Come prevenire discrepanze nei dati di marketing
Pubblicato: 2024-05-27Le discrepanze nei dati si verificano quando i set di dati che dovrebbero corrispondere mostrano incoerenze tra varie piattaforme e sistemi. Ad esempio, la piattaforma di analisi del tuo sito web potrebbe mostrare tassi di conversione sostanzialmente più elevati rispetto alla tua piattaforma di e-commerce.
Tali discrepanze possono avere un impatto significativo sulle decisioni aziendali critiche, portando potenzialmente a passi falsi strategici e inefficienze operative. Se gli esperti di marketing assegnassero più fondi ai canali sulla base di dati di conversione errati, potrebbero finire per sprecare risorse.
Per prevenire situazioni come questa, capiamo quali sono le discrepanze nei dati, cosa le causa e come gestirle e minimizzarle in modo efficace.
Che cos'è una discrepanza nei dati?
Il costo delle discrepanze dei dati
Le discrepanze nei dati impongono costi significativi alle organizzazioni, che possono essere classificati in spese dirette e indirette.
Costi diretti
Allocazione del budget imprecisa
I brand spesso investono in campagne di marketing senza convalidare l’accuratezza dei dati utilizzati per sviluppare le proprie strategie. Ciò porta al problema aggravato delle vendite e del marketing che prendono di mira l'ICP sbagliato, investendo in canali inefficaci e sprecando budget.
Aumento dei costi operativi
La risoluzione delle discrepanze nei dati spesso richiede tempo e risorse significativi. Gli analisti di marketing potrebbero dover dedicare ore aggiuntive alla risoluzione dei problemi, alla conduzione di controlli dei dati e all'implementazione delle correzioni. Ciò non solo distoglie tempo e risorse dalle attività strategiche, ma aumenta anche i costi operativi.
Costi indiretti
Scarso processo decisionale
La discrepanza dei dati può avere un impatto grave sui processi decisionali, portando a strategie fuorvianti basate su insight errati, danneggiando in ultima analisi l’efficacia delle campagne e i risultati aziendali.
Prestazioni della campagna ridotte
Quando sono presenti discrepanze nei dati, diventa difficile misurare e ottimizzare in modo accurato il rendimento della campagna. I team di marketing potrebbero avere difficoltà a identificare quali canali e tattiche stiano realmente ottenendo risultati, portando a un’esecuzione delle campagne non ottimale e a opportunità di miglioramento mancate.
Credibilità perduta
Quando l’accuratezza dei dati è costantemente in discussione, ciò mina la fiducia nell’analisi e nel reporting, rendendo più difficile giustificare le strategie di marketing e gli investimenti al senior management. La necessità di una continua convalida e correzione dei dati rallenta inoltre la capacità del team di marketing di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato.
Rischi di conformità
Dati imprecisi possono anche portare a problemi di conformità, soprattutto quando si riportano parametri finanziari o dati dei clienti. Gli specialisti di marketing devono garantire l'accuratezza dei dati per rispettare le normative di settore ed evitare potenziali ripercussioni legali e finanziarie.
Comprendendo e affrontando i costi diretti e indiretti associati alle discrepanze dei dati, i team di marketing possono adottare misure proattive per garantire l'accuratezza e l'affidabilità dei dati, migliorando in definitiva la loro capacità di prendere decisioni basate sui dati. Ma prima, capiamo cosa sta causando la discrepanza nei dati.
Comprendere le cause della discrepanza nei dati
Per risolvere meglio il problema delle discrepanze nei dati ed evitare che si verifichino, è fondamentale comprenderne innanzitutto le cause profonde. Identificare ciò che porta alle incoerenze consente ai team di marketing di implementare strategie efficaci per garantire l'accuratezza e l'affidabilità dei dati.
Di seguito, esploriamo alcune cause comuni di discrepanza nei dati che possono influire sugli sforzi di marketing.
1. Immissione di dati incoerenti
L'immissione di dati incoerenti è una causa comune di discrepanza dei dati. Ciò può verificarsi quando diversi membri del team utilizzano formati, abbreviazioni o convenzioni di denominazione diversi quando immettono dati nei sistemi. Ad esempio, una persona potrebbe inserire "New York" mentre un'altra inserisce "NY", causando discrepanze e imprecisioni nel set di dati.
2. Problemi di integrazione
Problemi di integrazione tra diverse piattaforme di marketing possono portare a discrepanze nei dati. Quando i dati vengono estratti da più fonti come sistemi CRM, strumenti di email marketing e piattaforme di social media, possono verificarsi incoerenze se questi sistemi non comunicano in modo efficace o se le mappature dei dati non sono corrette.
3. Differenze temporali
Le differenze temporali nella segnalazione dei dati possono causare discrepanze. Sistemi diversi potrebbero aggiornarsi in momenti diversi, determinando variazioni negli snapshot dei dati. Ad esempio, una piattaforma potrebbe generare report quotidianamente, mentre un'altra in tempo reale, causando disallineamenti temporanei in parametri come il rendimento della campagna o i dati di vendita.
