El papel de los datos en el marketing está suficientemente discutido aquí y allá y es bien conocido que no es necesario repetirlo. “¿Cómo explotar mejor los datos para mejorar el rendimiento del marketing y tomar mejores decisiones? Esta es, sin duda, una de las principales preguntas que se hacen las empresas hoy en día, tanto en B2B como en B2C.
Pero en esta guía, veremos los datos desde un ángulo específico: la calidad de los datos. Se trata de un tema cada vez más candente: la calidad de los datos. En la gestión de datos, como en muchos otros ámbitos, la calidad es más importante que la cantidad. ¿De qué estamos hablando? ¿Qué abarca el término Calidad de Datos? ¿Por qué es crucial mantener la calidad de los datos? ¿Cómo se puede gestionar la calidad de los datos en una organización? ¿Cómo mantener simplemente una base de datos de calidad con datos actualizados? Todos estos son temas importantes que merecían un dossier completo sobre el tema, y aquí está el primer artículo.
Sommaire
¿Qué es la calidad de los datos? [Definición]
La calidad de los datos se refiere a la capacidad de una empresa para mantener la sostenibilidad de sus datos a lo largo del tiempo y, por tanto, su utilidad en las operaciones de marketing y ventas. La calidad de los datos se refiere, por tanto, a una forma de gestionarlos de manera que sigan siendo viables a lo largo del tiempo. Es bien sabido que el tiempo erosiona / degrada de forma natural la calidad de los datos, porque los datos de los clientes son algo vivo: las personas cambian de direcciones de correo electrónico, de direcciones, de números de teléfono, pero también de preferencias, de comportamiento de compra, etc. Una base de datos que no se mantiene acaba almacenando datos que ya no son exactos, que ya no se corresponden con ninguna realidad. La gestión de la calidad de los datos es el conjunto de prácticas y técnicas que le permiten mantener la veracidad de los datos contenidos en sus archivos de clientes o prospectos.
Sin embargo, la gestión de la calidad de los datos abarca un campo más amplio y se basa en la consideración de seis dimensiones o criterios, tal y como identifica DAMA Reino Unido:
- Integridad de los datos: ¿tiene todos los datos que necesita sobre sus clientes o clientes potenciales? ¿Se han rellenado todos los atributos/campos que necesita? La falta de datos disponibles es uno de los principales retos a los que se enfrentan las organizaciones en la gestión de sus bases de datos.
- Validez: ¿los datos disponibles se ajustan a una sintaxis estándar? (por ejemplo, “av” frente a “avenida”).
- Su exactitud: simplemente, ¿son correctos los datos de su base de datos? ¿Refleja la realidad? Los datos pueden estar completos y, sin embargo, ser incorrectos, por lo que este criterio es esencial. Por ejemplo, puede tener las direcciones de todos los individuos de su lista, pero sólo el 70% de estas direcciones pueden ser válidas.
- Coherencia: ¿los datos de las diferentes bases de datos son coherentes entre sí? ¿La información de una misma persona registrada en varias bases de datos es la misma de una base de datos a otra?
- Disponibilidad de los datos: ¿los datos son fácilmente accesibles para las personas que los necesitan en su trabajo?
- Oportunidad de los datos: ¿cuándo se registraron o actualizaron los datos? Esto nos remite a lo que decíamos antes: los datos pierden valor de forma natural con el tiempo, se degradan. Cuanto más reciente es un dato, en igualdad de condiciones, más valioso es.
La calidad de los datos disponibles es la base de unas actividades de marketing y ventas eficaces. Se suele decir que los datos son el combustible de las relaciones con los clientes, el diálogo comercial y la eficacia del marketing. Pero esto sólo es cierto si los datos son de buena calidad, en los múltiples sentidos que acabamos de enumerar.
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¿Por qué los datos inexactos son peligrosos?
En el negocio del análisis de datos, mantener la calidad de los mismos es una cuestión clave. Todas las organizaciones que hacen Big Data conocen los riesgos y peligros de los datos incorrectos. El concepto de Calidad de Datos no es una palabra de moda más, es algo realmente importante, que describe una preocupación muy legítima. Sin embargo, está claro que la calidad de los datos rara vez es una prioridad para las empresas.
