Trash in, trash out: como dados ruins afetam o crescimento dos negócios

Os profissionais de marketing estão sentados em uma montanha de dados valiosos do consumidor. Mas nem todos os dados à sua disposição são úteis. Trabalhar com dados de baixa qualidade envenena seus esforços de marketing, leva a oportunidades perdidas e, por fim, prejudica seus resultados.

Dados inválidos são dados que muitas vezes foram corrompidos pelas circunstâncias. E é mais comum do que imaginamos. Nunca intencional ou mal-intencionado, geralmente é resultado de erro humano ou coleta inadequada. Às vezes, é tão simples quanto os endereços de e-mail mudarem ao longo do tempo. Em outros casos, é algo que interrompe seu processo. Embora a causa possa ser simples, o efeito – lacunas e imprecisões em suas análises, fazendo com que tudo o que você está medindo seja ineficaz – pode ser desastroso.

Nem toda organização tem defensores de dados em sua equipe, mas à medida que as empresas adotam cada vez mais uma cultura de dados em primeiro lugar, priorizar a integridade dos dados se tornará uma obrigação.

Dados incorretos não são padronizados

Em sua vida pessoal, geralmente há alguma maneira de reconciliar os dados. Digamos que você encontre uma discrepância em sua conta bancária: você sabe o que ganhou versus o que gastou e pode verificar isso em relação aos dados históricos em seus extratos bancários. Em outras palavras, você tem uma fonte de verdade. Mas no marketing, na maioria das vezes, não há linha de base. Como profissional de marketing, é claro que você tem alguma ideia do que é certo, mas todos os seus dados são relativos a si mesmos.

Esse problema não é novo, ele simplesmente passa despercebido. Se você estiver usando o Google Analytics, por exemplo, para rastrear o tráfego em todas as suas páginas da web e, por qualquer motivo, o script não estava rastreando 10% de suas páginas, você simplesmente não saberia que está perdendo 10 % dos seus dados. Lacunas como essa podem acontecer de várias maneiras. Mas uma grande maneira de ocorrer é através da falta de padronização.

Para um negócio SaaS, medir “visitantes do site” pode não significar a mesma coisa que “usuários na plataforma”. Quando você está configurando essas métricas em várias plataformas de análise e fragmentando-as em vários departamentos – de marketing a vendas e engenharia – isso faz a diferença. "Cliques" no AdWords não se traduzem necessariamente em tráfego geral, pois há uma diferença entre novos usuários, únicos e total de sessões. Em escala, você está extraindo dados de centenas de fontes. Não padronizar o que você mede, mas tratá-lo da mesma forma, é uma receita para dados ruins.

Dados ruins são caros

Se você está ignorando o problema porque não tem certeza de como corrigi-lo, ou talvez ainda não esteja ciente disso, trabalhar com dados de baixa qualidade afeta muitos negócios fora do marketing. Se seus dados estiverem em todo lugar, isso interromperá iniciativas valiosas e prejudicará seus resultados.

Para colocar isso em perspectiva, como os dados decaem a uma taxa de 70% ao ano, os dados ruins custam às empresas uma média de US$ 9,7 milhões por ano. A Harvard Business Review concluiu que dados ruins custam muito porque tomadores de decisão, gerentes, cientistas de dados e outros membros da equipe precisam acomodar as discrepâncias em seu trabalho diário – caçando imprecisões e fontes ruins, corrigindo erros. Fazer isso é demorado e caro.

Além dos dólares, dados ruins comprometem sua estratégia, levando a oportunidades desperdiçadas no futuro, resultantes de decisões de negócios desinformadas. Lidar com a grande quantidade de dados fornecidos por várias fontes, em diferentes formatos e em diferentes frequências é um processo fragmentado. É compreensível que os departamentos de marketing muitas vezes não tenham recursos humanos para analisar, entender e aproveitar todos esses dados continuamente.

Bons dados são limpos

Bons resultados de dados quando você dedica tempo para limpar, verificar e organizar os dados para que problemas comuns, como informações desatualizadas, duplicatas ou imprecisões, não incomodem mais seu sistema.

Lidar com essa complexidade requer recursos dedicados e processos e políticas bem definidos para padronização, otimização, relatórios e uma abordagem ágil. Este é um afastamento dos relatórios mensais, previsões trimestrais e geração de insights episódicos aos quais a maioria das organizações está acostumada. Mas essa mudança é fundamental para o sucesso em um mundo cada vez mais orientado por dados. Uma organização de marketing de classe mundial deve fundir perfeitamente dados, análises, estratégias, pessoas, processos e recursos para fornecer resultados de negócios.

Se sua organização está crescendo e você acabou de abrir as comportas para o compartilhamento de dados entre departamentos, procure áreas onde as informações possam ser mescladas para que você tenha uma visão mais completa do cliente. Considere formar uma força-tarefa, onde os membros da equipe possuam diferentes partes do pipeline e defendam bons dados em sua organização.

Se alocar os recursos para uma força-tarefa para limpar manualmente seu pipeline de dados for uma opção irreal para você, considere implementar ferramentas de IA. O aprendizado de máquina preditivo pode aprender o comportamento de linha de base de suas métricas de dados e tem a capacidade de transformar rapidamente grandes extensões de dados em informações comerciais confiáveis, bem como automatizar a descoberta de anomalias.

Recursos dedicados para limpar o pipeline resolvem o problema em questão, mas não há nada mais protetor do que aplicar esses princípios de forma proativa. Aproveite o tempo que sua equipe gastaria corrigindo dados incorretos e troque-os pelo tempo gasto na criação de processos de dados seguros e precisos em seus esforços desde o início.

Perseguição, não perfeição

Ser realista é importante. E a realidade dos dados ruins é que limpá-los é um processo sem fim. O objetivo não é um estado final onde tudo é perfeito. O objetivo é buscar hábitos e processos em seu local de trabalho que incentivem melhores dados.

Dito isso, a qualidade dos dados é, em última análise, o negócio de todos. Quer você trabalhe ou não diretamente com os números, os dados afetam todas as saídas de uma organização. Um pipeline limpo e mantido significa que você e sua equipe podem cortar custos errôneos para sempre e buscar estratégias de dados saudáveis ​​com mais facilidade.

Mover o marketing para uma verdadeira cultura de dados em primeiro lugar pode ser uma longa jornada. Mas é um que prova o seu valor.

Este artigo faz parte de nossa série sobre marketing orientado a dados, na qual nossos especialistas exploram as chaves para desenvolver uma equipe e uma abordagem estratégica baseada em dados. Leia o primeiro artigo aqui.