El marketing necesita datos de calidad para basarse en datos: luchas y soluciones

Calidad de datos de marketing y marketing basado en datos

Los especialistas en marketing están bajo una presión extrema para basarse en datos. Sin embargo, no encontrará a los especialistas en marketing hablando de la mala calidad de los datos o cuestionando la falta de gestión y propiedad de los datos dentro de sus organizaciones. En cambio, se esfuerzan por basarse en datos con datos incorrectos. ¡Ironía trágica! 

Para la mayoría de los especialistas en marketing, los problemas como datos incompletos, errores tipográficos y duplicados ni siquiera se reconocen como un problema. Pasarían horas corrigiendo errores en Excel, o estarían buscando complementos para conectar fuentes de datos y mejorar los flujos de trabajo, pero no son conscientes de que estos son problemas de calidad de datos que tienen un efecto dominó en toda la organización, lo que resulta en la pérdida de millones de dinero. 

Cómo afecta la calidad de los datos al proceso empresarial

Los especialistas en marketing de hoy están tan abrumados con métricas, tendencias, informes y análisis que simplemente no tienen tiempo para ser meticulosos con los desafíos de calidad de datos. Pero ese es el problema. Si los especialistas en marketing no tienen datos precisos para empezar, ¿cómo demonios podrían crear campañas efectivas? 

Me puse en contacto con varios especialistas en marketing cuando comencé a escribir este artículo. Tuve la suerte de tener Axel Lavergne, co-fundador de ReseñaFlowz para compartir su experiencia con datos deficientes. 

Aquí están sus perspicaces respuestas a mis preguntas. 

  1. ¿Cuáles fueron sus problemas iniciales con la calidad de los datos cuando estaba creando su producto? Estaba configurando un motor de generación de reseñas y necesitaba algunos ganchos para aprovechar y enviar solicitudes de reseñas a clientes satisfechos en un momento en el que probablemente dejarían una reseña positiva. 

    Para que esto suceda, el equipo creó un Net Promoter Score (NPS) encuesta que se enviaría 30 días después del registro. Cada vez que un cliente dejaba un NPS positivo, inicialmente 9 y 10, luego ampliado a 8, 9 y 10, se le invitaba a dejar una reseña y recibir a cambio una tarjeta de regalo de $10. El mayor desafío aquí fue que el segmento NPS se configuró en la plataforma de automatización de marketing, mientras que los datos se encontraban en la herramienta NPS. Las fuentes de datos desconectadas y los datos inconsistentes entre herramientas se convirtieron en un cuello de botella que requería el uso de herramientas y flujos de trabajo adicionales.

    A medida que el equipo pasó a integrar diferentes flujos lógicos y puntos de integración, tuvieron que lidiar con mantener la coherencia con los datos heredados. El producto evoluciona, lo que significa que los datos del producto cambian constantemente, lo que requiere que las empresas mantengan un esquema de datos de informes coherente a lo largo del tiempo.

  2. ¿Qué pasos tomó para resolver el problema? Se necesitó mucho trabajo con el equipo de datos para desarrollar una ingeniería de datos adecuada en torno al aspecto de las integraciones. Puede sonar bastante básico, pero con muchas integraciones diferentes y muchas actualizaciones enviadas, incluidas actualizaciones que afectan el flujo de registro, tuvimos que crear una gran cantidad de flujos lógicos diferentes basados ​​en eventos, datos estáticos, etc.
  3. ¿Su departamento de marketing tuvo algo que decir para resolver estos desafíos? Es una cosa complicada. Cuando acude al equipo de datos con un problema muy específico, podría pensar que es una solución fácil y solo tarda 1h en arreglarse pero a menudo implica un montón de cambios de los que no eres consciente. En mi caso específico con respecto a los complementos, la principal fuente de problemas fue mantener datos consistentes con los datos heredados. Los productos evolucionan y es realmente difícil mantener un esquema de datos de informes coherente a lo largo del tiempo.

    Así que sí, definitivamente una opinión en términos de las necesidades, pero cuando se trata de cómo implementar las actualizaciones, etc., realmente no puedes desafiar a un equipo de ingeniería de datos adecuado que sabe que tiene que lidiar con muchos cambios para que esto suceda. y para “proteger” los datos contra futuras actualizaciones.

