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L’impatto della qualità dei dati sul brand

L’impatto della qualità dei dati sul brand

I dati contribuiscono al successo delle imprese italiane in misura sempre maggiore; tuttavia la qualità è più importante che mai e mantenere degli standard di alto livello può essere difficile.

Per prendere decisioni affidabili riguardo al tuo brand è fondamentale avere la certezza che i dati siano accurati. Ecco come controllare i tuoi dati e garantire che siano della migliore qualità possibile per la tua attività.

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Indice

Che cos'è la qualità dei dati?

Per definire la qualità dei dati nell'ambito della business intelligence, è necessario valutare se sono adeguati alle finalità che ti prefiggi. Riesci a utilizzarli per ciò che vorresti fare?

Sembra banale, ma è facile commettere errori e generare confusione, soprattutto se la tua priorità è la quantità di dati, piuttosto che la loro correttezza.

Puoi valutare la qualità sulla base dei quattro fattori che riportiamo di seguito.

Troppi dati non necessari

È facile diventare famelici quando si è responsabili della governance dei dati, credendo che più se ne raccolgono, meglio è. Ma non è così.

Troppi dati superflui danno luogo a confusione

Fonte: Netimperative

Pensa a ciò che è pertinente e utile per i tuoi processi aziendali. Ad esempio, i brand B2C raccolgono i numeri di telefono dei clienti durante gli ordini di acquisto. È davvero necessario? Se la tua azienda non realizza attivamente delle vendite tramite le cosiddette cold call, non c'è alcun vantaggio nel conservare i numeri, anzi, si finisce per pregiudicare la qualità della Customer Experience.

Non solo questo approccio aggiunge altri dati all'enorme quantità già presente, ma potrebbe anche rappresentare un ostacolo per il tasso di conversione. Un cliente sarà comunque disposto a registrarsi a fronte della richiesta di così tante informazioni?

Evita di raccogliere dati soltanto perché ne hai la possibilità.

Troppo pochi dati necessari

Dicevamo, raccogli i dati se sai che possono essere utili.

In questo caso, la loro qualità può essere il risultato di un gioco di equilibri. Non vuoi certo misurare quelli che non sono utili, ma se non li misuri, come fai a sapere che non lo sono?

Quindi, dovresti porti nuovamente la domanda: che cosa intendi farne? Se il tuo scopo è l’uso per un vantaggio netto sul piano del business, allora procedi. Altrimenti, con ogni probabilità si rivelerà uno spreco.

Dati insufficienti non permettono di analizzare lo stato del brand

Fonte: Netimperative

Un altro aspetto da considerare è la prospettiva: non il tipo di dati, ma da quali fonti li raccogli.

Immaginiamo, ad esempio, che tu abbia individuato un “cliente tipo” sulla base dei dati provenienti da Twitter. Potresti arricchire questa definizione aggiungendo altre carat­teristiche demografiche, oppure includere i dati di un altro canale, come Sina Weibo. In alternativa, potresti inserire i dati del servizio clienti dell’azienda.

Dati obsoleti o imprecisi

I big data di oggi possono rappresentare il problema di domani. Ovvero: non hai nemmeno finito di raccogliere i dati che già cominciano ed essere obsoleti.

Le informazioni sui clienti possono “invecchiare” rapidamente, perché le persone traslocano, cambiano operatore telefonico, si sposano o muoiono; ad esempio su Facebook il numero degli utenti deceduti potrebbe superare quello dei vivi entro un secolo. Se il tuo database presenta lo stesso problema, potresti sprecare delle risorse investendole in comunicazioni indirizzate a persone che non sono più in vita.

È essenziale disporre di una strategia per evitare questo tipo di incuria dei dati. Convinci in modo proattivo le persone ad aggiornare i loro dati quando si verificano importanti cambiamenti riguardanti la loro vita.

Dati imprecisi inficiano la data analysis

Fonte: Netimperative

Non sono soltanto i dati dei clienti a mutare: anche gli insight, le ricerche di mercato e le tendenze diventano obsoleti, spesso più rapidamente. Per stare al passo con i tempi è necessaria una soluzione in tempo reale che garantisca l'accuratezza dei dati. Non ha senso prendere decisioni basate su insight non aggiornati: la pulizia costante dei dati è fondamentale.

Dati non collegati tra loro

Fantastico! Il tuo team di marketing ha riorganizzato il suo database e ora ha una conoscenza chiara e ordinata dei consumatori.

Il problema è che il team di vendita ha effettuato la stessa operazione con i suoi dati, ma ne ha ricavato un risultato diverso. Anche il team responsabile della Customer Experience ha fatto lo stesso. E il team...

Dati isolati in silos non possono essere pienamente sfruttati

Fonte: Netimperative

Perché la qualità dei dati è importante per un'organizzazione

Sono molti gli elementi da considerare e le attività da compiere per ottenere dati di alta qualità, dal momento che possono avere un enorme impatto sul tuo brand. Ho già esaminato i vantaggi per le aziende del processo decisionale basato sui dati. La loro qualità determina la possibilità di prendere decisioni fondate su quelli corretti.

