ver, estos resultados van mucho más allá de la información de una base de datos y revelan datos que los proveedores tradicionales no podrían ofrecer.

📘 El único límite es la creatividad

Este ejemplo se ha exagerado deliberadamente para mostrar todo lo que puede hacer el agente de IA. También podría averiguar si un hospital es público o privado, o investigar cualquier otra cuestión; además, le ayudaremos a redactar los prompts.

Cómo extraer el perfil de LinkedIn de un prospecto

Si quiere aportar un toque más humano a su prospección, la personalización es clave, siempre que sepa distinguir entre el «toque humano» y la relevancia. Para conseguir ambos, necesita extraer los datos del perfil de LinkedIn.

Solo necesita la URL del perfil de LinkedIn.

Paso 1: extraer el perfil de LinkedIn de un prospecto

Regístrese en Datablist.com.

Suba una lista con las URL de LinkedIn de sus prospectos.

Paso 2: extraer el perfil de LinkedIn de un prospecto

Haga clic en Enrich.

Vaya a People y seleccione LinkedIn Profile Scraper.

Estos son sus principales ajustes:

• Cache vs Real-time: utiliza datos almacenados en caché de forma predeterminada. Active la extracción en tiempo real para obtener datos recientes —50 créditos por perfil—
• Work Experience: elija cuántos empleos anteriores devolverá; tres de forma predeterminada y diez como máximo
• Datablist acepta como entrada tanto las URL normales de LinkedIn —linkedin.com/in/xxx— como las de Sales Navigator

Después de configurarlos, haga clic en Continue to outputs configuration.

Pulse los iconos de suma para añadir columnas para las salidas que necesite. Puede elegir:

• LinkedIn Profile URL: URL normalizada del perfil, con el formato linkedin.com/in/xxx
• Basic Info: nombre, apellidos, nombre completo, titular y resumen
• Location: ciudad, región y país, tanto código como nombre completo
• Current Position: cargo, empresa, fechas, URL y web de la empresa, sector, tamaño, descripción y ubicación
• Work History: dos puestos anteriores con cargo, empresa y fechas
• Additional Info: idiomas y número de contactos

Después, haga clic en Instant Run.

Los Run Settings permiten:

• Usar Run in Async, especialmente útil con listas grandes
• Probar con Test on the first 10 items
• Elegir el number of items to process: 10, 100 o una cantidad personalizada

Después, haga clic en Run enrichment on first X items para obtener los datos de LinkedIn de sus prospectos.

Estos son los resultados:

Nota: no extraje todos los datos porque solo necesitaba los nombres y dominios para buscar teléfonos, pero este enriquecimiento permite obtener muchos más campos.

Veamos ahora cómo enriquecer su CRM con emails válidos.

Cómo encontrar emails verificados para su CRM

Sin direcciones de email verificadas, es como intentar repartir cartas en una ciudad sin nombres de calles. No parece muy eficaz, ¿verdad?

Para enriquecer su CRM con emails verificados necesita:

• El nombre del contacto, obligatorio
• El nombre o dominio de la empresa, obligatorio
• La URL de LinkedIn, opcional

Paso 1: encontrar emails verificados para su CRM

Regístrese en Datablist.com.

Importe su lista de contactos.

Paso 2: encontrar emails verificados para su CRM

Haga clic en Enrich.

Vaya a People y utilice Waterfall Email Finder.

Así funciona:

Waterfall Email Finder de Datablist consulta sucesivamente más de 15 proveedores para encontrar los emails de sus prospectos, y solo paga por los resultados.

Puede configurar el Waterfall de estas formas:

• Utilizar el nombre completo en vez de nombre y apellidos por separado
• Elegir sus proveedores preferidos con sus propias claves API

Después, desplácese hacia abajo y configure las columnas de entrada.

Todos estos ajustes son opcionales. Para obtener la máxima cobertura, mantenga la configuración predeterminada.

Asigne sus columnas como input properties y haga clic en Continue to output configuration.

Este enriquecimiento devuelve tres salidas:

• Email address
• Email address status
• MX provider

Pulse los iconos de suma para añadir una columna por cada salida y haga clic en Instant Run.

En Run Settings, seleccione el number of items to process: 10, 100 o una cantidad personalizada.

Después, haga clic en Run enrichment on all items para encontrar los emails de sus prospectos.

Como puede ver, encontró todos los emails para los que había datos disponibles. Con Waterfall Email Finder de Datablist puede encontrar miles de direcciones y enriquecer su CRM con datos de contacto precisos.

