Basura adentro, basura afuera: cómo los datos malos afectan el crecimiento del negocio

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

Los datos incorrectos son datos que a menudo se han corrompido por las circunstancias. Y es más común de lo que nos damos cuenta. Nunca intencional o malicioso, a menudo es el resultado de un error humano o una recopilación inadecuada. A veces es tan simple como cambiar las direcciones de correo electrónico con el tiempo. En otros casos, es algo que se rompe en su proceso. Aunque la causa puede ser simple, el efecto (brechas e imprecisiones 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 el estado de los datos se convertirá en una obligación.

Los datos incorrectos no están estandarizados

En su vida personal, suele haber alguna forma de reconciliar los datos. Supongamos que encuentra una discrepancia en su cuenta bancaria: sabe lo que ganó en comparación con lo que gastó, y puede verificar esto con los datos históricos en sus extractos bancarios. En otras palabras, usted tiene una fuente de verdad. Pero en marketing, la mayoría de las veces, no hay una línea de base. Como vendedor, por supuesto que 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, la secuencia de comandos no rastreaba el 10% de sus páginas, simplemente no sabría que se 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 "visitantes al sitio" puede no significar lo mismo que "usuarios en la plataforma". Cuando configura estas métricas en diferentes plataformas de análisis y las fragmenta en varios departamentos, desde marketing hasta ventas e ingeniería, marca la diferencia. Los "clics" en AdWords no se traducen necesariamente en tráfico general, ya que existe una diferencia entre los usuarios nuevos, los únicos y las sesiones totales. A escala, está extrayendo datos de cientos de fuentes. No estandarizar lo que mide, pero tratarlo de la misma manera, es una receta para obtener datos incorrectos.

Los datos malos son caros

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

Para poner esto en perspectiva, debido a que los datos se deterioran a una tasa del 70 % por año, los datos incorrectos cuestan a las empresas un promedio de $9,7 millones al año. Harvard Business Review concluyó que los datos incorrectos cuestan mucho porque los tomadores de decisiones, los gerentes, los científicos de datos y otros miembros del equipo tienen que adaptarse a las discrepancias en su trabajo diario: buscar imprecisiones y malas fuentes, corregir errores. Hacerlo requiere mucho tiempo y es costoso.

Más allá de los dólares, los datos erróneos comprometen su estrategia, lo que lleva a que se desperdicien oportunidades en el futuro como resultado de decisiones comerciales desinformadas. Tratar con cantidades masivas de datos proporcionados a través de múltiples fuentes, en diferentes formatos y con diferentes frecuencias es un proceso fragmentado. Es comprensible que los departamentos de marketing a menudo carezcan de la mano de obra para analizar, comprender y aprovechar todos estos datos de forma continua.

Los buenos datos están limpios

Los buenos resultados de datos cuando se toma el tiempo para limpiar, verificar y organizar los datos para que los problemas comunes como la información obsoleta, los duplicados o las imprecisiones ya no afecten a su sistema.

Lidiar con esta complejidad requiere recursos dedicados y procesos y políticas bien definidos para la estandarización, optimización, generación de informes y un enfoque ágil. Esta es una desviación de los informes mensuales, los pronósticos trimestrales 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 generar resultados comerciales.

Si su organización está creciendo y acaba de abrir las compuertas para compartir datos entre departamentos, busque áreas donde se pueda fusionar la información 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 los buenos datos en su organización.

Si asignar los recursos a un grupo de trabajo para limpiar manualmente su flujo de datos es una opción poco realista para usted, considere implementar herramientas de IA. El aprendizaje automático predictivo puede aprender el comportamiento de referencia de sus métricas de datos y tiene la capacidad de transformar rápidamente grandes extensiones de datos en información comercial confiable, así como 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 datos erróneos y cámbielo por tiempo dedicado a desarrollar procesos de datos seguros y precisos en sus esfuerzos desde el principio.

Persecución, 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 es perfecto. El objetivo es esforzarse por lograr hábitos y procesos en su lugar de trabajo que fomenten mejores datos.

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

Mover el marketing hacia una verdadera cultura de prioridad de los datos puede ser un largo viaje. Pero es uno que demuestra su valor.

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