Il 66% delle organizzazioni con dati puliti ha registrato un incremento delle entrate, quindi vale la pena metterli subito in ordine.

Agilità

Non puoi permetterti di tergiversare quando si tratta di marketing. Una risposta lenta a una crisi potrebbe danneggiare la tua azienda; un engagement tardivo in una storia di tendenza ti farà apparire sorpassato e fuori dalla realtà. Disporre di strumenti di Data Analytics affidabili ti consentirà di reagire con rapidità e sicurezza in un contesto dinamico e mutevole.

Ottimizzazione delle campagne

Sia che si tratti del prossimo comunicato stampa, di una pubblicità sui media, del lancio di un prodotto o di una campagna di marketing, basare la propria strategia su dati di qualità aumenta le probabilità di successo. Un modello accurato incentrato sul cliente ti permetterà non solo di individuare i canali per raggiungere il tuo pubblico, ma anche di creare una messaggistica più pertinente e coinvolgente.

Una migliore definizione del “cliente tipo” e del targeting

I dati di qualità ti permettono di colmare la distanza tra i consumatori e il tuo brand, offrendoti una conoscenza completa delle loro esigenze e desideri. Questo consente una definizione più approfondita dei “clienti tipo”, il che determina un migliore targeting, che a sua volta genera un posizionamento del brand più efficace.

Una migliore Customer Experience

La personalizzazione è una tendenza in aumento: l'80% degli acquirenti abituali sceglie di acquistare solo da brand che offrono un'esperienza personalizzata. I dati di qualità aiutano a creare tutte le esperienze del brand in base alle attese del pubblico. In altre parole, puoi offrire una Customer Experience migliore soddisfacendo maggiormente le aspettative dei consumatori.

Una maggiore redditività

La maggiore agilità e centralità del cliente produrranno, in definitiva, un aumento delle entrate. I consumatori apprezzeranno le offerte più pertinenti, la maggiore capacità di soddisfare le loro esigenze (e aspettative) e di fornire la migliore Customer Experience. In questo modo, aumenterà la fedeltà nei confronti del brand e la disponibilità di spesa dei clienti.

Come migliorare la qualità dei dati

Benissimo! Ora che conosci i motivi per cui la qualità dei dati è così importante e in che modo può incrementare i profitti, ecco come puoi migliorare i dati che utilizzi per il tuo brand.

Unica fonte di dati

Questo è l'elemento più importante. Come ho già ricordato, i “silos” costituiscono uno dei maggiori ostacoli per ottenere dati di alta qualità. E quanto più grande è l'azienda, tanto più è difficile ricavare da essi un'unica fonte di dati.

Disponi di informazioni sulle ricerche di mercato, dati sulle chiamate dei clienti, analytics dei social media, CRM, dati provenienti dal sito web, ecc. Tutti devono essere riuniti in un'unica panoramica completa, utilizzabile da ciascun reparto. Non è un'operazione semplice perché comporta numerose API e integrazioni, ma la Piattaforma di Consumer Intelligence di Talkwalker è la soluzione che farà al caso tuo.

Operatori booleani migliori e dashboard più accattivanti e ordinate

Tutti questi dati in un unico luogo potrebbero diventare molto rapidamente di difficile gestione, a meno che tu non sappia come modellarli per renderli più utili. Grazie agli operatori booleani e ai filtri personalizzati, potrai adattarli alle tue esigenze;

inoltre, le dashboard ti consentiranno di interpretare rapidamente quelli riguardanti ciascun utente. In sostanza, anche se abbiamo menzionato i dati, ciò che ci serve davvero sono gli insight, le azioni che puoi compiere subito per ottenere risultati immediati. Le dashboard permettono di individuare gli insight pertinenti per ogni membro del team, aumentando l'agilità.

La forza dell'Intelligenza Artificiale

Con tutte queste informazioni in circolazione, sarebbe impossibile per una sola persona gestirle tutte; anzi, sarebbe impossibile anche per un team di 100 persone. È per questo che ti devi avvalere dell'Intelligenza Artificiale: per trasformare milioni, se non miliardi, di dati in insight di facile comprensione.

La sentiment analysis ti preoccupa? La potente tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) categorizzerà tutte le tue mention, per consentirti di identificare rapidamente quelle negative più importanti, gli “incendi” da spegnere, e quelle positive, ossia le buone notizie che puoi diffondere.

Inoltre, mi preme sottolineare l'importanza dell'Intelligenza Artificiale nella gestione della qualità dei dati. Ti aiuterà a riordinare il tuo “data lake”, a eliminare i falsi positivi e persino a trovare i dati mancanti.

Dati di qualità = brand di qualità

Come abbiamo dimostrato, la qualità dei dati può essere la rovina della tua impresa, oppure la sua salvezza. Con le iniziative giuste e gli strumenti adeguati, è possibile ottimizzarli in tutta l'azienda, per una Customer Experience eccellente e migliori risultati di vendita.

Per vedere in azione la Consumer Intelligence e i tipi di insight utili che è possibile ottenere, scarica gratuitamente la nostra dashboard di Consumer Intelligence simulata.

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