Cómo evitar discrepancias en sus datos de marketing

Las discrepancias de datos surgen cuando conjuntos de datos que deberían coincidir muestran inconsistencias en varias plataformas y sistemas. Por ejemplo, la plataforma de análisis de su sitio web puede mostrar tasas de conversión sustancialmente más altas que su plataforma de comercio electrónico.

Estas discrepancias pueden afectar significativamente las decisiones comerciales críticas, lo que podría conducir a errores estratégicos e ineficiencias operativas. Si los especialistas en marketing asignan más fondos a canales basándose en datos de conversión defectuosos, podrían terminar desperdiciando recursos.

Para evitar situaciones como esta, comprendamos qué son las discrepancias de datos, qué las causa y cómo gestionarlas y minimizarlas de forma eficaz.

¿Qué es una discrepancia de datos?

El costo de las discrepancias en los datos

Las discrepancias en los datos imponen costos significativos a las organizaciones, que pueden clasificarse en gastos directos e indirectos.

Costos directos

Asignación presupuestaria inexacta

Las marcas suelen invertir en campañas de marketing sin validar la exactitud de los datos utilizados para desarrollar sus estrategias. Esto conduce al problema agravado de que las ventas y el marketing se dirigen al ICP equivocado, invierten en canales ineficaces y desperdician presupuestos.

Mayores costos operativos

Resolver las discrepancias de datos a menudo requiere mucho tiempo y recursos. Es posible que los analistas de marketing deban dedicar horas adicionales a solucionar problemas, realizar auditorías de datos e implementar soluciones. Esto no sólo desvía tiempo y recursos de actividades estratégicas sino que también aumenta los costos operativos.

Costos indirectos

Mala toma de decisiones

La discrepancia de datos puede afectar gravemente a los procesos de toma de decisiones, dando lugar a estrategias equivocadas basadas en conocimientos erróneos y, en última instancia, perjudicando la eficacia de las campañas y los resultados comerciales.

Rendimiento de campaña reducido

Cuando hay discrepancias en los datos, resulta difícil medir y optimizar el rendimiento de la campaña con precisión. Los equipos de marketing pueden tener dificultades para identificar qué canales y tácticas realmente generan resultados, lo que lleva a una ejecución de campaña subóptima y a la pérdida de oportunidades de mejora.

Credibilidad perdida

Cuando la exactitud de los datos está constantemente en duda, se socava la confianza en los análisis y los informes, lo que hace más difícil justificar las estrategias e inversiones de marketing ante la alta dirección. La necesidad de validación y corrección continua de datos también ralentiza la capacidad del equipo de marketing para responder rápidamente a los cambios del mercado.

Riesgos de cumplimiento

Los datos inexactos también pueden provocar problemas de cumplimiento, especialmente al informar métricas financieras o datos de clientes. Los especialistas en marketing deben garantizar la precisión de los datos para cumplir con las regulaciones de la industria y evitar posibles repercusiones legales y financieras.

Al comprender y abordar los costos directos e indirectos asociados con las discrepancias de datos, los equipos de marketing pueden tomar medidas proactivas para garantizar la precisión y confiabilidad de los datos y, en última instancia, mejorar su capacidad para tomar decisiones basadas en datos. Pero primero, comprendamos qué está causando la discrepancia en los datos.

Comprender las causas de la discrepancia en los datos

Para resolver mejor el problema de las discrepancias en los datos y evitar que ocurran, es fundamental comprender primero sus causas fundamentales. Identificar qué genera inconsistencias permite a los equipos de marketing implementar estrategias efectivas para garantizar la precisión y confiabilidad de los datos.

A continuación, exploramos algunas causas comunes de discrepancia en los datos que pueden afectar los esfuerzos de marketing.

1. Entrada de datos inconsistente

La entrada de datos inconsistente es una causa común de discrepancia de datos. Esto puede ocurrir cuando diferentes miembros del equipo utilizan formatos, abreviaturas o convenciones de nomenclatura variados al ingresar datos en los sistemas. Por ejemplo, una persona puede ingresar "Nueva York" mientras que otra ingresa "NY", lo que genera discrepancias e inexactitudes en el conjunto de datos.

2. Problemas de integración

Los problemas de integración entre diferentes plataformas de marketing pueden provocar discrepancias en los datos. Cuando los datos se extraen de múltiples fuentes, como sistemas CRM, herramientas de marketing por correo electrónico y plataformas de redes sociales, pueden surgir inconsistencias si estos sistemas no se comunican de manera efectiva o si las asignaciones de datos son incorrectas.

3. Diferencias horarias

Las diferencias de tiempo en la presentación de datos pueden causar discrepancias. Diferentes sistemas pueden actualizarse en diferentes momentos, lo que genera variaciones en las instantáneas de datos. Por ejemplo, una plataforma puede generar informes diarios, mientras que otra lo hace en tiempo real, lo que provoca desalineaciones temporales en métricas como el rendimiento de la campaña o las cifras de ventas.

