La versión corta
Edición 2026Conclusiones clave
Cada entrada enlaza a su fila de datos canónica. Las cifras reportadas pertenecen a su productor citado; los resultados modelados se etiquetan como cálculos.
- Validez 2026 encuestados que reportan datos de CRM muy bien preparados para IA: 21% (informe de 2026; fechas de trabajo de campo no reveladas).Validez
- Validez 2026 encuestados que reportan un equipo de gobernanza dedicado o un propietario para el riesgo de privacidad y regulatorio: 41% (informe de 2026; fechas de trabajo de campo no reveladas).Validez
- Validez 2026 encuestados que reportan pérdidas de ingresos atribuidas a datos deficientes de CRM: 62% (informe de 2026; fechas de trabajo de campo no reveladas).Validez
- Validez 2026 encuestados que reportan cierta exposición al cumplimiento atribuida a datos deficientes: 63% (informe de 2026; fechas de trabajo de campo no reveladas).Validez
- Validez 2026 encuestados que reportan campañas retrasadas o canceladas atribuidas a datos deficientes: 67% (informe de 2026; fechas de trabajo de campo no reveladas).Validez
- Validez 2026 encuestados que reportan monitoreo continuo automatizado de datos como la principal mejora de confianza: 39% (informe de 2026; fechas de trabajo de campo no reveladas).Validez
- Validez 2026 encuestados que reportan plataforma unificada como la principal mejora de confianza: 23% (informe de 2026; fechas de trabajo de campo no reveladas).Validez
- Validez 2026 encuestados que reportan validación o enriquecimiento de terceros como la principal mejora de confianza: 19% (informe de 2026; fechas de trabajo de campo no reveladas).Validez
- Validez 2025 encuestados que estiman que menos de la mitad de los registros de CRM son precisos y completos: 76% (informe de 2025; fechas de trabajo de campo no reveladas).Validez
- Los equipos de ventas que usan IA priorizan la higiene de los datos: 74% (agosto-septiembre de 2025).Salesforce Research
¿Qué tan preparado está el CRM para la IA?
Solo una minoría de los encuestados de marketing de Validity calificó sus datos de CRM como muy bien preparados para la IA. La pregunta separada de gobernanza mide la propiedad formal, no la precisión de cada registro.
| Condición informada | Participación del encuestado |
|---|---|
| Datos de CRM muy bien preparados para IA | 21%Autoinforme de la encuesta |
| Equipo de gobernanza dedicado o propietario para el riesgo de privacidad y regulatorio | 41%Autoinforme de la encuesta |
La preparación es una respuesta de opinión. Los encuestados restantes no deben ser etiquetados automáticamente como completamente no preparados.
Fuente primaria: Validez — 25 de agosto de 2026
¿Qué consecuencias asocian los especialistas en marketing con datos deficientes de CRM?
Los encuestados informan sobre ingresos, cumplimiento y disrupción de campañas. La encuesta identifica experiencias informadas, no el tamaño monetario de las pérdidas ni un efecto causal establecido de forma independiente.
| Consecuencia informada | Participación del encuestado |
|---|---|
| Pérdida de ingresos atribuida a datos deficientes del CRM | 62%Autoinforme de la encuesta |
| Alguna exposición al cumplimiento atribuida a datos deficientes | 63%Autoinforme de la encuesta |
| Campañas retrasadas o canceladas atribuidas a datos deficientes | 67%Autoinforme de la encuesta |
Las respuestas pueden superponerse. No sume estas participaciones ni traduzca un porcentaje de encuestado a un porcentaje de ingresos perdidos.
Fuente primaria: Validez — 25 de agosto de 2026
¿Qué mejoras aumentarían la confianza en los datos de CRM?
El monitoreo continuo lidera las opciones de mejora publicadas en el resumen de Validity. Estas preferencias no son experimentos que comparen la efectividad del monitoreo, la consolidación o la validación externa.
| Mejora preferida | Participación del encuestado |
|---|---|
| Monitoreo continuo automatizado de datos como la mejora de la confianza principal | 39%Autoinforme de la encuesta |
| Plataforma unificada como la principal mejora de confianza | 23%Autoinforme de la encuesta |
| Validación o enriquecimiento de terceros como la principal mejora de confianza | 19%Autoinforme de la encuesta |
Opciones publicadas seleccionadas, no una distribución completa de respuestas.
Fuente primaria: Validez — 25 de agosto de 2026
¿Se puede utilizar la encuesta anterior de CRM como tendencia?
No como una comparación limpia año tras año. El resumen anterior cubre a los usuarios de CRM y partes interesadas, mientras que la versión más reciente describe a los profesionales de marketing. Las diferencias en el muestreo y las preguntas siguen sin resolverse.
| Hallazgo de encuesta anterior | Participación del encuestado |
|---|---|
| Pérdida de ingresos informada por datos deficientes | 37%Autoinforme de la encuesta |
| Afirmó que menos de la mitad de los registros del CRM eran precisos y completos | 76%Estimación del encuestado |
No se publica ningún cálculo de crecimiento inter-ediciones porque no se ha establecido la comparabilidad.
Fuente primaria: Validez — verificado el 12 de septiembre de 2026
¿Qué aporta la encuesta de ventas sobre la preparación para la IA?
