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Cómo la resolución de entidades agrega valor a sus procesos de marketing

Una gran cantidad de especialistas en marketing B2B, casi el 27%, admite que los datos insuficientes les han costado un 10%, o en algunos casos, incluso más en pérdidas de ingresos anuales.

Esto destaca claramente un problema importante que enfrentan la mayoría de los especialistas en marketing hoy en día, y es: la mala calidad de los datos. Los datos incompletos, faltantes o de mala calidad pueden tener un gran impacto en el éxito de sus procesos de marketing. Esto sucede porque casi todos los procesos departamentales de una empresa, pero específicamente las ventas y el marketing, están fuertemente impulsados ​​por datos organizacionales.

Ya sea que se trate de una vista completa de 360 ​​grados de sus clientes, clientes potenciales o prospectos, u otra información relacionada con productos, ofertas de servicios o ubicaciones de direcciones, el marketing es donde todo se une. Esta es la razón por la que los especialistas en marketing sufren más cuando una empresa no emplea marcos de gestión de calidad de datos adecuados para la creación continua de perfiles de datos y la corrección de la calidad de los datos.

En este blog, quiero llamar la atención sobre el problema de calidad de datos más común y cómo afecta sus procesos críticos de marketing; luego buscaremos una solución potencial para este problema y, finalmente, veremos cómo podemos establecerla de manera continua.

¡Entonces empecemos!

El mayor problema de calidad de datos que enfrentan los especialistas en marketing

Aunque la mala calidad de los datos causa una larga lista de problemas para los especialistas en marketing de una empresa, pero habiendo brindado soluciones de datos a más de 100 clientes, el problema de calidad de datos más común que hemos visto que enfrentan las personas es:

Lograr una vista única de los activos de datos centrales.

Este problema surge cuando se almacenan registros duplicados para la misma entidad. Aquí, el término entidad puede significar cualquier cosa. Principalmente, en el ámbito del marketing, la palabra entidad puede referirse a: cliente, prospecto, producto, ubicación o cualquier otra cosa que sea fundamental para el desempeño de sus actividades de marketing.

El impacto de los registros duplicados en sus procesos de marketing

La presencia de registros duplicados en conjuntos de datos utilizados con fines de marketing puede ser una pesadilla para cualquier especialista en marketing. Cuando tiene registros duplicados, los siguientes son algunos escenarios serios con los que puede encontrarse:

  • Pérdida de tiempo, presupuesto y esfuerzos – Dado que su conjunto de datos contiene múltiples registros para la misma entidad, puede terminar invirtiendo tiempo, presupuesto y esfuerzos varias veces para el mismo cliente, prospecto o cliente potencial.
  • Incapaz de facilitar experiencias personalizadas – Los registros duplicados a menudo contienen diferentes partes de información sobre una entidad. Si realizó campañas de marketing utilizando una vista incompleta de sus clientes, puede terminar haciendo que sus clientes se sientan ignorados o incomprendidos.
  • Informes de marketing inexactos – Con registros de datos duplicados, podría terminar dando una visión inexacta de sus esfuerzos de marketing y su retorno. Por ejemplo, envió un correo electrónico a 100 clientes potenciales, pero solo recibió respuestas de 10; podría ser que solo 80 de esos 100 fueran únicos y el resto de los 20 fueran duplicados.
  • Reducción de la eficiencia operativa y la productividad de los empleados. – Cuando los miembros del equipo obtienen datos para una determinada entidad y encuentran múltiples registros almacenados en diferentes fuentes o recopilados a lo largo del tiempo en la misma fuente, actúa como un gran obstáculo en la productividad de los empleados. Si esto sucede con bastante frecuencia, impacta notablemente en la eficiencia operativa de toda una organización.
  • No se puede realizar la atribución de conversión correcta – Si registró al mismo visitante como una nueva entidad cada vez que visitó sus canales sociales o sitio web, le resultará casi imposible realizar una atribución de conversión precisa y conocer la ruta exacta que siguió el visitante hacia la conversión.
  • Correos físicos y electrónicos no entregados – Esta es la consecuencia más común de los registros duplicados. Como se mencionó anteriormente, cada registro duplicado tiende a contener una vista parcial de la entidad (por eso, en primer lugar, los registros terminaron como duplicados en su conjunto de datos). Por esta razón, ciertos registros pueden tener ubicaciones físicas faltantes o información de contacto, lo que puede causar que los correos no se entreguen.

¿Qué es la Resolución de Entidad?

resolución de la entidad (ER) es el proceso de determinar cuándo las referencias a entidades del mundo real son equivalentes (misma entidad) o no equivalentes (entidades diferentes). En otras palabras, es el proceso de identificar y vincular múltiples registros a la misma entidad cuando los registros se describen de manera diferente y viceversa.