4. Errores de seguimiento

Los errores de seguimiento ocurren cuando los códigos o etiquetas de seguimiento utilizados para recopilar datos se implementan incorrectamente. Esto puede provocar que falten datos o que estén incompletos. Por ejemplo, si un parámetro UTM está mal escrito o un píxel de seguimiento no está colocado correctamente, los datos resultantes no reflejarán con precisión las interacciones del usuario.

5. Retrasos en el procesamiento de datos

Los retrasos en el procesamiento de datos pueden causar discrepancias. Si los datos no se procesan y actualizan de manera oportuna, los informes generados a partir de estos datos podrían quedar desactualizados. Este retraso puede dar lugar a diferencias entre las métricas de rendimiento reales y lo que se informa.

6. Métricas específicas de la plataforma

Las diferentes plataformas de marketing suelen utilizar sus propios algoritmos y metodologías para calcular las métricas. Por ejemplo, Google Analytics y Facebook Ads pueden definir y medir la " participación" de manera diferente. Estas variaciones pueden generar discrepancias al comparar datos entre plataformas.

7. Error humano

El error humano es una causa inevitable de discrepancia en los datos. Errores como errores en la entrada de datos, manejo incorrecto de datos o mala interpretación de los datos pueden generar inconsistencias. Incluso con sistemas automatizados, se requiere supervisión humana para garantizar la integridad de los datos.

8. Datos duplicados

Las entradas de datos duplicadas pueden crear discrepancias, especialmente cuando se integran datos de múltiples fuentes. Por ejemplo, si el mismo cliente aparece dos veces en un CRM debido a un nombre o dirección de correo electrónico ligeramente diferente, puede distorsionar el análisis y los informes.

9. Cambios en las definiciones de datos

Los cambios en la forma en que se definen o categorizan los datos a lo largo del tiempo también pueden causar discrepancias. Si un equipo de marketing cambia la definición de "cliente potencial calificado" a mitad de una campaña, puede generar inconsistencias en el recuento de clientes potenciales y las métricas de conversión.

Minimizar la discrepancia de datos

Para reducir eficazmente el impacto y la aparición de discrepancias en los datos, las organizaciones pueden adoptar un enfoque integral que integre tanto la tecnología como prácticas de gestión estrictas.

1. Gestión de datos centralizada

Implementar un sistema de gestión de datos centralizado es crucial. Este sistema actúa como una única fuente de verdad, asegurando que todas las entradas de datos en todas las plataformas sean consistentes y estén actualizadas. Minimiza los errores introducidos mediante el manejo manual de datos y mejora la integridad general de los datos.

Improvado proporciona una base de datos sólida para un marco de análisis de marketing coherente. La plataforma agrega datos de más de 500 plataformas de marketing y ventas, CRM y fuentes fuera de línea, los prepara automáticamente para el análisis y los carga de forma segura en un almacén de datos o una herramienta de BI de su elección. Improvado ayuda a las marcas a recuperar la confianza en sus datos y a tener acceso a información procesable en tiempo real.

2. Mecanismos proactivos de detección y corrección de errores

La implementación de tecnologías que brindan alertas en tiempo real sobre anomalías y discrepancias en los datos permite tomar acciones correctivas inmediatas. Los sistemas equipados con inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden predecir errores potenciales antes de que se manifiesten, ofreciendo soluciones proactivas para mantener la precisión de los datos.

3. Estándares y protocolos de datos claros

Establecer y hacer cumplir estándares y protocolos de datos claros en todos los departamentos y equipos de marketing regionales garantiza la uniformidad en la entrada, el procesamiento y la gestión de datos. Estos estándares deben detallar cómo se deben manejar, formatear y almacenar los datos, reduciendo la ambigüedad y el riesgo de discrepancias.

5. Auditorías periódicas de datos

La realización de auditorías periódicas es esencial para detectar y rectificar discrepancias a tiempo. Estas auditorías ayudan a identificar las causas fundamentales de las inconsistencias de los datos, ya sea que se deban a errores humanos, fallas del sistema o problemas de integración. Al revisar los datos periódicamente, las organizaciones pueden mantener estándares de alta calidad y garantizar la precisión.

Asegúrese de que sus datos de marketing estén listos para tomar decisiones

Minimizar la discrepancia de datos no se trata solo de mantener sus datos limpios. Se trata de garantizar que sus datos estén listos para tomar decisiones.

Para los equipos de marketing, esto significa tener total confianza en sus datos y poder utilizar cualquier activo de datos en cualquier momento para tomar decisiones informadas. Los datos precisos y consistentes permiten la formulación de estrategias efectivas, una focalización precisa y una asignación eficiente de recursos.

Improvado sirve como base para esta preparación para tomar decisiones al proporcionar una plataforma sólida que automatiza la integración, validación y generación de informes de datos, garantizando que sus datos de marketing sean siempre precisos, actualizados y listos para la acción. Esto permite a los equipos de marketing aprovechar con confianza sus datos para lograr un rendimiento optimizado y mejores resultados comerciales.

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