Descubre la Consumer Intelligence en acción
Índice
- ¿Qué es la calidad de los datos?
- ¿Por qué la calidad de los datos es importante para una organización?
- ¿Cómo mejorar la calidad de los datos?
¿Qué es la calidad de los datos?
La forma de definir la calidad de los datos cuando se trata de Business Intelligence es corroborar que esos datos se adecúen a un propósito, pero... ¿Consigues hacer lo que quieres hacer con esos datos?
Puede parecer fácil pero también es fácil cometer errores y acabar en desastre, sobre todo si priorizas tener datos en lugar de tener los datos correctos
Puedes medir la calidad de los datos revisando si tienes:
Demasiados datos innecesarios
Es fácil ser avaricioso cuando se trata de la gestión de datos. Pensar que mientras más se tiene, mejor será. Pero no siempre es así.
Fuente: netimperative
Piensa en lo que es relevante y útil para tu empresa. Una de las cosas que más fastidia es que las marcas B2C recopilen números de teléfono durante los procesos de compra. ¿Es realmente necesario? Si tu empresa no realiza ventas a través de llamadas telefónicas, no tiene ninguna utilidad ir recopilando números. Es más, cómo resultado se genera una peor experiencia del cliente.
No solo sumas más datos a tu montón de datos, sino que esa decisión también puede interferir con la tasa de conversiones. ¿Los clientes se registran igual si les pides mucha información?
No recopiles datos porque sí.
Los datos necesarios no son suficientes
Pero sí es buena idea recopilar datos que sabes que te resultarán útiles.
Aquí es donde definir la calidad de los datos puede ser todo un reto. No quieres medir datos que no sean útiles. Pero si no los mides, ¿cómo sabes que no son útiles?
Llegado a este punto, debes volver a preguntarte qué quieres hacer con ellos. Si puedes pensar en un uso o beneficio para la empresa, entonces serán útiles. Si no es así, probablemente no te sirvan.
Fuente:B2BMarketing
Otra cosa a considerar aquí es la perspectiva. No el tipo de datos que estás recopilando, sino de dónde los estás recopilando.
Digamos, por ejemplo, que has creado un perfil de cliente a partir de datos de Twitter, podrías optimizarlo agregando detalles demográficos, pero eso no te ayudará si no tienes un objetivo final. En lugar de eso, podrías incorporar datos de otro canal como Sina Weibo, y expandir ese perfil de personas para cubrir otro mercado.
También puedes incorporar datos internos del servicio al cliente para definir los puntos flacos que tu marca tiene que abordar.
Datos inexactos u obsoletos
La Data Intelligence del hoy puede convertirse en el problema del mañana. Los datos que necesitas empezarán a degradarse tan pronto hayas terminado de recopilarlos.
La información del cliente puede volverse obsoleta porque las personas se mudan, cambian de proveedor de telefonía, se casan o mueren. El número de personas muertas podría superar el número de personas vivas en Facebook dentro de un siglo. Si tu base de datos tiene el mismo problema, podrías estar desperdiciando dinero intentando comunicarte con personas que simplemente ya no son accesibles.
Source: Zoominfo
Es esencial tener una estrategia para prevenir este tipo de degradación de datos. Dirígete proactivamente a las personas para registrar esos cambios en sus vidas en tus bases de datos.
No son solo los datos de los clientes los que pueden cambiar. Los insights, las investigaciones de mercado y las tendencias también envejecen más rápido. Para asegurarte de que tus datos conserven la pertinencia, necesitas una solución en tiempo real que garantice su precisión. No tiene sentido tomar decisiones basadas en insights que no estén actualizados: la limpieza regular de datos es clave.
Datos desconectados
¡Buenas noticias!
Tu equipo de marketing ha reorganizado su base de datos y ahora tiene una comprensión mejor y más ordenada de tus consumidores.
El problema es que tu equipo de ventas ha hecho lo mismo con sus datos y su comprensión es diferente. Y tu equipo de experiencia del cliente ha hecho lo mismo. Y tu...
Fuente:treasuredata
Un obstáculo importante para la calidad de los datos son los silos de datos - los departamentos de toda la empresa usan datos que no están alineados con sus tareas cotidianas. Cada departamento lo hace pensando que la decisión que toman es la mejor, porque sus datos los respaldan, pero si esos datos se contradicen con los otros flujos de datos de la empresa, tendrás problemas con los recorridos de los clientes, mensajes mezclados y malentendidos generales.
Necesitas una estrategia de integración de datos para toda tu empresa que te brinde un flujo único de datos de calidad; un lago de datos, para ser más precisos.
¿Por qué la calidad de los datos es importante para una organización?
Para conseguir datos de alta calidad, hay muchas cosas a tener en cuenta y sobre las que actuar, pero es algo que puede tener un impacto enorme en tu marca. Hemos debatido antes los beneficios de la toma de decisiones basadas en datos para las empresas, viendo que la calidad de los datos consiste en garantizar que cuando tomas esas decisiones, te estás basando en los datos correctos.