Resolución de entidades y calidad de la información por John R. Talburt

Implementación de la resolución de entidades en sus conjuntos de datos de marketing

Habiendo visto el terrible impacto de los duplicados en el éxito de sus actividades de marketing, es imperativo tener un método simple pero poderoso para deduplicando sus conjuntos de datos. Aquí es donde comienza el proceso de resolución de la entidad entra. Simplemente, la resolución de la entidad se refiere al proceso de identificar qué registros pertenecen a la misma entidad.

Según la complejidad y el estado de calidad de sus conjuntos de datos, este proceso puede contener una serie de pasos. Lo guiaré a través de cada paso de este proceso para que pueda comprender qué implica exactamente.

Nota: Usaré el término genérico 'entidad' al describir el proceso a continuación. Pero el mismo proceso es aplicable y posible para cualquier entidad involucrada en su proceso de marketing, como cliente, prospecto, dirección de ubicación, etc.

Pasos en el proceso de resolución de entidades

  1. Recopilación de registros de datos de entidades que residen en fuentes de datos dispares – Este es el primer y más importante paso del proceso, donde identifica donde se almacenan exactamente los registros de la entidad. Estos pueden ser datos provenientes de anuncios de redes sociales, tráfico del sitio web o ingresados ​​​​manualmente por representantes de ventas o personal de marketing. Una vez que se identifican las fuentes, todos los registros deben reunirse en un solo lugar.
  2. Creación de perfiles de registros combinados – Una vez que los registros se reúnen en un conjunto de datos, ahora es el momento de comprender los datos y descubrir los detalles ocultos sobre su estructura y contenido. La creación de perfiles de datos analiza estadísticamente sus datos y descubre si los valores de los datos están incompletos, en blanco o siguen un patrón y formato no válidos. La creación de perfiles de su conjunto de datos descubre otros detalles similares y destaca las posibles oportunidades de limpieza de datos.
  3. Limpieza y estandarización de registros de datos – Un perfil de datos en profundidad le brinda una lista procesable de elementos para limpiar y estandarizar su conjunto de datos. Esto puede incluir pasos para completar los datos faltantes, corregir tipos de datos, corregir patrones y formatos, así como analizar campos complejos en subelementos para un mejor análisis de datos.
  4. Coincidencia y vinculación de registros pertenecientes a la misma entidad – Ahora, sus registros de datos están listos para ser emparejados y vinculados, y luego finalice qué registros pertenecen a la misma entidad. Este proceso generalmente se realiza mediante la implementación de algoritmos de coincidencia patentados o de grado industrial que realizan coincidencias exactas en atributos de identificación única o coincidencias aproximadas en una combinación de atributos de una entidad. En caso de que los resultados del algoritmo de coincidencia sean inexactos o contengan falsos positivos, es posible que deba ajustar el algoritmo o marcar manualmente las coincidencias incorrectas como duplicadas o no duplicadas.
  5. Reglas de implementación para fusionar entidades en registros dorados – Aquí es donde ocurre la fusión final. Probablemente no desee perder datos sobre una entidad almacenada en registros, por lo que este paso se trata de configurar reglas para decidir:
    • ¿Qué registro es el registro maestro y dónde están sus duplicados?
    • ¿Qué atributos de los duplicados desea copiar en el registro maestro?

Una vez que estas reglas se configuran e implementan, el resultado es un conjunto de registros dorados de sus entidades.

Establecer un marco continuo de resolución de entidades

Aunque repasamos una sencilla guía paso a paso para resolver entidades en un conjunto de datos de marketing, es importante comprender que esto debe tratarse como un proceso continuo en su organización. Las empresas que invierten en la comprensión de sus datos y la solución de sus principales problemas de calidad están preparadas para un crecimiento mucho más prometedor.

Para una implementación rápida y sencilla de dichos procesos, también puede proporcionar a los operadores de datos o incluso a los especialistas en marketing de su empresa un software de resolución de entidades fácil de usar, que puede guiarlos a través de los pasos mencionados anteriormente.

En conclusión, podemos decir con seguridad que un conjunto de datos sin duplicados actúa como un jugador crucial para maximizar el ROI de las actividades de marketing y fortalecer la reputación de la marca en todos los canales de marketing.

Zara Ziad

Zara Ziad es analista de marketing de productos en Escalera de datos con experiencia en TI. Le apasiona diseñar una estrategia de contenido creativo que destaque los problemas de higiene de datos del mundo real que enfrentan muchas organizaciones en la actualidad. Produce contenido para comunicar soluciones, consejos y prácticas que pueden ayudar a las empresas a implementar y lograr una calidad de datos inherente en sus procesos de inteligencia empresarial. Ella se esfuerza por crear contenido dirigido a una amplia gama de audiencias, que van desde el personal técnico hasta el usuario final, además de comercializarlo en varias plataformas digitales.

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