Salesforce proporciona una perspectiva separada del equipo de ventas. Estas respuestas respaldan una comparación de preguntas y poblaciones, no una estimación combinada de la prevalencia en el mercado de CRM.
| Condición del equipo de ventas informada | Participación del encuestado |
|---|---|
| Profesionales de ventas que usan agentes informan problemas de datos que afectan las ventas | 46%Autoinforme de la encuesta |
| Los profesionales de ventas informan preocupaciones de seguridad que retrasan las iniciativas de IA | 51%Autoinforme de la encuesta |
| Los equipos de ventas que usan IA priorizan la higiene de los datos | 74%Autoinforme de la encuesta |
Mantenga separadas las bases de agentes usuarios, usuarios de IA y todos los profesionales de ventas.
Fuente primaria: Salesforce Research — verificado el 12 de septiembre de 2026
¿Qué debería medir una auditoría de calidad de datos de CRM a nivel local?
Mida los registros que su equipo realmente utiliza: campos obligatorios faltantes, entidades duplicadas, detalles de contacto obsoletos y propiedad en conflicto. Documente las reglas y tome una muestra antes de comparar los resultados. Utilice una muestra de reserva para verificar si una limpieza realmente mejora la precisión.
Este es un marco de auditoría editorial, no un hallazgo de encuesta adicional ni una afirmación sobre los datos de clientes de Workspace369.
Cómo se construyó este informe
Metodología y limitaciones
- Workspace369 compiló una comparación de preguntas y denominadores a partir de resúmenes públicos del productor original y el informe de Salesforce. No se accedió a ningún informe protegido mediante un método alternativo.
- Las fechas de trabajo de campo desconocidas y los tamaños de muestra específicos de la pregunta siguen siendo explícitamente desconocidos. Las dos ediciones de Validity no son una serie temporal emparejada.
- La contribución reutilizable es un registro de evidencia estructurado que distingue la preparación, las percepciones, los impactos reportados y las estimaciones de calidad de los datos. No auditamos las bases de datos de los participantes ni recopilamos una nueva encuesta.
Lo que estos números no pueden decirle
- Los tres informes son patrocinados por proveedores. Los encuestados pueden estimar mal la calidad de los datos o atribuirles resultados comerciales sin aislar otras causas.
- Una proporción de encuestados que reportan pérdidas no es una tasa de pérdida, una proporción de registros que fallan la validación o una prueba de que la IA causó la pérdida.
- Los resúmenes públicos proporcionan resultados seleccionados en lugar de cuestionarios completos o microdatos. No se inventa ningún intervalo de confianza ni margen de error.
Frescura y correcciones
Mantenido por el equipo editorial de Workspace369. Revisar trimestralmente y cuando un productor citado publique un estudio de reemplazo. Próxima revisión editorial: diciembre de 2026. Conservar las versiones de modelos históricos y las fechas de observación. La fecha de edición solo cambia cuando la evidencia o el contenido se revisan sustancialmente; no cambia el período de observación subyacente.
Primera edición: . Se verificó la extracción de datos, la atribución de la fuente y la aritmética para esta edición. No se reclama revisión independiente por pares.
¿Encontró un error o una versión primaria más reciente? Enviar una corrección con la fuente y la estadística afectada. Las correcciones confirmadas deben registrarse en el historial de revisiones antes de volver a publicar.
Fuentes primarias y procedencia
Cada celda numérica reportada se vincula directamente a su productor. Las descargas incluyen localizadores exactos de tablas o libros de trabajo, períodos de observación, fechas de acceso, fórmulas y referencias de entrada.
- ValidezEstado de la gestión de datos de CRM en 2026: hallazgos emitidos por el editor ↗Publicado el 25 de agosto de 2026. Accedido el 12 de septiembre de 2026.Se parafrasean observaciones fácticas seleccionadas con atribución. No se redistribuye ningún informe de origen, gráfico, datos de participantes o base de datos propietaria; los derechos de origen permanecen con su productor.
- ValidezEstado de la gestión de datos de CRM en 2025: resumen del informe público ↗Fecha de publicación no registrada; consulte la fuente original. Accedido el 12 de septiembre de 2026.Se parafrasean observaciones fácticas seleccionadas con atribución. No se redistribuye ningún informe de origen, gráfico, datos de participantes o base de datos propietaria; los derechos de origen permanecen con su productor.
- Salesforce ResearchEstado de las ventas, séptima edición (informe de 2026; encuesta de agosto-septiembre de 2025) ↗Fecha de publicación no registrada; consulte la fuente original. Accedido el 12 de septiembre de 2026.Se parafrasean observaciones fácticas seleccionadas con atribución. No se redistribuye ningún informe de origen, gráfico, datos de participantes o base de datos propietaria; los derechos de origen permanecen con su productor.
Hecho para ser verificado y luego citado
Cómo citar este informe
Para una estadística reportada por la fuente, cite al editor original y enlace a la fila exacta aquí cuando utilice nuestra compilación. Para un resultado modelado, cite Workspace369 e incluya las suposiciones. Enlazar a esta página no nos convierte en el productor original de datos de terceros.
Workspace369. (2026-09-12). Estadísticas de calidad de datos de CRM y preparación para IA. https://workspace369.com/research/crm-data-quality-ai-readiness-statistics/. Fuentes primarias y períodos de observación según se indica en el informe.
Las descargas son conjuntos de datos de referencia en inglés, incluso en páginas traducidas. Los derechos de autor pertenecen a sus productores. Atribuya la compilación y los cálculos de Workspace369; consulte los términos de reutilización de cada fuente.