Os profissionais de marketing se sentam em uma montanha de dados valiosos do consumidor. Mas nem todos os dados à sua disposição são úteis. Trabalhar com dados de baixa qualidade envenena seus esforços de marketing, leva a oportunidades perdidas e, por fim, prejudica seus resultados financeiros.



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Dados ruins são dados que costumam ser corrompidos pelas circunstâncias. E é mais comum do que imaginamos. Nunca intencional ou malicioso, geralmente é o resultado de erro humano ou coleta inadequada. Às vezes, é tão simples quanto os endereços de e-mail mudam com o tempo. Em outros casos, é algo que interrompe seu processo. Embora a causa possa ser simples, o efeito - lacunas e imprecisões em suas análises fazendo com que tudo que você está medindo seja ineficaz - pode ser desastroso.



Nem toda organização tem campeões de dados em sua equipe, mas à medida que as empresas adotam cada vez mais a cultura de dados em primeiro lugar, priorizar a integridade dos dados se tornará uma necessidade.

Dados ruins não são padronizados

Em sua vida pessoal, geralmente há alguma maneira de reconciliar dados. Digamos que você encontre uma discrepância em sua conta bancária: você sabe quanto ganhou em comparação com o que gastou e pode verificar isso em relação aos dados históricos em seus extratos bancários. Em outras palavras, você tem uma fonte de verdade. Mas em marketing, na maioria das vezes, não existe uma linha de base. Como profissional de marketing, é claro que você tem alguma ideia do que é certo, mas todos os seus dados são relativos a si mesmos.

Este problema não é novo, ele simplesmente voa sob o radar. Se você estiver usando o Google Analytics, por exemplo, para rastrear o tráfego em todas as suas páginas da web e, por algum motivo, o script não estava rastreando 10% de suas páginas, você simplesmente não saberia que está perdendo 10 % de seus dados. Lacunas como essa podem ocorrer de várias maneiras. Mas uma das grandes maneiras de isso ocorrer é por meio da falta de padronização.

Para uma empresa de SaaS, medir 'visitantes do site' pode não significar a mesma coisa que 'usuários na plataforma'. Quando você está configurando essas métricas em várias plataformas de análise e fragmentando-as em vários departamentos - de marketing a vendas e engenharia - isso faz a diferença. “Cliques” no AdWords não se traduz necessariamente em tráfego geral, pois há uma diferença entre novos usuários, únicos e sessões totais. Em grande escala, você está extraindo dados de centenas de fontes. Não padronizar o que você mede, mas tratá-lo da mesma forma, é uma receita para dados ruins.

Dados ruins são caros

Quer você esteja ignorando o problema porque não tem certeza de como corrigi-lo, ou talvez ainda não saiba, trabalhar com dados de baixa qualidade afeta muitos negócios fora do marketing. Se seus dados estiverem em todos os lugares, eles interromperão iniciativas valiosas e afetarão seus resultados financeiros.



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Para colocar isso em perspectiva, como os dados decaem a uma taxa de 70% ao ano, os dados ruins custam às empresas uma média de $ 9,7 milhões anualmente . Harvard Business Review concluiu que dados ruins custam tanto porque tomadores de decisão, gerentes, cientistas de dados e outros membros da equipe têm que acomodar as discrepâncias em seu trabalho diário - caçando imprecisões e fontes ruins, corrigindo erros. Fazer isso é demorado e caro.

Além do dinheiro, os dados ruins comprometem sua estratégia, levando a oportunidades desperdiçadas no futuro, resultantes de decisões de negócios mal informadas. Lidar com a grande quantidade de dados fornecidos por meio de fontes múltiplas, em diferentes formatos e em diferentes frequências, é um processo fragmentado. É compreensível que os departamentos de marketing muitas vezes não tenham mão de obra para analisar, compreender e aproveitar todos esses dados continuamente.

Dados bons estão limpos

Bons resultados de dados quando você dedica um tempo para limpar, verificar e organizar os dados para que problemas comuns, como informações desatualizadas, duplicatas ou imprecisões, não afetem mais seu sistema.



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Lidar com essa complexidade requer recursos dedicados e processos e políticas bem definidos para padronização, otimização, relatórios e uma abordagem ágil. Isso é diferente dos relatórios mensais, previsões trimestrais e geração de insights episódicos a que a maioria das organizações está acostumada. Mas essa mudança é crítica para o sucesso em um mundo cada vez mais orientado por dados. Uma organização de marketing de classe mundial deve fundir perfeitamente dados, análises, estratégias, pessoas, processos e capacidades para entregar resultados de negócios.

Se sua organização está crescendo e você acabou de abrir as comportas para compartilhar dados entre departamentos, procure áreas onde as informações podem ser mescladas para que você tenha uma imagem mais completa do cliente. Considere a formação de uma força-tarefa, na qual os membros da equipe possuem diferentes partes do pipeline e defendem os dados confiáveis ​​em sua organização.

Se alocar os recursos para uma força-tarefa para limpar manualmente o pipeline de dados é uma opção irreal para você, considere implementação de ferramentas de IA . O aprendizado de máquina preditivo pode aprender o comportamento da linha de base de suas métricas de dados e tem a capacidade de transformar rapidamente grandes extensões de dados em informações comerciais confiáveis, bem como automatizar a descoberta de anomalias.

Recursos dedicados para limpar o pipeline corrigem o problema em questão, mas não há nada mais protetor do que aplicar esses princípios de forma proativa. Aproveite o tempo que sua equipe gastaria corrigindo dados incorretos e troque-os pelo tempo gasto criando processos de dados seguros e precisos em seus esforços desde o início.

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Busca, não perfeição

Ser realista é importante. E a realidade dos dados ruins é que limpá-los é um processo sem fim. O objetivo não é um estado final onde tudo é perfeito. O objetivo é buscar hábitos e processos em seu local de trabalho que incentivem dados melhores.

Dito isso, a qualidade dos dados diz respeito, em última análise, a todos. Independentemente de você trabalhar ou não diretamente com os números, os dados afetam todas as saídas de uma organização. Um pipeline limpo e mantido significa que você e sua equipe podem cortar custos incorretos para sempre e buscar estratégias de dados saudáveis ​​com mais facilidade.

Mover o marketing para uma verdadeira cultura que prioriza os dados pode ser uma longa jornada. Mas é um que prova o seu valor.

Este artigo é parte de nossa série sobre marketing orientado a dados, em que nossos especialistas exploram as chaves para o desenvolvimento de uma equipe e uma abordagem estratégica baseada em dados. Leia o primeiro artigo aqui .

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