Trash in, trash out: in che modo i dati negativi influiscono sulla crescita del business

Gli esperti di marketing siedono su una montagna di preziosi dati sui consumatori. Ma non tutti i dati a loro disposizione sono utili. Lavorare con dati di scarsa qualità avvelena i tuoi sforzi di marketing, porta a opportunità perse e, in definitiva, danneggia i tuoi profitti.

I dati errati sono dati che sono stati spesso danneggiati dalle circostanze. Ed è più comune di quanto pensiamo. Mai intenzionale o dannoso, è spesso il risultato di un errore umano o di una raccolta impropria. A volte è semplice come gli indirizzi e-mail cambiano nel tempo. In altri casi, è qualcosa che si interrompe nel tuo processo. Sebbene la causa possa essere semplice, l'effetto (lacune e imprecisioni nelle tue analisi che rendono inefficace tutto ciò che stai misurando) può essere disastroso.

Non tutte le organizzazioni hanno campioni dei dati nel proprio team, ma poiché le aziende abbracciano sempre più una cultura incentrata sui dati, dare la priorità alla salute dei dati diventerà un must.

I dati errati non sono standardizzati

Nella tua vita personale, di solito c'è un modo per riconciliare i dati. Diciamo che trovi una discrepanza nel tuo conto bancario: sai cosa hai guadagnato rispetto a quanto hai speso e puoi verificarlo con i dati storici nei tuoi estratti conto. In altre parole, hai una fonte di verità. Ma nel marketing, il più delle volte, non esiste una linea di base. Come marketer, ovviamente hai un'idea di ciò che è giusto, ma tutti i tuoi dati sono relativi a se stessi.

Questo problema non è nuovo, vola facilmente sotto il radar. Se stai utilizzando Google Analytics, ad esempio, per tracciare il traffico su tutte le tue pagine web e per qualsiasi motivo lo script non tracciava il 10% delle tue pagine, semplicemente non sapresti che ti mancano 10 % dei tuoi dati. Lacune come questa possono verificarsi in diversi modi. Ma un grande modo in cui si verifica è attraverso la mancanza di standardizzazione.

Per un'azienda SaaS, misurare i "visitatori del sito" potrebbe non significare la stessa cosa degli "utenti nella piattaforma". Quando imposti queste metriche su diverse piattaforme di analisi e le frammenti tra diversi reparti, dal marketing alle vendite all'ingegneria, fa la differenza. I "clic" in AdWords non si traducono necessariamente in traffico complessivo poiché esiste una differenza tra nuovi utenti, utenti unici e sessioni totali. Su larga scala, stai estraendo dati da centinaia di origini. Non standardizzare ciò che si misura, pur trattandolo allo stesso modo, è una ricetta per dati errati.

I dati scadenti sono costosi

Sia che tu stia ignorando il problema perché non sei sicuro di come risolverlo, o forse non ne sei ancora a conoscenza, lavorare con dati di scarsa qualità influisce molto sull'attività al di fuori del marketing. Se i tuoi dati sono ovunque, interrompono iniziative preziose e danneggiano i tuoi profitti.

Per mettere questo in prospettiva, poiché i dati decadono a una velocità del 70% all'anno, i dati errati costano alle aziende in media 9,7 milioni di dollari all'anno. Harvard Business Review ha concluso che i dati errati costano così tanto perché decisori, manager, scienziati dei dati e altri membri del team devono far fronte alle discrepanze nel loro lavoro quotidiano, scovare imprecisioni e fonti errate, correggere gli errori. Farlo richiede tempo e denaro.

Al di là dei dollari, i dati errati compromettono la tua strategia, portando a opportunità sprecate lungo la strada derivanti da decisioni aziendali non informate. Gestire le enormi quantità di dati forniti attraverso più fonti, in formati diversi ea frequenze diverse è un processo frammentato. È comprensibile che i reparti marketing spesso non abbiano la forza lavoro per analizzare, comprendere e sfruttare tutti questi dati su base continuativa.

I buoni dati sono puliti

Buoni risultati di dati quando ti prendi il tempo per ripulire, verificare e organizzare i dati in modo che problemi comuni come informazioni obsolete, duplicati o imprecisioni non affliggano più il tuo sistema.

Affrontare questa complessità richiede risorse dedicate e processi e politiche ben definiti per la standardizzazione, l'ottimizzazione, il reporting e un approccio agile. Si tratta di un allontanamento dai rapporti mensili, dalle previsioni trimestrali e dalla generazione di insight episodici a cui la maggior parte delle organizzazioni è abituata. Ma questo cambiamento è fondamentale per il successo in un mondo sempre più guidato dai dati. Un'organizzazione di marketing di livello mondiale dovrebbe fondere perfettamente dati, analisi, strategie, persone, processi e capacità per fornire risultati aziendali.

Se la tua organizzazione sta crescendo e hai appena aperto le porte alla condivisione dei dati tra i reparti, cerca le aree in cui le informazioni possono essere unite in modo da avere un quadro più completo del cliente. Prendi in considerazione la creazione di una task force, in cui i membri del team possiedono diverse parti della pipeline e promuovono dati validi nella tua organizzazione.

Se l'allocazione delle risorse a una task force per ripulire manualmente la pipeline di dati non è un'opzione realistica per te, prendi in considerazione l'implementazione di strumenti di intelligenza artificiale. L'apprendimento automatico predittivo può apprendere il comportamento di base delle metriche dei dati e ha la capacità di trasformare rapidamente vasti tratti di dati in informazioni aziendali affidabili, nonché automatizzare il rilevamento di anomalie.

Risorse dedicate per pulire la pipeline risolvono il problema in questione, ma non c'è niente di più protettivo che applicare questi principi in modo proattivo. Prenditi il ​​tempo che il tuo team dedicherà alla correzione di dati non validi e sostituiscili con il tempo speso per creare processi di dati sicuri e accurati nei tuoi sforzi fin dall'inizio.

Inseguimento, non perfezione

Essere realistici è importante. E la realtà dei dati errati è che ripulirli è un processo senza fine. L'obiettivo non è uno stato finale in cui tutto è perfetto. L'obiettivo è adoperarsi verso abitudini e processi sul posto di lavoro che incoraggino dati migliori.

Detto questo, la qualità dei dati è in definitiva un affare di tutti. Indipendentemente dal fatto che lavori direttamente con i numeri, i dati influiscono su ogni output di un'organizzazione. Una pipeline pulita e mantenuta significa che tu e il tuo team potete tagliare i costi errati per sempre e perseguire più facilmente strategie di dati sane.

Spostare il marketing verso una vera cultura incentrata sui dati può essere un lungo viaggio. Ma è uno che dimostra il suo valore.

Questo pezzo fa parte della nostra serie sul marketing basato sui dati in cui i nostri esperti esplorano le chiavi per sviluppare un team e un approccio strategico basato sui dati. Leggi il primo articolo qui.