Sin embargo, los datos como tales no son suficientes por sí solos. Lo que permite a una empresa mejorar su rendimiento no son los datos como tales, sino los datos de calidad. Digámoslo claramente: si no estás preparado para mantener tus datos, es mejor que no recojas ningún dato… Incluso podríamos inventar un eslogan: los datos o se mantienen o no valen. Una infografía compartida por H alo Business Intelligence muestra que casi el 40% de los datos que poseen las empresas son inexactos… Aún más preocupante, más del 90% de las empresas admiten que los datos de los clientes que poseen son inexactos… En el estudio de Halo Business Intelligence, el 66% de las empresas encuestadas admiten la posibilidad de que los datos incorrectos tengan un impacto negativo en su negocio. Incluso estiman el coste probable en una media de 8.200.000 dólares… De acuerdo, estamos tratando con algunos peces gordos, pero aún así.
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¿Por qué y cómo afecta al rendimiento de la empresa tener datos de mala calidad? Los peligros asociados a los datos de mala calidad son dobles. Por un lado, conllevan costes financieros y, por otro, dañan la reputación de la empresa.
Como muestra el estudio anterior, la precisión de los datos tiene un impacto/coste financiero en primer lugar. Sin la calidad de los datos, se ve obligado a tomar decisiones y aplicar estrategias basadas en hechos inexactos. Tomemos un ejemplo sencillo pero mundano. Supongamos que quiere crear su próxima campaña de marketing. Utiliza los datos disponibles para dirigirse a las personas adecuadas. Pero si sus datos son erróneos, se dirigirá a las personas equivocadas con las ofertas equivocadas. Se habrá basado en comportamientos asumidos que no son los de sus contactos. Su campaña de marketing habrá fracasado. Le habrá costado dinero, sin un retorno de la inversión consistente. Aparte de eso, tener datos inexactos genera importantes costes operativos. Si tiene datos imprecisos o inexactos sobre sus clientes, tendrá que dedicar tiempo a buscar la información correcta. Y en los negocios, el tiempo es dinero…
Por supuesto, implantar la gestión de la calidad de los datos cuesta dinero y requiere una inversión por parte de la empresa. Al principio, sentirá que está perdiendo más de lo que está ganando. Pero recuerde siempre, en caso de duda, que el coste asociado a los datos de mala calidad será siempre superior a cualquier estrategia de calidad de datos. Corregir los errores, relacionados con la mala calidad de los datos, es siempre más caro al final que limitar el riesgo de error… A este respecto, señalemos un estudio, ciertamente bastante académico, pero sin embargo fascinante de 2011, que demuestra con evidencia que los costes asociados a los datos incorrectos son siempre más altos que los costes asociados a mantener la calidad de los datos.
Por último, como se ha mencionado anteriormente, los datos de mala calidad también pueden tener un impacto muy perjudicial en la imagen de marca de la empresa. Porque, sencillamente, una mala calidad de los datos repercute necesariamente en la calidad de sus comunicaciones, en la calidad del diálogo que mantiene con sus clientes. Y entonces, por decirlo crudamente, es una mala forma de mostrar a tus clientes, a través de tus mensajes, que tienes información completamente falsa sobre ellos. Esto afecta inevitablemente a su credibilidad. Esto es cierto en el B2C, pero aún más en el B2B.
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Las ventajas de la gestión de la calidad de los datos
No cuidar la calidad de los datos puede tener graves consecuencias en la actividad de la empresa. Pero más allá de este aspecto, la aplicación de la gestión de la calidad de los datos tiene varios beneficios “positivos”. En primer lugar, permite a una organización reducir los costes en diferentes departamentos. El estudio de Halo Business Intelligence demostró que las organizaciones que gestionan la calidad de los datos consiguen reducir :
- Del 10% al 20% de los gastos de la empresa
- Reducción del 40% al 50% de los costes de TI
- Reducción del 40% de los costes operativos
Una vez más, la mayoría de estas reducciones de costes son el resultado de un uso más eficaz de los datos. La planificación, las decisiones y las acciones son más eficaces cuando se basan en los datos adecuados. Pero la gestión de la calidad de los datos también contribuye directa o indirectamente a mejorar los resultados económicos (volumen de negocio, ingresos). Porque disponer de buenos datos ayuda a evitar grandes errores estratégicos, a mejorar la imagen de marca y a garantizar la fidelidad de los clientes. El uso de datos precisos mejora el rendimiento de sus campañas de marketing y su estrategia de ventas.
Sobre todo, la gestión de la calidad de los datos mejora la gestión del riesgo. El riesgo de error se reduce en gran medida si basas tus decisiones en información correcta. La calidad de los datos ayuda a reducir el riesgo de error en muchas actividades, desde el servicio al cliente hasta el desarrollo de productos e incluso la contabilidad. Disponer de buenos datos facilita la vida de los empleados y la hace más eficiente. Ya no tienen que volver a comprobar la información cada vez para asegurarse de que es válida.