Ahora veremos cómo encontrar números de móvil verificados.

Cómo enriquecer el CRM con teléfonos verificados

Quienes hacen Cold Calling son cazadores. Mientras los demás saturan las bandejas de entrada con mensajes automatizados, ellos atraviesan el ruido con una simple llamada, como un cuchillo caliente en mantequilla.

Sí, ambos canales funcionan, pero uno resulta mucho más personal.

Así puede encontrar esos valiosos teléfonos:

Paso 1: encontrar teléfonos verificados para su CRM

Regístrese en Datablist.com.

Suba una lista que contenga URL de perfiles de LinkedIn.

Paso 2: encontrar teléfonos verificados para su CRM

Haga clic en Enrich.

Vaya a People y seleccione Waterfall Phone Finder.

Asigne como propiedad de entrada la columna con las URL de LinkedIn y haga clic en Continue to outputs configuration.

Pulse los iconos de suma para añadir estas columnas de salida:

• Phone Number: devuelve el formato internacional completo con prefijo del país, por ejemplo, +1-555-0123
• Country: devuelve el código de país de dos letras, como US, GB o DE

Después, haga clic en Instant Run.

En Run Settings, seleccione el number of items to process: 10, 100 o una cantidad personalizada.

Después, haga clic en Run enrichment on all items para buscar los teléfonos de sus prospectos.

Datablist encontró casi todos los teléfonos. Pruébelo.

Conclusión

En un entorno tan acelerado como el actual, donde las relaciones comerciales cambian a gran velocidad, un CRM desactualizado o inexacto reduce su tasa de éxito, provoca oportunidades perdidas y desperdicia recursos.

La limpieza y el enriquecimiento periódicos de los datos deben ser una prioridad.

Al aplicar estas estrategias con herramientas como Datablist, mantendrá una base de datos CRM de calidad, mejorará las interacciones y aumentará las conversiones.

Recuerde: la calidad de su Marketing, sus Ventas y su atención al cliente depende de la calidad de los datos que los sustentan. Incorpore el enriquecimiento de datos al mantenimiento habitual del CRM para seguir siendo competitivo.

«La forma en que recopile, gestione y utilice la información determinará si gana o pierde». —Bill Gates

Preguntas frecuentes sobre la limpieza del CRM

¿Qué porcentaje de los datos del CRM queda obsoleto cada año?

Aproximadamente el 30 % de los datos de un CRM queda obsoleto cada año. Esto incluye:

• Entre un 15 % y un 20 % de direcciones de email que dejan de ser válidas
• Un 18 % de números de teléfono que cambian
• Un 21 % de puestos de CEO que cambian de titular
• Entre un 25 % y un 33 % de personas que cambian de empleo

¿Cuánto cuestan a las empresas los datos CRM incorrectos?

Los datos CRM incorrectos cuestan a las empresas una media de 100 $ por registro erróneo. En grandes organizaciones, las pérdidas anuales pueden alcanzar varios millones debido a:

• Inversión en Marketing desperdiciada
• Pérdida de productividad
• Oportunidades desaprovechadas
• Daños reputacionales por una mala comunicación con los clientes

¿Qué es la limpieza de un CRM?

La limpieza de un CRM es el proceso sistemático de mantener y mejorar la calidad de la base de datos de clientes. Consta de cuatro pilares:

1. Deduplicación: eliminar entradas duplicadas y consolidar registros
2. Validación: comprobar la exactitud de datos existentes, como emails y teléfonos
3. Estructuración y formato: estandarizar formatos y organizar la información de manera coherente
4. Enriquecimiento de datos: añadir información nueva y relevante a los perfiles de clientes

Una limpieza periódica garantiza que su equipo trabaje con información precisa y actualizada para tomar mejores decisiones y relacionarse mejor con los clientes.

¿Cómo mantener limpio un CRM?

• Defina formatos de entrada estandarizados; por ejemplo, una estructura coherente para las notas de llamadas
• Limite determinadas columnas a tipos de entrada específicos, como configurar la columna de teléfono para que solo admita números
• Establezca campos obligatorios; por ejemplo, exija que los comerciales rellenen «Fecha del último contacto» para garantizar que los datos estén completos

¿Puede ChatGPT limpiar datos?

ChatGPT no está diseñado para limpiar datos. Para ello existen soluciones gratuitas mucho mejores, como Datablist. Esto no significa que ChatGPT no pueda depurar ningún dato, pero no gestiona bien los archivos grandes y, con más de 1000 registros, es muy probable que cometa errores.