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Data marketing: como evitar errores

by Redacción PowerData on marzo 26, 2021

Powerdata Data marketing: como evitar erroresLos datos erróneos en el manejo del data marketing son un riesgo para todas las áreas del negocio. El potencial efecto perjudicial de las gestiones que basan sus decisiones en información de baja calidad, se materializa en problemas de distinto tipo: fundamentalmente el deterioro de la experiencia del usuario, la reducción de la confiabilidad en los análisis, las dificultades para optimizar el embudo de clientes potenciales y un rendimiento de las campañas de marketing por debajo de lo esperado. 

 

Powerdata Data Marketing_Como evitar errores

Fuente: C-Suite de IBM

 

 

Una buena gestión de datos con foco en la calidad es la base en la que los líderes confían para tomar buenas decisiones y cumplir objetivos. Y hoy los responsables de marketing aprendieron más que nunca que manejarse en el nuevo contexto implica mejorar la calidad de los datos como el objetivo estratégico central. El data-driven marketing strategy es una meta que deberían priorizar todas las impresas, incluso antes de pensar en la mejora de la experiencia del usuario, porque es determinante en el logro de muchos otros objetivos estratégicos más de las compañías. 

 

 

Calidad, estrategia y data marketing 

Mejorar la calidad del data marketing no solo es un objetivo importante, sino que implica un desafío crítico para el éxito de las iniciativas en marcha sobre todo considerando la aceleración de la transformación digital en todas las empresas.

 

Powerdata Data marketing: como evitar errores

Fuente: Glue Excecutive Search

 

 

Para alcanzar este objetivo, las empresas deben procurar: 

 

  1. Comprender el negocio y los puntos débiles de sus sistemas de información. 
  2. Definir los requisitos de calidad de datos
  3. Establecer reglas para certificar la calidad de la información. 
  4. Integrar esas reglas en sus procesos. 
  5. Controlar la calidad de sus datos. 
  6. Mejorar en base a iteraciones. 

 

No hacerlo implica asumir un gran riesgo, ya que la mala información puede llevar a la pérdida de oportunidades comerciales, la insatisfacción de los clientes y falta de confianza de los usuarios de negocio en los sistemas CRM. Además, la mala calidad de data marketing trae consigo mayores complicaciones, en especial en modelos de negocio con ciclos de ventas largos y complejos, ya que aumenta el riesgo de que los datos incorrectos entren en sus sistemas y se multiplique su impacto negativo. 

 

 

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Los beneficios de asegurar la calidad de data marketing
 

La alta calidad de los datos ayuda a mejorar la utilización de la información y a optimizar la experiencia del usuario, consiguiendo que éste confíe en los datos de los sistemas y tome decisiones más coherentes. 

 

En los casos de empresas con ciclos de ventas cortos, es vital que los agentes comerciales tengan acceso a información precisa sobre la que puedan actuar de inmediato, para que puedan concentrarse en vender y no en buscar. 

 

  • El 48 % de los tomadores de decisiones de marketing apunta a validar los datos de contacto recogidos online, como la táctica más efectiva para mejorar la calidad dedata marketing. En la mayoría de los casos, este es un proceso automatizado integrado en formularios en línea. 

  • El 93 % de los líderes de este área perciben que la efectividad de las tácticas utilizadas para mejorar la calidad de los datos está aumentando en cierta medida, con un 40% que afirma que el aumento es significativo. 

 Powerdata Data marketing: como evitar errores

 

La efectividad continuará aumentando cuando los profesionales de marketing consideren cómo priorizar las tácticas de validación de los datos recopilados y de qué modo llevar a cabo la asignación de responsabilidades de calidad de la información. 

 

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Powerdata Data marketing: como evitar errores

 

Siempre es posible mejorar, superar nuevos desafíos y traspasar barreras, pero para lograrlo es preciso conocer cada uno de los puntos débiles de la compañía y no perder el foco en ir minimizando deficiencias, fundamentalmente en lo que respecta a la calidad de data marketing. 

 

Fortalecer la estructura de datos será la piedra fundamental sobre la cual se alcen un sinfín de actividades superadoras de cara a una efectiva atención al cliente. 

 

¿Estás tomando acciones con respecto a la calidad de datos de marketing?

 

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Topics: Data Quality, Gestión de Datos

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