Gestione della qualità dei dati: strumenti, strategie di implementazione e migliori pratiche
Pubblicato: 2024-05-27La realtà è che se vuoi migliorare le prestazioni, non solo devi prendere le decisioni giuste, ma anche basare queste decisioni su dati accurati e aggiornati. Pertanto i team di marketing spesso si ritrovano impantanati in attività come la manutenzione e la convalida dei dati invece di concentrarsi sul prendere decisioni e sull'ottimizzazione delle campagne.
La gestione della qualità dei dati offre un framework che aiuta a stabilire processi efficienti per la manutenzione, la convalida e l'integrazione dei dati. Implementando queste pratiche, i team di marketing possono garantire che i loro dati siano accurati, coerenti e affidabili e concentrarsi sulle attività che contano di più.
Che cos'è la gestione della qualità dei dati?
Una strategia efficace di gestione della qualità dei dati consente ai team di marketing di fidarsi dei propri dati, consentendo loro di concentrarsi sulle decisioni strategiche senza essere distratti da incoerenze o imprecisioni dei dati.
Aiuta anche a mantenere dati aggiornati e utilizzabili, che è essenziale per un'accurata segmentazione, targeting e misurazione delle prestazioni dei clienti.
Gestione della qualità dei dati e governance dei dati
Sebbene spesso utilizzati in modo intercambiabile, la gestione della qualità dei dati e la governance dei dati svolgono funzioni distinte ma complementari all'interno di un'organizzazione. Differenziare i due è fondamentale per i team di marketing per garantire che implementino le giuste strategie per gestire i propri dati in modo efficace.
La gestione della qualità dei dati si concentra sugli aspetti tattici della gestione dei dati, inclusi processi come la pulizia dei dati, l'integrazione, la convalida e il monitoraggio. DQM garantisce che i dati utilizzati per le campagne di marketing, la segmentazione dei clienti e l'analisi delle prestazioni siano esenti da errori e discrepanze.
La governance dei dati , d'altro canto, è più strategica e coinvolge le politiche, gli standard e le procedure che regolano il modo in cui i dati vengono gestiti e utilizzati all'interno dell'organizzazione. Comprende la definizione della proprietà dei dati, la definizione delle politiche sui dati, la garanzia della conformità alle normative e la definizione del quadro per la gestione dei dati. La governance dei dati garantisce che le pratiche di gestione dei dati siano in linea con gli obiettivi dell'organizzazione e i requisiti normativi.
Sebbene la gestione della qualità dei dati e la governance dei dati abbiano ruoli distinti, sono profondamente interconnessi.
Una governance efficace dei dati crea l’ambiente e le condizioni in cui la gestione della qualità dei dati può avere successo. Le politiche di governance definiscono ciò che costituisce dati di qualità all'interno dell'organizzazione e la gestione della qualità dei dati garantisce che tali standard siano soddisfatti attraverso l'applicazione pratica.
L'importanza della gestione della qualità dei dati per le imprese
Una scarsa qualità dei dati porta a inefficienze, poiché i team dedicano troppo tempo alla correzione degli errori invece di concentrarsi su iniziative strategiche. Inoltre, si traducono in opportunità mancate a causa di intuizioni errate e possono danneggiare le relazioni con i clienti quando informazioni imprecise influiscono sulla personalizzazione e sulla qualità del servizio. Dati imprecisi possono comportare ulteriori rischi di conformità e potenziali sanzioni legali, aggravando l’onere finanziario.
Inoltre, le statistiche mostrano che il 40% degli obiettivi aziendali fallisce a causa di dati imprecisi.
Queste cifre sottolineano l’importanza di una solida gestione della qualità dei dati per prevenire perdite finanziarie, garantire un processo decisionale accurato e raggiungere gli obiettivi aziendali.
Implementazione di un efficace programma di gestione della qualità dei dati
L'implementazione di un programma efficace di gestione della qualità dei dati è un processo complesso e continuo che richiede la collaborazione di più team all'interno di un'organizzazione. Un programma DQM di successo prevede il monitoraggio, la convalida e il miglioramento continui della qualità dei dati per garantirne l'accuratezza, la coerenza e l'affidabilità. Per raggiungere questo obiettivo, è essenziale coinvolgere analisti di dati, esperti di marketing, professionisti IT e le principali parti interessate.
1. Definire gli obiettivi di qualità dei dati
Inizia definendo chiaramente cosa significa la qualità dei dati per la tua organizzazione. Stabilisci obiettivi specifici e misurabili in linea con i tuoi obiettivi aziendali generali, come il miglioramento dell'accuratezza dei dati dei clienti o la riduzione del numero di record incompleti nelle tue campagne di marketing. Questi obiettivi guideranno lo sviluppo delle strategie di gestione dei dati e fungeranno da parametri di riferimento per il successo.
Per aumentare il coinvolgimento del team, elabora l'obiettivo identificando le aree chiave in cui la qualità dei dati influisce sulle tue attività di marketing. Ad esempio, migliorare l’accuratezza dei dati dei clienti può portare a un migliore targeting e personalizzazione delle campagne, con conseguente coinvolgimento e tassi di conversione più elevati.
