Estrategias de marketing: 3 formas de superar retos de datos

Los retos de datos que suelen plantearse al diseñar estrategias de marketing tienen muchas veces un denominador común: la calidad. Los desafíos que data quality plantea al marketing pueden hacer peligrar los resultados de las campañas, aunque pueden evitarse.

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Hacer un diagnóstico previo a la definición de las estrategias de marketing contribuye a identificar si la información de que dispone el departamento para trabajar se encuentra completa, actualizada, perfectamente integrada y no existen duplicidades, ni errores.

3 problemas que pueden perjudicar a tus estrategias de marketing y 3 soluciones eficaces

El área de marketing de cualquier empresa representa su cara más visible en el exterior y, de puertas para adentro, debería ser punto de encuentro de la información de toda la organización, al menos en lo que respecta al cliente y el customer life cycle.

Cuando no se entiende de esta forma, la efectividad de las estrategias de marketing empieza a quedar comprometida por problemas como los siguientes:

1. Falta de visión global. A pesar de que cada departamento en la empresa puede tener sus propias fuentes y sistemas de recogida de información, hace falta normalizar estos procesos si se quiere fomentar la generación de conocimiento. Los datos son el combustible de las estrategias de marketing y, cuanto más completa sea la información sobre la que se puede trabajar, mayores posibilidades habrá de comprender al cliente y acertar la definir los parámetros de cada acción. La solución pasa por mejorar la integración de los datos y aplicar técnicas de Master Data Management.
2. Falta de filtro. No solo hay que pensar en la economía de los recursos y en el cumplimiento normativo, dos de las razones más importantes para escoger cuidadosamente qué datos se van a recopilar de los clientes y usuarios. También hay que aplicar otro tipo de filtros que aumentarán la eficacia de las estrategias de marketing. Son los relacionados con la calidad de los datos. Procesos de limpieza, perfilado y data matching consiguen entregar activos de información que aseguran que los datos reúnen todos los atributos de calidad necesarios para permitir trabajar al máximo rendimiento y en condiciones de minimización de errores.
3. Falta de rentabilidad. En relación con el punto anterior, hay que hablar del ROI de las estrategias de marketing. Cuando se cuenta con una base de datos plagada de errores, donde existen registros duplicados y fallos en las direcciones de correo electrónico, por ejemplo, los envíos de las campañas de emailing reducen su efectividad. Emails que van directamente a la bandeja de spam, usuarios que borran las comunicaciones sin ni siquiera leerlas o correos electrónicos que por error, no llegan a su destinatario o éste los recibe dos veces. Se trata de problemas demasiado comunes en la actualidad, que afectan negativamente a la imagen de marca y reducen la rentabilidad de las acciones emprendidas. Todos ellos, podrían solucionarse con un plan de calidad de datos, las herramientas adecuadas y un gobierno de datos sólido.

Al hablar de estrategias de marketing es necesario hacer mención a la calidad de datos. Una campaña, sea del tipo que sea, no puede funcionar sin el soporte que da un conocimiento realista del cliente y las operaciones. Pero esto solo puede conseguirse cuando no existen errores y cada uno de los datos que se emplean reúne las condiciones necesarias de calidad.