Cómo elegir una base de datos de empresas: 8 cosas que mirar antes de pagar

Dos listados de «hoteles en España» pueden parecer iguales en la página de venta y ser muy distintos cuando los abres en Excel. Uno trae teléfono en casi todas las filas y el otro en la mitad; uno tiene cada hotel una vez y el otro lo repite tres veces con nombres ligeramente distintos. Esta es la lista que usaríamos nosotros para comparar antes de pagar.

1. Cuántas empresas traen cada dato, no si «incluye» el dato

«Incluye teléfono, email y web» no dice nada. Lo que importa es cuántas filas tienen cada dato relleno. Un buen proveedor te enseña la cobertura por separado: tantas empresas, tantas con teléfono, tantas con email, tantas con web.

En nuestras fichas de cada actividad verás esas barras de cobertura arriba del todo, y el precio va ligado a ellas: solo pagas el teléfono, el email o la web de las empresas que lo tienen. Si un proveedor cobra por registro completo y la mitad de los registros no tienen email, en realidad estás pagando el doble por cada email.

2. Descarga la muestra y ábrela

Una muestra de cinco filas escogidas a mano no sirve. Pide una muestra de varias provincias, con todos los datos sin ocultar, y comprueba tú mismo:

• Llama a dos o tres teléfonos. ¿Contesta el negocio que dice el listado?
• Entra en dos o tres webs. ¿Existen? ¿Son de esa empresa?
• Mira los emails. ¿Son de la empresa o de una agencia, de un portal o de una persona?

Diez minutos con la muestra te ahorran comprar algo que no vas a usar.

3. Duplicados

Los listados construidos «a lo bruto» repiten empresas: el mismo hotel aparece con el nombre comercial y con la razón social, o dos veces porque estaba en dos búsquedas distintas. Al cargar el fichero en tu CRM eso se traduce en dos comerciales llamando al mismo sitio.

Pregunta cómo eliminan duplicados. En nuestro caso, por nombre normalizado y código postal, de forma que la misma empresa en la misma dirección solo sale una vez.

4. Provincia correcta

Parece una tontería hasta que divides el listado por zonas para repartirlo entre comerciales. Muchos datos de origen ponen la provincia que se usó al buscar, no la real. Lo fiable es asignar la provincia por el código postal de la dirección, que es lo que hacemos nosotros.

5. Emails de empresa, no de personas

Un email como maria.lopez@hotelejemplo.es es un dato personal y te complica el cumplimiento del RGPD. Además, cuando María cambie de trabajo, rebotará. Los emails genéricos (info@, reservas@, administracion@) los lee alguien todos los días y no dependen de una persona.

Pregunta si el proveedor filtra los emails de personas. Y recuerda que, de todas formas, el email comercial en frío no está permitido en España sin consentimiento: te lo contamos en ¿es legal comprar una base de datos de empresas?

6. Fecha de actualización

Los negocios abren, cierran, cambian de teléfono y de web. Un listado de hace tres años puede tener una parte importante de datos que ya no sirven. Busca la fecha de actualización escrita en la página del producto, no un genérico «datos actualizados».

7. Formato de entrega

Comprueba que te lo dan en Excel (.xlsx) y en CSV, con las columnas separadas (dirección, código postal, localidad y provincia por separado, no todo en una celda) y con las tildes bien codificadas. Un CSV en UTF-8 sin la marca de orden de bytes se abre en Excel con caracteres rotos, y arreglarlo a mano en 5.000 filas no es plan.

Si vas a importarlo a un CRM, echa un ojo a nuestra guía para importar un listado de empresas en tu CRM.

8. Precio por registro y condiciones

Compara siempre el precio por empresa útil, no el precio del paquete. Fíjate también en:

• Si es un pago único o una suscripción que se renueva sola.
• Si puedes comprar solo una provincia o te obligan a llevar toda España.
• Descuentos por volumen si vas a comprar varias actividades.
• Licencia de uso: lo normal es uso interno de tu empresa, sin poder revender los datos.

Una regla rápida

Si un proveedor no te dice cuántas empresas tienen teléfono, no te deja ver una muestra completa o no explica de dónde salen los datos, sigue buscando. Los buenos datos se enseñan sin problema.