Como evitar discrepâncias em seus dados de marketing

As discrepâncias de dados surgem quando conjuntos de dados que deveriam corresponder mostram inconsistências em várias plataformas e sistemas. Por exemplo, a plataforma de análise do seu site pode apresentar taxas de conversão substancialmente mais altas do que a sua plataforma de comércio eletrônico.

Essas discrepâncias podem impactar significativamente decisões críticas de negócios, levando potencialmente a erros estratégicos e ineficiências operacionais. Se os profissionais de marketing alocarem mais fundos para canais com base em dados de conversão falhos, eles poderão acabar desperdiçando recursos.

Para evitar situações como essa, vamos entender o que são discrepâncias de dados, o que as causa e como gerenciá-las e minimizá-las de maneira eficaz.

O que é uma discrepância de dados?

O custo das discrepâncias de dados

As discrepâncias de dados impõem custos significativos às organizações, que podem ser categorizados em despesas diretas e indiretas.

Custos diretos

Alocação de orçamento imprecisa

Muitas vezes as marcas investem em campanhas de marketing sem validar a veracidade dos dados utilizados para desenvolver as suas estratégias. Isso leva ao agravamento do problema de vendas e marketing visando o ICP errado, investindo em canais ineficazes e desperdiçando orçamentos.

Aumento dos custos operacionais

A resolução de discrepâncias de dados geralmente requer tempo e recursos significativos. Os analistas de marketing podem precisar gastar horas adicionais solucionando problemas, conduzindo auditorias de dados e implementando correções. Isto não só desvia tempo e recursos de atividades estratégicas, mas também aumenta os custos operacionais.

Custos indiretos

Má tomada de decisão

A discrepância de dados pode impactar gravemente os processos de tomada de decisão, levando a estratégias equivocadas baseadas em insights falhos, prejudicando, em última análise, a eficácia da campanha e os resultados dos negócios.

Desempenho de campanha reduzido

Quando há discrepâncias de dados, torna-se um desafio medir e otimizar o desempenho da campanha com precisão. As equipes de marketing podem ter dificuldade para identificar quais canais e táticas estão realmente gerando resultados, levando a uma execução de campanha abaixo do ideal e à perda de oportunidades de melhoria.

Credibilidade perdida

Quando a precisão dos dados é constantemente questionada, isso prejudica a confiança na análise e nos relatórios, tornando mais difícil justificar estratégias de marketing e investimentos para a alta administração. A necessidade de validação e correção contínua de dados também retarda a capacidade da equipe de marketing de responder rapidamente às mudanças do mercado.

Riscos de conformidade

Dados imprecisos também podem levar a problemas de conformidade, especialmente ao relatar métricas financeiras ou dados de clientes. Os especialistas em marketing devem garantir a precisão dos dados para cumprir as regulamentações do setor e evitar possíveis repercussões legais e financeiras.

Ao compreender e abordar os custos diretos e indiretos associados às discrepâncias de dados, as equipas de marketing podem tomar medidas proativas para garantir a precisão e a fiabilidade dos dados, melhorando, em última análise, a sua capacidade de tomar decisões baseadas em dados. Mas primeiro, vamos entender o que está causando discrepância nos dados.

Compreendendo as causas da discrepância nos dados

Para melhor resolver o problema das discrepâncias de dados e evitar que elas ocorram, é crucial primeiro compreender as suas causas profundas. Identificar o que leva a inconsistências permite que as equipes de marketing implementem estratégias eficazes para garantir a precisão e a confiabilidade dos dados.

Abaixo, exploramos algumas causas comuns de discrepância nos dados que podem impactar os esforços de marketing.

1. Entrada de dados inconsistente

A entrada inconsistente de dados é uma causa comum de discrepância de dados. Isso pode ocorrer quando diferentes membros da equipe usam formatos, abreviações ou convenções de nomenclatura variados ao inserir dados nos sistemas. Por exemplo, uma pessoa pode inserir “Nova York” enquanto outra digita “NY”, levando a incompatibilidades e imprecisões no conjunto de dados.

2. Problemas de integração

Problemas de integração entre diferentes plataformas de marketing podem levar a discrepâncias de dados. Quando os dados são extraídos de múltiplas fontes, como sistemas de CRM, ferramentas de email marketing e plataformas de mídia social, podem surgir inconsistências se esses sistemas não se comunicarem de forma eficaz ou se os mapeamentos de dados estiverem incorretos.

3. Diferenças de tempo

As diferenças de tempo nos relatórios de dados podem causar discrepâncias. Diferentes sistemas podem ser atualizados em momentos diferentes, levando a variações nos instantâneos de dados. Por exemplo, uma plataforma pode reportar diariamente, enquanto outra reporta em tempo real, causando desalinhamentos temporários em métricas como desempenho de campanha ou números de vendas.

