Usted sabe que los datos son fundamentales para todo lo que hacemos porque son objeto de varios clichés. El primero de ellos probablemente fue “los datos son el nuevo petróleo”.
La expectativa era que los datos cambiarían la forma en que creamos riqueza e inspirarían nuevas formas de hacer negocios de la misma manera que el petróleo cambió la forma en que fabricamos productos, transportamos personas y bienes y creamos multimillonarios.
El cliché de “el nuevo petróleo” fue seguido rápidamente por: “Basura entra, basura sale”. Los datos tienen el potencial de cambiar las reglas del juego (pero, lamentablemente, no los combustibles fósiles). Pero sólo cuando se trata de datos correctos y precisos. Cuando alimentas un sistema con datos incorrectos, generas un desastre en el otro extremo. Necesita llenar su pila con datos de buena calidad.
Pero, ¿cómo son los datos de buena calidad?
En el contexto de herramientas de martech como CRM, CDP y plataformas de automatización de marketing, la calidad de los datos significa que los datos de estos sistemas son:
- Preciso: La información como datos de contacto, historial de compras y preferencias es correcta y está actualizada.
- Completo: Todos los campos relevantes contienen datos significativos, lo que minimiza las entradas faltantes.
- Coherente: Los formatos de datos (esos molestos detalles sobre fechas, nombres, etc.) están estandarizados en todas sus plataformas.
- Limpio: Se debe identificar y eliminar información duplicada e irrelevante.
- Oportuno: Los datos deben ingresarse y actualizarse rápidamente para reflejar las interacciones en tiempo real.
Suena genial, ¿verdad? ¿Quién no quiere que fluyan datos de calidad a través de sus sistemas de martech, informando decisiones sólidas y generando excelentes resultados?
Ahora viene la parte difícil. ¿Cómo se llega allí?
Un enfoque paso a paso para mejorar los datos existentes y garantizar la calidad futura
Los científicos de datos y los profesionales del marketing centrados en los datos siguen una serie de pasos para alcanzar este estado de datos de alta calidad.
La evaluación de datos
La evaluación de datos es su oportunidad de hacer un balance de los datos que existen en la pila de martech y dónde y cómo se consumen. Hay dos partes esenciales de la evaluación de datos:
- Perfil de datos: Aquí es donde se analizan los datos de cada plataforma para comprender el volumen, los tipos y los problemas de calidad actuales.
- Mapeo de datos: Le ayuda a identificar cómo fluyen los datos entre plataformas y detectar inconsistencias.
Limpieza y estandarización de datos.
No es raro encontrar datos incompletos e inconsistentes durante la evaluación de datos. El formato inconsistente, la información faltante y los campos que no coinciden son parte del curso en esta etapa.
Existen tres procesos que le ayudarán a limpiar y estandarizar sus datos de marketing:
- Deduplicación: Utiliza algoritmos de coincidencia para identificar y fusionar registros duplicados.
- Estandarización: Establece reglas de formato consistentes (por ejemplo, formato de fecha, títulos de nombres) y automatiza los procesos de limpieza de datos.
- Enriquecimiento: Utiliza proveedores de datos de terceros para completar los detalles que faltan y obtener información más profunda sobre los clientes.
Dato de governancia
Evaluar, estandarizar y limpiar datos es fantástico. Pero al igual que la habitación de un adolescente, sus datos no permanecerán en perfecto estado por mucho tiempo después de que se complete la limpieza. A menos que desee realizar todo el ejercicio nuevamente, debe implementar políticas para promover hábitos de datos buenos y limpios.
Dos tácticas son fundamentales para ayudar a mantener sus datos limpios a medida que avanza:
- Políticas de calidad de datos: Desarrollar una política para toda la empresa que describa la propiedad de los datos, los controles de acceso y los estándares de calidad.
- Entrenamiento de usuario: Educar a los equipos de CRM y marketing/ventas sobre los procedimientos adecuados de entrada de datos y la importancia de la calidad de los datos.
Monitoreo y mantenimiento de datos.
Incluso con políticas y capacitación implementadas, deberá verificar sus datos de vez en cuando para asegurarse de que sean de alta calidad. Hay un par de controles que puede implementar para mantener la calidad de los datos en su pila de martech:
- Programe auditorías periódicas: Las comprobaciones periódicas le ayudarán a identificar y abordar cualquier problema que surja en la calidad de los datos.
- Implementar KPI de calidad de datos: Puede realizar un seguimiento de métricas clave, como la precisión y la integridad de los datos, para medir su progreso.
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Herramientas y tecnología de gestión de datos.
Por supuesto, no puede evaluar, limpiar y enriquecer manualmente miles y miles de registros en su base de datos, lo que significa que necesitará traer las herramientas adecuadas para hacer el trabajo por usted.