Inoltre, stabilisci metriche e KPI chiari per monitorare i progressi verso questi obiettivi. Ciò potrebbe includere la misurazione della percentuale di profili cliente accurati, il tasso di eliminazione dei record duplicati e la tempestività degli aggiornamenti dei dati.
2. Standardizzare le procedure di trattamento dei dati
Stabilire procedure standardizzate su come i dati vengono raccolti, elaborati, archiviati ed eliminati. Questi standard garantiscono la coerenza all'interno dell'organizzazione e riducono la probabilità di errori nei dati. Linee guida chiare facilitano inoltre la formazione e la conformità, particolarmente importanti in ambienti con un elevato turnover del personale o con più reparti che gestiscono i dati dei clienti.
3. Investire in strumenti di gestione della qualità dei dati
Sfrutta strumenti avanzati di gestione dei dati che automatizzano processi chiave come la pulizia, la convalida e l'arricchimento dei dati. Questi strumenti possono migliorare in modo significativo l'efficienza e l'accuratezza delle iniziative di qualità dei dati affrontando sistematicamente i problemi comuni relativi ai dati prima che incidano sui risultati di marketing.
Improvado fornisce una solida base di dati per analisi e operazioni di marketing a tutto tondo. La piattaforma aggrega dati provenienti da oltre 500 piattaforme di marketing e vendita, CRM e fonti offline, li prepara automaticamente per l'analisi e li carica in modo sicuro in un data warehouse o in uno strumento BI di tua scelta. Il processo è completamente automatizzato e non richiede esperienza tecnica o conoscenza del codice.
4. Monitoraggio continuo della qualità dei dati
Implementare sistemi di monitoraggio continuo per monitorare la qualità dei dati nel tempo. Questi sistemi possono identificare e avvisare rapidamente i team dei problemi non appena si presentano, consentendo una rapida risoluzione.
Semplifica il processo integrando soluzioni software automatizzate di gestione della qualità dei dati come Cerebro. Cerebro è un servizio di gestione delle campagne e governance dei dati basato sull'intelligenza artificiale che convalida automaticamente la coerenza dei tuoi dati e ti avvisa di eventuali anomalie e discrepanze dei dati.
5. Promuovere una cultura della qualità dei dati
Promuovere una cultura in cui la qualità dei dati è apprezzata in tutta l'organizzazione. Incoraggia i team dimostrando come dati di alta qualità possano portare a campagne di marketing di maggior successo e a decisioni aziendali migliori.
Ecco alcuni passaggi pratici ed esempi per promuovere una cultura della qualità dei dati:
- Acquisizione e sostegno da parte della leadership : i dirigenti senior dovrebbero sostenere e sostenere attivamente le iniziative sulla qualità dei dati. Ciò potrebbe comportare l’integrazione di metriche sulla qualità dei dati nei KPI per i ruoli di leadership, evidenziando l’importanza di dati accurati nel raggiungimento degli obiettivi aziendali.
- Programmi di gestione dei dati : stabilire programmi di gestione dei dati in cui individui o team specifici sono responsabili del mantenimento della qualità dei dati all'interno del proprio dominio. Ad esempio, un data steward nel reparto marketing può supervisionare l’accuratezza dei dati dei clienti e delle metriche delle campagne, garantendo che tutti i processi relativi ai dati rispettino gli standard definiti.
- Integrare la qualità dei dati nelle operazioni quotidiane : garantire che la qualità dei dati sia integrata nei processi aziendali quotidiani. Ciò potrebbe comportare l’integrazione di controlli sulla qualità dei dati nei sistemi di flusso di lavoro, l’utilizzo di strumenti automatizzati per segnalare errori e la richiesta di passaggi di convalida dei dati prima dell’immissione dei dati o del reporting. Ad esempio, le piattaforme di automazione del marketing possono includere funzionalità di convalida dei dati in tempo reale che richiedono agli utenti di correggere immediatamente gli errori.
Migliorare la gestione della qualità dei dati con Cerebro
Improvado trasforma la gestione della qualità dei dati automatizzando processi essenziali come la raccolta dei dati, la pulizia, la convalida e i controlli di conformità. Ciò riduce la necessità di supervisione manuale e consente ai team di marketing di reindirizzare la propria attenzione dalla manutenzione dei dati alla pianificazione strategica.
La capacità di monitoraggio in tempo reale dello strumento è particolarmente vantaggiosa, poiché identifica e risolve rapidamente le incoerenze dei dati. Questa risposta immediata impedisce che piccoli errori si trasformino in problemi più grandi che potrebbero influire sul rendimento della campagna.
L'efficienza ottenuta dall'utilizzo di Improvado consente ai professionisti del marketing di dedicare più tempo all'analisi dei dati e meno alla loro gestione, supportando un processo decisionale più intelligente e basato sui dati che può promuovere la crescita del business.