Un 66 % de las organizaciones con datos limpios informan de un aumento en los ingresos, así que vale la pena ordenar esos datos. ¡Ahora mismo!
Agilidad
Cuando se trata de marketing, no puedes permitirte perder el tiempo. Una respuesta lenta frente a una crisis puede hacer que acabes pillándote los dedos. La interacción tardía a un tópico en tendencia te hará parecer anticuado y desconectado de la actualidad. Estar seguro de tus análisis de datos garantizará que puedas reaccionar ante entornos cambiantes de forma rápida y segura.
Optimización de campañas
Ya sea para tu próximo comunicado de prensa, publicidad en medios, lanzamiento de productos o campaña de marketing, basar tu estrategia en datos de calidad te ayudará a mejorar tus posibilidades de éxito. Un modelo preciso centrado en el cliente no solo te ayudará a identificar cómo dirigirte a tu público, sino que también moldeará los mensajes para que estos tengan más relevancia e interacción.
Clientes ideales y objetivos mejorados
Los datos de calidad te ayudan a activar la voz del cliente y te dan un entendimiento completo de lo que el cliente necesita y desea. Esto te da perfiles más acurados de los clientes ideales, lo que permite definir mejor tus objetivos y generar un posicionamiento de marca más interactivo.
Experiencia de cliente mejorada
La personalización está creciendo: el 80 % de los compradores regulares eligen comprar solo a marcas que ofrecen una experiencia personalizada. Los datos de calidad te pueden ayudar a moldear todas las experiencias de tu marca para que se adapten a las expectativas de tu público. Es decir, puedes ofrecer una mejor experiencia de cliente convirtiéndote en algo más cercano a lo que tus consumidores esperan.
Mayor rentabilidad
Esta agilidad mejorada y centralización del cliente, will ultimately drive more revenue. Consumers will find you more relevant, more able to meet their needs (and expectations), and more capable of offering the best customer experience. This will boost brand loyalty, and increase customer spend.
¿Cómo mejorar la calidad de los datos?
Genial. Ahora sabes por qué la calidad de los datos es tan importante, y cómo mejorará los resultados finales. Aquí verás cómo mejorar los datos que usas en toda tu marca.
Una fuente única de la verdad
Esto es lo más importante. Como se mencionó anteriormente, los silos de datos son uno de los mayores obstáculos para obtener datos de calidad y mientras más grande sea la empresa, más difícil es romper esos silos y crear una fuente única de datos.
Tienes información de investigaciones de mercado, datos de las llamadas a los clientes, análisis de redes sociales, datos del sitio web, etc., etc., etc. Todo eso tiene que combinarse en una visión conjunta que puedan usar todos los departamentos. No es fácil, porque implica muchas API e integraciones, pero una plataforma de Consumer Intelligence como Talkwalker es la solución a lo que buscas.
Mejores booleanos y dashboards más elegantes
Todos esos datos centralizados pueden volverse inmanejables bastante rápido a menos que sepas cómo darle forma a tus datos para que sean más útiles. Los operadores booleanos y los filtros personalizados implican que puedes adaptar los datos a tus necesidades.
Mientras tanto que los dashboards pueden ayudarte a interpretar rápidamente los datos para cada usuario. En última instancia, aunque estamos hablando de datos, lo que realmente necesitas son insights, acciones que puedes realizar ahora para tener resultados inmediatos, los Dashboards, por ejemplo, te permiten identificar los insights relevantes para cada miembro de un equipo, y darte más agilidad.
El poder de la IA
Con toda esa información zumbando alrededor, sería imposible que una sola persona pudiera gestionar todo, bueno no, perdón, sería imposible para un equipo de 100 gestionarlo. Por eso mismo, necesitas el apoyo de la IA para poder traducir millones, incluso billones de puntos de datos en insights fáciles de entender.
¿Te preocupan los análisis de sentimiento? El poder del procesamiento de lenguaje natural (NLP) clasificará todas tus menciones para ayudarte a identificar rápidamente las negativas más importantes (los incendios que tienes que apagar) y las positivas (las historias positivas a las que darle visibilidad).
Y no me dejaría por nada del mundo de mencionar la importancia de la IA cuando se trata de gestión de calidad de datos. Te ayuda a ordenar tu lago de datos, a eliminar falsos positivos e incluso a encontrar los datos que te faltan.
Calidad de datos = marca de calidad
Como puedes ver, la calidad de datos puede ser la cruz para tu empresa, pero también la salvación. Con los pasos y las herramientas correctas, puedes optimizar los datos de toda tu empresa para obtener la experiencia de cliente definitiva e incluso mejores resultados de ventas.
Para ver la Consumer Intelligence en acción y los tipos de insights accionables que puedes conseguir, descarga nuestro dashboard de simulación gratuito de Consumer Intelligence.