  4. ¿Por qué los especialistas en marketing no hablan de datos de gestión o la calidad de los datos a pesar de que están tratando de basarse en datos? Creo que es realmente un caso de no darse cuenta del problema. La mayoría de los especialistas en marketing con los que he hablado subestiman ampliamente los desafíos de recopilación de datos y, básicamente, miran los KPI que han existido durante años sin siquiera cuestionarlos. Pero lo que usted llama un registro, un cliente potencial o incluso un visitante único cambia enormemente según su configuración de seguimiento y su producto.

    Ejemplo muy básico: no tenía ninguna validación de correo electrónico y su equipo de producto la agrega. ¿Qué es un registro entonces? ¿Antes o después de la validación? Ni siquiera comenzaré a entrar en todas las sutilezas del seguimiento web.

    Creo que también tiene mucho que ver con la atribución y la forma en que se construyen los equipos de marketing. La mayoría de los especialistas en marketing son responsables de un canal o un subconjunto de canales, y cuando sumas lo que cada miembro de un equipo atribuye a su canal, generalmente obtienes alrededor del 150 % o el 200 % de la atribución. Suena irrazonable cuando lo dices así, por eso nadie lo hace. El otro aspecto es probablemente que la recopilación de datos a menudo se reduce a problemas muy técnicos, y la mayoría de los especialistas en marketing no están realmente familiarizados con ellos. En última instancia, no puede dedicar su tiempo a corregir datos y buscar información perfecta porque simplemente no la obtendrá.

  5. ¿Qué pasos prácticos/inmediatos cree que pueden tomar los especialistas en marketing para corregir la calidad de los datos de sus clientes?Ponte en el lugar de un usuario y prueba cada uno de tus embudos. Pregúntese qué tipo de evento o acción de conversión está activando en cada paso. Es probable que se sorprenda mucho de lo que realmente sucede. Comprender lo que significa un número en la vida real, para un cliente, cliente potencial o visitante, es absolutamente fundamental para comprender sus datos.

Marketing tiene la comprensión más profunda del cliente, pero lucha para poner en orden sus problemas de calidad de datos

El marketing está en el corazón de cualquier organización. Es el departamento que corre la voz sobre el producto. Es el departamento que es un puente entre el cliente y el negocio. El departamento que, honestamente, dirige el espectáculo.

Sin embargo, también son los que más luchan con el acceso a datos de calidad. Peor aún, como mencionó Axel, ¡probablemente ni siquiera se den cuenta de lo que significan los datos deficientes y a lo que se enfrentan! Aquí hay algunas estadísticas obtenidas del informe DOMO, El nuevo modus operandi de marketing, para poner las cosas en perspectiva:

  • El 46% de los especialistas en marketing dicen que la gran cantidad de canales y fuentes de datos ha dificultado la planificación a largo plazo.
  • El 30 % de los profesionales de marketing sénior cree que el CTO y el departamento de TI deberían asumir la responsabilidad de poseer los datos. ¡Las empresas todavía están averiguando la propiedad de los datos!
  • El 17.5 % cree que faltan sistemas que recopilen datos y ofrezcan transparencia en todo el equipo.

Estos números indican que es hora de que el marketing se apropie de los datos y genere demanda para que estén realmente basados ​​en datos.

¿Qué pueden hacer los especialistas en marketing para comprender, identificar y manejar los desafíos de calidad de datos?

A pesar de que los datos son la columna vertebral para la toma de decisiones comerciales, muchas empresas aún luchan por mejorar su marco de gestión de datos para abordar los problemas de calidad. 

En un informe de Marketing Evolution, más de una cuarta parte del 82% las empresas en la encuesta se vieron perjudicadas por datos deficientes. Los especialistas en marketing ya no pueden darse el lujo de ocultar las consideraciones sobre la calidad de los datos ni tampoco pueden darse el lujo de ignorar estos desafíos. Entonces, ¿qué pueden hacer realmente los especialistas en marketing para abordar estos desafíos? Aquí hay cinco mejores prácticas para comenzar.

Mejor práctica 1: Comenzar a aprender sobre problemas de calidad de datos

Un especialista en marketing debe ser tan consciente de los problemas de calidad de los datos como su colega de TI. Debe conocer los problemas comunes atribuidos a los conjuntos de datos que incluyen, entre otros:

  • Errores tipográficos, errores ortográficos, errores de nombres, errores de registro de datos
  • Problemas con las convenciones de nomenclatura y la falta de estándares, como números de teléfono sin códigos de país o con diferentes formatos de fecha
  • Detalles incompletos como direcciones de correo electrónico faltantes, apellidos o información crítica requerida para campañas efectivas
  • Información inexacta como nombres incorrectos, números incorrectos, correos electrónicos, etc.
  • Fuentes de datos dispares donde está registrando información de la misma persona, pero están almacenadas en diferentes plataformas o herramientas que le impiden obtener una vista consolidada
  • Datos duplicados donde esa información se repite accidentalmente en la misma fuente de datos o en otra fuente de datos

Así es como se ven los datos deficientes en una fuente de datos:

marketing de problemas de datos deficientes

Familiarizarse con términos como calidad de datos, gestión de datos y gobierno de datos puede ayudarlo a identificar errores en su gestión de relaciones con el cliente (CRM) plataforma, y ​​por ese tramo, lo que le permite tomar medidas según sea necesario.

