Los especialistas en marketing se sientan en una montaña de valiosos datos de consumidores. Pero no todos los datos a su disposición son útiles. Trabajar con datos de baja calidad envenena sus esfuerzos de marketing, conduce a oportunidades perdidas y, en última instancia, perjudica sus resultados.



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Los datos incorrectos son datos que a menudo se corrompen por las circunstancias. Y es más común de lo que creemos. Nunca es intencional o malicioso, a menudo es el resultado de un error humano o una recopilación incorrecta. A veces es tan simple como cambiar las direcciones de correo electrónico con el tiempo. En otros casos, es algo que interrumpe su proceso. Aunque la causa puede ser simple, el efecto (las lagunas y las inexactitudes en sus análisis que hacen que todo lo que está midiendo sea ineficaz) puede ser desastroso.



No todas las organizaciones tienen campeones de datos en su equipo, pero a medida que las empresas adoptan cada vez más una cultura de datos primero, priorizar la salud de los datos se convertirá en una necesidad.

Los datos incorrectos no están estandarizados

En su vida personal, suele haber alguna forma de conciliar los datos. Supongamos que encuentra una discrepancia en su cuenta bancaria: sabe lo que ganó y lo que gastó, y puede compararlo con los datos históricos de sus extractos bancarios. En otras palabras, tienes una fuente de verdad. Pero en marketing, la mayoría de las veces, no existe una línea de base. Como especialista en marketing, por supuesto, tiene una idea de lo que es correcto, pero todos sus datos son relativos a sí mismos.

Este problema no es nuevo, simplemente pasa desapercibido. Si está utilizando Google Analytics, por ejemplo, para rastrear el tráfico en todas sus páginas web, y por alguna razón el script no rastreaba el 10% de sus páginas, simplemente no sabría que está perdiendo 10 % de sus datos. Las brechas como esta pueden ocurrir de varias maneras. Pero una gran forma en que ocurre es a través de la falta de estandarización.

Para una empresa SaaS, medir los 'visitantes del sitio' puede no significar lo mismo que 'usuarios en la plataforma'. Cuando configura estas métricas en diversas plataformas de análisis y las fragmenta en varios departamentos, desde marketing hasta ventas e ingeniería, hace la diferencia. Los 'clics' en AdWords no se traducen necesariamente en tráfico general, ya que existe una diferencia entre usuarios nuevos, usuarios únicos y sesiones totales. A gran escala, obtiene datos de cientos de fuentes. No estandarizar lo que mide, pero tratarlo de todos modos, es una receta para datos incorrectos.

Los datos incorrectos son costosos

Ya sea que esté ignorando el problema porque no está seguro de cómo solucionarlo, o tal vez aún no lo sepa, trabajar con datos de baja calidad afecta a gran parte del negocio fuera del marketing. Si sus datos están por todas partes, detiene iniciativas valiosas y perjudica sus resultados.



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Para poner esto en perspectiva, debido a que los datos decaen a una tasa del 70% por año, los datos incorrectos cuestan a las empresas un promedio de $ 9,7 millones anuales . Harvard Business Review llegó a la conclusión de que los datos incorrectos cuestan mucho porque los responsables de la toma de decisiones, los administradores, los científicos de datos y otros miembros del equipo tienen que adaptarse a las discrepancias en su trabajo diario, buscando inexactitudes y malas fuentes, corrigiendo errores. Hacerlo requiere mucho tiempo y dinero.

Más allá del dinero, los datos incorrectos comprometen su estrategia, lo que genera oportunidades desperdiciadas en el futuro como resultado de decisiones comerciales desinformadas. Tratar con la gran cantidad de datos proporcionados a través de múltiples fuentes, en diferentes formatos y en diferentes frecuencias es un proceso fragmentado. Es comprensible que los departamentos de marketing a menudo carecen de la mano de obra para analizar, comprender y aprovechar todos estos datos de forma continua.

Los buenos datos están limpios

Se obtienen buenos datos cuando se toma el tiempo de limpiar, verificar y organizar los datos para que problemas comunes como información desactualizada, duplicados o inexactitudes ya no afecten a su sistema.



Hacer frente a esta complejidad requiere recursos dedicados y procesos y políticas bien definidos para la estandarización, optimización, generación de informes y un enfoque ágil. Se trata de una desviación de los informes mensuales, la previsión trimestral y la generación de información episódica a la que están acostumbradas la mayoría de las organizaciones. Pero este cambio es fundamental para el éxito en un mundo cada vez más impulsado por los datos. Una organización de marketing de clase mundial debe fusionar a la perfección datos, análisis, estrategias, personas, procesos y capacidades para ofrecer resultados comerciales.

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Si su organización está creciendo y acaba de abrir las compuertas para compartir datos entre departamentos, busque áreas donde la información pueda fusionarse para tener una imagen más completa del cliente. Considere la posibilidad de formar un grupo de trabajo, en el que los miembros del equipo sean dueños de diferentes partes de la canalización y defiendan la buena información en su organización.

Si asignar los recursos a un grupo de trabajo para limpiar manualmente su canal de datos es una opción poco realista para usted, considere implementación de herramientas de inteligencia artificial . El aprendizaje automático predictivo puede conocer el comportamiento básico de sus métricas de datos y tiene la capacidad de transformar rápidamente grandes extensiones de datos en información comercial confiable, así como de automatizar el descubrimiento de anomalías.

Los recursos dedicados para limpiar la tubería solucionan el problema en cuestión, pero no hay nada más protector que aplicar estos principios de manera proactiva. Tómese el tiempo que su equipo dedicaría a corregir los datos incorrectos y cámbielo por el tiempo dedicado a la creación de procesos de datos seguros y precisos en sus esfuerzos desde el principio.

Búsqueda, no perfección

Ser realista es importante. Y la realidad de los datos incorrectos es que limpiarlos es un proceso interminable. El objetivo no es un estado final donde todo sea perfecto. El objetivo es esforzarse por lograr hábitos y procesos en su lugar de trabajo que fomenten mejores datos.

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Dicho esto, la calidad de los datos es, en última instancia, asunto de todos. Ya sea que trabaje directamente con los números o no, los datos afectan todos los resultados de una organización. Una canalización limpia y mantenida significa que usted y su equipo pueden eliminar los costos erróneos para siempre y seguir más fácilmente estrategias de datos saludables.

Hacer que el marketing avance hacia una verdadera cultura de los datos puede ser un largo camino. Pero es uno que demuestra su valía.

Esta pieza es parte de nuestra serie sobre marketing basado en datos en la que nuestros expertos exploran las claves para desarrollar un enfoque de equipo y estratégico basado en datos. Leer el primer artículo aquí .

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