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A la mayoría de las compañías, independientemente de su sector, nivel de madurez y tamaño, les cuesta garantizar la calidad de sus datos. Compartimos cinco estrategias que pueden ser usadas por las marcas para mejorar la calidad de sus datos.
Die Genauigkeit eines Algorithmus lässt sich mit qualitativ hochwertigen Daten um bis zu 28 % verbessern, was zu einer präziseren Segmentierung und einer Steigerung der Umsätze führt. El problema es que muchas empresas no cuentan con datos de calidad. De hecho, el 44 % de los proyectos que llegan a Artefact necesitan una limpieza de las bases de datos porque estos suelen estar incompletos, parcialmente corruptos o no caracterizados.
1. Tómate el tiempo necesario para identificar las áreas problemáticas
Um die Qualität der Unternehmensdaten zu verbessern, können die Marketingspezialisten die folgenden Ratschläge anwenden:
En vez de enfocarte en resolver problemas, intenta comprenderlos. Die Probleme mit der Qualität der Daten sind in den Abteilungen oft sehr ausgeprägt. Deshalb ist es wichtig, dass Sie eine “Punkte-Route” einschlagen, die es Ihnen ermöglicht, die Schwierigkeiten zu erkennen, Informationen zu erfassen und die Tiefe und die Ursachen jedes Datenproblems zu verstehen.
Ein Beispiel: Ein Kunde sagte uns, dass seine schlechten Ergebnisse mit retargeting in Bezug auf sein CRM auf die schlechte Qualität der Daten zurückzuführen seien. Aber als wir den Fall analysierten, fanden wir heraus, dass wir eine falsche Aktivierungsgruppe von Google Analytics verwendet hatten. El problema no era la calidad de los datos, sino una malinterpretación de los diferentes conjuntos de datos.
2. Designa a un administrador de datos para resolver problemas
Nachdem Sie die Probleme mit der Datenqualität erkannt haben, müssen Sie einen Datenverwalter benennen, der Lösungen für diese Probleme finden und die Daten verwalten, kontrollieren und überwachen kann.
Un administrador de datos se encargará de implementar todos los planes de corrección y acción que sean necesarios. Er sorgt für die Qualität der erzeugten Daten (Abgleich zwischen verschiedenen Quellen und Systemen, Integrität, Aktualität usw.) und dokumentiert alle Daten (Quellen, Typen, Qualität, Zuverlässigkeit usw.), damit sie sicher aufbewahrt werden können, leicht zugänglich sind und korrekt verwendet werden können.
Es ist nicht einfach, einen Datenverwalter zu finden, der zertifiziert ist. Eine Strategie zur Beschleunigung dieses Prozesses besteht darin, mit einem externen Berater zu beginnen und dann einen internen Berater zu beauftragen, der diese Aufgabe übernimmt.
3. Erstellen Sie ein SPOC-Datenzentrum (punto único de contacto)
Obwohl der Datenverwalter für die Qualität der Daten verantwortlich sein kann, benötigen Sie zur Gewährleistung des Erfolgs aller Projekte die Unterstützung der verschiedenen Abteilungen Ihrer Organisation. Ein von Experten eingerichtetes Archiv kann dem Datenverwalter wichtige Informationen, Dokumente und Erkenntnisse über alle Abteilungen zur Verfügung stellen.
Der Datenverwalter muss auch mit Ihren SPOCs als “funktionales Team” zusammenarbeiten, indem er die Fachleute der Abteilungen auffordert, mit klar umrissenen Zielen zu arbeiten. Es ist wichtig, dass die SPOCs ihre Abteilungen informieren, damit der gesamte Datenbestand transparent, verständlich und leicht zugänglich ist.
4. Adopta un enfoque de calidad de datos basado en casos de uso
Die meisten Marketingspezialisten sind mit der Organisation von Daten überfordert und wissen oft nicht, wo sie anfangen sollen. Deben definir sus esprines en función de los casos de uso que pueden mejorar o desbloquear con datos de mejor calidad. Esta es la razón:
5. Adquiere herramientas de calidad que sustenten y faciliten este enfoque
Wenn Sie eine Gemeinschaft von Spezialisten für Datenqualität in Ihrer Organisation haben, sind Sie in der Lage, die richtigen Methoden und Hilfsmittel einzusetzen.
Trotzdem brauchen Sie für Ihr Unternehmen keine speziellen Hilfsmittel, um Probleme mit der Datenqualität von Anfang an zu erkennen, zu bewerten, zu beseitigen und zu korrigieren. Beginnen Sie mit gut definierten manuellen Prozessen, die es Ihnen ermöglichen, das Wissen über Ihr Datenarchiv wiederherzustellen und die grundlegenden Ursachen von Datenproblemen besser zu verstehen.
Priorisieren Sie anschließend eine Datendomäne (Kundendaten, Umsatzdaten usw.), die für Ihr Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, aber nicht zu viele Probleme aufwirft, und definieren Sie Prozesse zwischen den Mitarbeitern, die es ermöglichen, ein Problem mit der Datenqualität zu erkennen und zu beheben. Sie können z.B. ein internes Panel einrichten, um die Integrität und Validität der Daten Ihrer Kunden periódicamente zu überprüfen, indem Sie Referenzpunkte wie elektronische Adressen oder Webbesuche vergleichen.
Wenn Sie ein höheres Maß an Verrücktheit in Bezug auf die Datenqualität erreicht haben, können Sie auf Tools wie Talend oder Attacama zurückgreifen, die Ihnen helfen, automatisch Korrekturpläne zu erkennen, zu bearbeiten und zu erstellen. Diese speziellen Programme werden an Ihr Datenbanksystem (datalake, Datenarchiv usw.) angeschlossen und bilden einen echten Kontrollturm für die Qualität Ihrer Daten.
Denken Sie daran, dass, wenn Sie nicht aufpassen, falsche Daten das Wachstum Ihres Unternehmens beeinträchtigen können, ohne dass dies der Grund dafür ist. Los especialistas en marketing pueden comenzar a limpiar la base de datos fácilmente aplicando algunas medidas tácticas y pragmáticas. Lo más importante es empezar. Como dijera Lao Tse: “un viaje de mil millas comienza con un paso”.