Mejor práctica 2: Priorizar siempre los datos de calidad

He estado allí, hecho eso. Es tentador ignorar los datos erróneos porque si realmente profundizara, solo el 20% de sus datos serían realmente utilizables. Más que 80% de los datos se desperdicia ¡Prioriza la calidad sobre la cantidad siempre! Puede hacerlo optimizando sus métodos de recopilación de datos. Por ejemplo, si está registrando datos de un formulario web, asegúrese de recopilar solo los datos necesarios y limite la necesidad de que el usuario ingrese la información manualmente. Cuanta más información tenga que 'escribir' una persona, mayor será la probabilidad de que envíe datos incompletos o inexactos.

Práctica recomendada 3: aprovechar la tecnología de calidad de datos adecuada

No tiene que gastar un millón de dólares para mejorar la calidad de sus datos. Existen docenas de herramientas y plataformas que pueden ayudarlo a ordenar sus datos sin armar un escándalo. Las cosas con las que estas herramientas pueden ayudarlo incluyen:

  • Perfilado de datos: Lo ayuda a identificar diferentes errores dentro de su conjunto de datos, como campos faltantes, entradas duplicadas, errores de ortografía, etc.
  • Limpieza de datos: Lo ayuda a limpiar sus datos al permitir una transformación más rápida de datos deficientes a datos optimizados.
  • Coincidencia de datos: Lo ayuda a unir conjuntos de datos en diferentes fuentes de datos y vincular/combinar los datos de estas fuentes. Por ejemplo, puede usar la coincidencia de datos para conectar fuentes de datos tanto en línea como fuera de línea.

La tecnología de calidad de datos le permitirá concentrarse en lo que importa al ocuparse del trabajo redundante. No tendrás que preocuparte por perder el tiempo corrigiendo tus datos en Excel o dentro del CRM antes de iniciar una campaña. Con la integración de una herramienta de calidad de datos, podrá acceder a datos de calidad antes de cada campaña.

Mejor práctica 4: Involucrar a la alta dirección 

Es posible que los responsables de la toma de decisiones en su organización no estén al tanto del problema, o incluso si lo están, todavía están asumiendo que se trata de un problema de TI y no de marketing. Aquí es donde debe intervenir para proponer una solución. ¿Malos datos en el CRM? ¿Malos datos de las encuestas? ¿Malos datos de clientes? ¡Todas estas son preocupaciones de marketing y no tienen nada que ver con los equipos de TI! Pero a menos que un especialista en marketing se presente para sugerir la solución del problema, es posible que las organizaciones no hagan nada con respecto a los problemas de calidad de los datos. 

Mejor práctica 5: Identificar problemas en el nivel de origen 

A veces, los problemas de datos deficientes son causados ​​por un proceso ineficiente. Si bien puede limpiar los datos en la superficie, a menos que no identifique la causa raíz del problema, se encontrará con los mismos problemas de calidad una y otra vez. 

Por ejemplo, si está recopilando datos de clientes potenciales de una página de destino y observa que el 80 % de los datos tiene un problema con las entradas de números de teléfono, puede implementar controles de entrada de datos (como colocar un campo de código de ciudad obligatorio) para asegurarse de que está obteniendo datos precisos. 

La causa raíz de la mayoría de los problemas de datos es relativamente simple de resolver. ¡Solo necesita tomarse un tiempo para profundizar e identificar el problema central y hacer un esfuerzo adicional para resolver el problema! 

Los datos son la columna vertebral de las operaciones de marketing

Los datos son la columna vertebral de las operaciones de marketing, pero si estos datos no son precisos, completos o confiables, perderá dinero debido a errores costosos. La calidad de los datos ya no se limita al departamento de TI. Los especialistas en marketing son los propietarios de los datos de los clientes y, por lo tanto, deben poder implementar los procesos y la tecnología adecuados para lograr sus objetivos basados ​​en datos.

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