Big data es un tema candente en la actualidad, sin embargo, el uso exitoso de esos datos depende en gran medida de la capacidad de las organizaciones para depurar base de datos de marketing de forma que se puedan proporcionar datos limpios, precisos y utilizables a los usuarios que necesitan obtener de ellos información en tiempo real.
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Gran parte de los datos almacenados en las bases de datos de una organización no están nada limpios y son pocas las empresas que parecen estar dispuestas a emprender el laborioso proceso de depurar base de datos para limpiarlos.
La información de mala calidad afecta a la toma de decisiones. En marketing, el origen del fracaso de una campaña está en el conocimiento inadecuado, incompleto, con desviaciones; el que procede de datos incorrectos en los que faltan atributos de la calidad, provocando que:
Un pequeño porcentaje de fallo se convierte en un error de grandes dimensiones cuando se extrapola al análisis de una base de datos de clientes. Piensa en la tuya de marketing. ¿Cuántos registros tienes? ¿A cuánto ascendería un 10% de error? Si un nombre o si la información de contacto no se guarda de forma correcta, se está alimentando un fallo que no deja de crecer cada vez que se envía un email promocional a todos los registros de la base, cada vez que se manda la newsletter o en cada comunicación por correo electrónico, independientemente del objetivo.
El problema se traduce en ineficiencias como:
Y de la ineficiencia a las malas decisiones. Los datos erróneos desvían la perspectiva de la información de marketing al completo. Los fallos pueden presentarse de diversas formas:
Depurar la base de datos previene estas situaciones tan incómodas y que terminan costando tan caras a los negocios. No hay que esperar para poner en marcha el proceso porque retrasar algo tan necesario sólo complicará el proyecto y lo alejará del éxito. Cuando no se procede a depurar la base de datos, la información de mala calidad se sigue almacenando.
Por una parte, es preciso hacer una limpieza de la base de datos, en profundidad y a conciencia. Sin saltarse ninguna de sus etapas (limpieza, perfilado, data matching); por otra, hay que sentar las bases para un buen mantenimiento. La limpieza regular asegura que el esfuerzo que se hizo al depurar la base de datos no ha sido en vano. ¿Cuentas ya con un plan para mejorar la calidad del conocimiento de tus usuarios del área de marketing?