4. Erros de rastreamento

Erros de rastreamento ocorrem quando os códigos ou tags de rastreamento usados ​​para coletar dados são implementados incorretamente. Isso pode levar a dados ausentes ou incompletos. Por exemplo, se um parâmetro UTM for digitado incorretamente ou um pixel de rastreamento não for colocado corretamente, os dados resultantes não refletirão com precisão as interações do usuário.

5. Atrasos no processamento de dados

Atrasos no processamento de dados podem causar discrepâncias. Se os dados não forem processados ​​e atualizados em tempo hábil, os relatórios gerados a partir desses dados poderão ficar desatualizados. Esse atraso pode resultar em diferenças entre as métricas de desempenho reais e o que é relatado.

6. Métricas Específicas da Plataforma

Diferentes plataformas de marketing costumam usar seus próprios algoritmos e metodologias para calcular métricas. Por exemplo, o Google Analytics e os anúncios do Facebook podem definir e medir o “ engajamento” de maneira diferente. Essas variações podem levar a discrepâncias na comparação de dados entre plataformas.

7. Erro humano

O erro humano é uma causa inevitável de discrepância nos dados. Erros como erros de entrada de dados, tratamento incorreto de dados ou interpretação incorreta de dados podem levar a inconsistências. Mesmo com sistemas automatizados, é necessária supervisão humana para garantir a integridade dos dados.

8. Dados duplicados

Entradas de dados duplicadas podem criar discrepâncias, especialmente ao integrar dados de múltiplas fontes. Por exemplo, se o mesmo cliente estiver listado duas vezes em um CRM devido a um nome ou endereço de e-mail ligeiramente diferente, isso poderá distorcer a análise e os relatórios.

9. Mudanças nas definições de dados

Mudanças na forma como os dados são definidos ou categorizados ao longo do tempo também podem causar discrepâncias. Se uma equipe de marketing alterar a definição de “lead qualificado” no meio de uma campanha, isso poderá levar a inconsistências nas contagens de leads e nas métricas de conversão.

Minimizando a discrepância de dados

Para reduzir eficazmente o impacto e a ocorrência de discrepâncias de dados, as organizações podem adotar uma abordagem abrangente que integre tecnologia e práticas de gestão rigorosas.

1. Gerenciamento centralizado de dados

Implementar um sistema centralizado de gerenciamento de dados é crucial. Este sistema atua como uma fonte única de verdade, garantindo que todas as entradas de dados nas plataformas sejam consistentes e atualizadas. Minimiza erros introduzidos através do tratamento manual de dados e melhora a integridade geral dos dados.

O Improvado fornece uma base sólida de dados para uma estrutura coesa de análise de marketing. A plataforma agrega dados de mais de 500 plataformas de marketing e vendas, CRMs e fontes off-line, prepara-os automaticamente para análise e carrega-os com segurança em um data warehouse ou ferramenta de BI de sua escolha. O Improvado ajuda as marcas a recuperar a confiança em seus dados e a ter acesso a insights acionáveis ​​em tempo real.

2. Mecanismos proativos de detecção e correção de erros

A implementação de tecnologias que fornecem alertas em tempo real para anomalias e discrepâncias de dados permite ações corretivas imediatas. Sistemas equipados com IA e aprendizado de máquina podem prever possíveis erros antes que eles se manifestem, oferecendo soluções proativas para manter a precisão dos dados.

3. Padrões e protocolos de dados claros

Estabelecer e aplicar padrões e protocolos de dados claros em todos os departamentos e equipes regionais de marketing garante uniformidade na entrada, processamento e gerenciamento de dados. Estas normas devem detalhar como os dados devem ser tratados, formatados e armazenados, reduzindo a ambiguidade e o risco de discrepâncias.

5. Auditorias regulares de dados

A realização de auditorias regulares é essencial para detectar e corrigir discrepâncias antecipadamente. Essas auditorias ajudam a identificar as causas principais das inconsistências de dados, sejam elas decorrentes de erros humanos, falhas de sistema ou problemas de integração. Ao revisar regularmente os dados, as organizações podem manter padrões de alta qualidade e garantir a precisão.

Garanta que seus dados de marketing estejam prontos para decisões

Minimizar a discrepância de dados não envolve apenas manter seus dados limpos. Trata-se de garantir que seus dados estejam prontos para decisões.

Para as equipes de marketing, isso significa ter total confiança em seus dados e poder usar qualquer ativo de dados a qualquer momento para tomar decisões informadas. Dados precisos e consistentes permitem a formulação de estratégias eficazes, direcionamento preciso e alocação eficiente de recursos.

O Improvado serve como base para essa preparação para decisões, fornecendo uma plataforma robusta que automatiza a integração, validação e relatórios de dados, garantindo que seus dados de marketing estejam sempre precisos, atualizados e prontos para ação. Isso capacita as equipes de marketing a aproveitar seus dados com confiança para obter desempenho otimizado e melhores resultados de negócios.

perguntas frequentes