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Componentes clave de una gestión eficaz de la calidad de los datos
¿Cómo poner en orden sus datos? ¿Cómo se puede establecer un sistema eficaz de gestión de la calidad de los datos? Hay diferentes enfoques. En primer lugar, su empresa debe formular claramente sus necesidades y objetivos en relación con el uso de los datos.
Hay tres componentes clave a tener en cuenta en la gestión de la calidad de los datos:
- Gobernanza de los datos
- Garantía de calidad de los datos (QA)
- Control de calidad de los datos
#1 Gobernanza de los datos
Todas las empresas deberían contar con un equipo de gobierno de datos que supervise la calidad de los mismos, su mantenimiento y los procedimientos establecidos para mantener la calidad. En los últimos años es habitual que las empresas cuenten con un Chief Data Officer (CDO) encargado de mantener informada a la dirección de los problemas relacionados con los datos a los que se enfrenta la empresa.
Un equipo de gestión de datos debe centrarse en los objetivos estratégicos de la empresa. Debe preguntarse constantemente cuáles son los objetivos clave de la empresa y cómo alcanzarlos. Las respuestas a esta pregunta ayudan a definir los datos que la empresa necesita desarrollar. También ayuda a priorizar los objetivos de calidad de los datos.
Una vez definidos los objetivos de la empresa en términos de datos, hay que poner en orden la base de datos. Para ello, se pueden utilizar varios programas de calidad de datos. También es posible externalizar la limpieza de sus bases de datos, recurriendo a una consultora experta en datos de clientes. Lo más importante es centrarse en los datos que realmente tienen sentido para su organización y la consecución de sus objetivos, y eliminar los datos innecesarios o irrelevantes. Las empresas suelen tener dificultades para eliminar datos, pero una gestión eficaz de la calidad de los datos implica centrarse exclusivamente en los datos esenciales.
Tenga en cuenta que la gestión de la calidad de los datos no consiste únicamente en aplicar su plan de acción con métodos sofisticados. También hay que saber compensar el coste de implantación de los programas de calidad de datos y los costes financieros y de reputación asociados al uso de datos de mala calidad. La gestión de la calidad de los datos, para ser eficiente, no tiene que ser necesariamente cara.
Hay un último aspecto de la gobernanza de los datos que no debe pasarse por alto. Como sabemos, la mayoría de las veces son los errores humanos los que provocan datos incorrectos. Por lo tanto, también es esencial concienciar a los empleados de la importancia de la calidad de los datos. Todos los miembros de la organización deben participar y comprender por qué es importante la calidad de los datos. Esta concienciación puede ser mucho más eficaz para eliminar los datos incorrectos que la implantación de un nuevo y sofisticado software.
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#2 Aseguramiento de la calidad de los datos
El aseguramiento de la calidad de los datos se refiere al conjunto de procesos y técnicas cotidianas que permiten identificar los datos inexactos, incoherentes o incompletos y garantizar así, en última instancia, el mantenimiento de la calidad de los datos a lo largo del tiempo.
La implantación de un proceso de aseguramiento de la calidad de los datos garantiza que los datos utilizados por la empresa son de alta calidad a diario y que se alcanzan los objetivos identificados por el equipo de gobernanza de datos.
#3 Control de calidad de los datos
Por último, también debe aplicar protocolos de control de calidad de los datos. El control de calidad toma el relevo de la garantía de calidad de los datos. El control de calidad de los datos consiste en garantizar que los datos sean precisos y que las bases de datos no estén llenas de datos innecesarios. Se trata de controlar tanto la calidad de los datos como el uso que hacen de ellos los empleados de la empresa.
La garantía de la calidad de los datos mide el nivel de incoherencia, el carácter incompleto y la exactitud de los datos disponibles. El proceso de control de datos consiste en decidir si los datos son útiles, relevantes y si vale la pena explotarlos. Pongamos un ejemplo. El responsable de la garantía de calidad de los datos será quien identifique los datos incoherentes. El responsable del control será quien decida eliminar estos datos para que no sean utilizados por la empresa. Su función es evitar que la organización utilice datos incorrectos.
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Conclusión:
Los datos son un material esencial para las empresas B2B. Pero los datos sólo son valiosos si son correctos, completos, coherentes, precisos y actualizados. Los datos de mala calidad pueden tener un impacto negativo en la empresa. De ahí el interés por implantar la gestión de la calidad de los datos en la organización. Pero en lugar de limitarse a poner en marcha programas de calidad de datos costosos y que requieren mucho tiempo, las empresas deberían ocuparse primero de identificar los casos de uso de sus datos. La calidad de los datos es también el arte de identificar los datos pertinentes y eliminar todos los demás.