Entre las herramientas que querrás considerar:
- Plataformas de integración de datos (DIP): Estas herramientas automatizan el movimiento de datos entre plataformas, lo que reduce los errores de entrada manual de datos y garantiza la coherencia.
- Herramientas de gestión de datos maestros (MDM): Las herramientas de MDM centralizan los datos de los clientes, creando una única fuente de verdad que elimina duplicados e inconsistencias.
- Herramientas de gestión de calidad de datos: Estas plataformas ofrecen funcionalidades para la elaboración de perfiles, deduplicación, limpieza y estandarización de datos.
- Herramientas de visualización de datos: La visualización de métricas de calidad de datos ayuda a identificar tendencias y áreas que necesitan mejora.
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Cómo la calidad de los datos afecta los resultados de marketing
Lo que hemos esbozado hasta ahora es bastante trabajo y una importante inversión en recursos. Probablemente quieras preguntar: «¿Vale la pena?» Buena pregunta. Y es algo que sus líderes les van a preguntar.
Deberá presentar el caso comercial para obtener los recursos que necesita para mejorar la calidad de sus datos. También deberá mostrar los resultados de sus esfuerzos para mantener el programa en marcha, incluso cuando los recursos sean escasos.
Hablemos de resultados.
Su programa de calidad de datos debería dar como resultado:
Mayor efectividad de la campaña
Las campañas de tu equipo de marketing serán más efectivas gracias a las siguientes mejoras:
- Orientación mejorada: Unos datos más limpios y precisos permiten al equipo de marketing segmentar las audiencias con mayor precisión. Esto permite campañas específicas que resuenan mejor con las necesidades y puntos débiles específicos de los clientes.
- Mejor personalización: Los perfiles de clientes más ricos y completos permiten mensajes personalizados en todos los canales (correo electrónico, redes sociales, etc.), lo que genera mayores tasas de participación y conversión.
- Reducción del desperdicio de campaña: Eliminar contactos irrelevantes o duplicados ayuda a que las campañas lleguen a la audiencia adecuada, reduciendo el gasto desperdiciado y mejorando el retorno de la inversión.
Mejora de la generación y calificación de leads
Sus esfuerzos de generación de leads deberían mejorar gracias a:
- Mejor puntuación de clientes potenciales: Los datos limpios permiten el desarrollo de modelos precisos de puntuación de clientes potenciales, lo que ayuda a identificar clientes potenciales de alto potencial en los que deben centrarse los equipos de ventas.
- Nutrición de clientes potenciales mejorada: El marketing puede adaptar las campañas de fomento en función de los recorridos y datos demográficos específicos de los clientes, lo que lleva a que más clientes potenciales calificados ingresen al embudo de ventas.
Relaciones y conocimientos más sólidos con los clientes
Los clientes satisfechos son la clave del éxito empresarial. Los clientes existentes son menos costosos de adquirir, brindan oportunidades de ventas adicionales y cruzadas y se convertirán en defensores de su marca.
La calidad mejorada de los datos ayudará a que su organización se desarrolle
- Experiencias de cliente mejoradas: Las interacciones precisas y personalizadas entre puntos de contacto fomentan relaciones más sólidas con los clientes y la lealtad a la marca.
- Comprensión más profunda del cliente: Los datos limpios permiten una mejor segmentación y análisis de los clientes, lo que revela información valiosa que puede utilizar para informar futuras estrategias de marketing e incluso el desarrollo de nuevos productos.
Mayor eficiencia y productividad.
Los datos de calidad permiten a su equipo de marketing «trabajar de forma más inteligente, no más intensa». Un uso más eficiente del tiempo del equipo significa que se realiza más trabajo. Aquí hay un par de áreas donde esto vale la pena:
- Trabajo manual reducido: Las herramientas de estandarización y limpieza de datos liberan a los equipos de marketing de tediosas tareas de entrada de datos, lo que genera más tiempo para centrarse en iniciativas estratégicas.
- Colaboración mejorada: La disponibilidad de datos consistentes y accesibles en todas las plataformas agiliza la comunicación y la colaboración dentro del equipo y entre marketing y otros departamentos.
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Los datos de calidad no son un proyecto, es un estilo de vida empresarial
Si ha intentado perder peso en los últimos 30 años, habrá escuchado a los profesionales de la salud hablar menos sobre dietas y más sobre «cambios de estilo de vida». El problema de las dietas es que tienden a terminar. Los cambios en el estilo de vida, por otro lado, son una estrategia permanente.
Lo mismo se aplica a la calidad de los datos. No se pueden evaluar, limpiar y monitorear datos durante un año y esperar que los resultados duren mucho más. Al igual que su aumento de peso cuando vuelve a beber refrescos, rápidamente perderá las ventajas de los datos de calidad cuando deje de intentarlo.
La calidad de los datos requiere el compromiso de una gran parte de la organización, tanto en marketing como más allá. Pero los resultados merecen el trabajo.