4. Errori di tracciamento
Gli errori di tracciamento si verificano quando i codici o i tag di tracciamento utilizzati per raccogliere i dati vengono implementati in modo errato. Ciò può portare a dati mancanti o incompleti. Ad esempio, se un parametro UTM è digitato in modo errato o un pixel di tracciamento non è posizionato correttamente, i dati risultanti non rifletteranno accuratamente le interazioni dell'utente.
5. Ritardi nel trattamento dei dati
Ritardi nell'elaborazione dei dati possono causare discrepanze. Se i dati non vengono elaborati e aggiornati in modo tempestivo, i report generati da questi dati potrebbero essere obsoleti. Questo ritardo può comportare differenze tra i parametri di prestazione effettivi e quanto riportato.
6. Metriche specifiche della piattaforma
Diverse piattaforme di marketing utilizzano spesso i propri algoritmi e metodologie per calcolare le metriche. Ad esempio, Google Analytics e Facebook Ads possono definire e misurare il " coinvolgimento" in modo diverso. Queste variazioni possono portare a discrepanze nel confronto dei dati tra piattaforme.
7. Errore umano
L’errore umano è una causa inevitabile di discrepanza nei dati. Errori come errori di immissione dei dati, gestione errata dei dati o interpretazione errata dei dati possono portare a incoerenze. Anche con i sistemi automatizzati, è necessaria la supervisione umana per garantire l’integrità dei dati.
8. Dati duplicati
Le voci di dati duplicate possono creare discrepanze, soprattutto quando si integrano dati provenienti da più fonti. Ad esempio, se lo stesso cliente viene elencato due volte in un CRM a causa di un nome o indirizzo e-mail leggermente diverso, ciò può distorcere l'analisi e il reporting.
9. Modifiche alle definizioni dei dati
Anche i cambiamenti nel modo in cui i dati vengono definiti o categorizzati nel tempo possono causare discrepanze. Se un team di marketing modifica la definizione di "lead qualificato" nel corso di una campagna, ciò può portare a incoerenze nel conteggio dei lead e nelle metriche di conversione.
Minimizzazione della discrepanza dei dati
Per ridurre efficacemente l’impatto e il verificarsi di discrepanze nei dati, le organizzazioni possono adottare un approccio globale che integri sia la tecnologia che rigorose pratiche di gestione.
1. Gestione centralizzata dei dati
L’implementazione di un sistema di gestione dei dati centralizzato è fondamentale. Questo sistema agisce come un'unica fonte di verità, garantendo che tutte le voci di dati sulle piattaforme siano coerenti e aggiornate. Riduce al minimo gli errori introdotti attraverso la gestione manuale dei dati e migliora l'integrità complessiva dei dati.
Improvado fornisce una solida base di dati per un quadro coerente di analisi di marketing. 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. Improvado aiuta i brand a riconquistare la fiducia nei propri dati e ad avere accesso a informazioni strategiche in tempo reale.
2. Meccanismi proattivi di rilevamento e correzione degli errori
L'implementazione di tecnologie che forniscono avvisi in tempo reale per anomalie e discrepanze nei dati consente azioni correttive immediate. I sistemi dotati di intelligenza artificiale e apprendimento automatico possono prevedere potenziali errori prima che si manifestino, offrendo soluzioni proattive per mantenere l’accuratezza dei dati.
3. Standard e protocolli relativi ai dati chiari
La definizione e l'applicazione di standard e protocolli di dati chiari in tutti i dipartimenti e nei team di marketing regionali garantisce l'uniformità nell'immissione, nell'elaborazione e nella gestione dei dati. Questi standard dovrebbero dettagliare come i dati devono essere gestiti, formattati e archiviati, riducendo l’ambiguità e il rischio di discrepanze.
5. Verifiche periodiche dei dati
Lo svolgimento di audit regolari è essenziale per individuare e correggere tempestivamente le discrepanze. Questi controlli aiutano a identificare le cause profonde delle incoerenze dei dati, siano esse derivanti da errori umani, errori di sistema o problemi di integrazione. Esaminando regolarmente i dati, le organizzazioni possono mantenere standard di alta qualità e garantirne l'accuratezza.
Assicurati che i tuoi dati di marketing siano pronti per essere decisi
Ridurre al minimo la discrepanza dei dati non significa solo mantenerli puliti. Si tratta di garantire che i tuoi dati siano pronti per una decisione.
Per i team di marketing, ciò significa avere completa fiducia nei propri dati ed essere in grado di utilizzare qualsiasi risorsa di dati in qualsiasi momento per prendere decisioni informate. Dati accurati e coerenti consentono la formulazione di strategie efficaci, un targeting preciso e un'allocazione efficiente delle risorse.
Improvado costituisce la base di questa prontezza decisionale fornendo una solida piattaforma che automatizza l'integrazione, la convalida e il reporting dei dati, garantendo che i dati di marketing siano sempre accurati, aggiornati e pronti all'azione. Ciò consente ai team di marketing di sfruttare con sicurezza i propri dati per ottimizzare prestazioni e risultati aziendali migliori.