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El Big Data ya se ha perfilado como una de las tendencias principales del 2018. Se prevé que las empresas realizarán un esfuerzo mayor por obtener una mayor cantidad y calidad de datos para gestionar la toma de decisiones pero para conseguirlo tendrán que hacer frente al gran enemigo del Big Data: el Bad Data.

El Bad Data se compone de todos aquellos datos erróneos o imprecisos que provocan dificultades en la toma de decisiones estratégicas de una empresa. El Bad Data es el gran enemigo de la veracidad, una de las 5 v's que caracterizan al Big Data (variedad, volumen, veracidad, velocidad y valor).

La falta de información y los datos erróneos pueden suponer grandes pérdidas en las compañías: solo en EE.UU se calcula que el coste anual del Bad Data asciendió a casi 3 billones de euros en 2017.

A pesar del enorme gasto que supone, la gestión de la información no es un tema prioritario para muchos altos directivos. Muchas empresas no saben cómo pueden afrontar la cantidad creciente de datos que generan. Es el desconocimiento la causa principal por la que la gestión de la información se relega a un segundo plano.

El origen del Bad Data: la falta de datos y los datos erróneos

Ninguna empresa es inmune a la falta de información de calidad pero siempre se puede hacer algo para evitarlo. En primer lugar, hay que ser conscientes de las grandes pérdidas de dinero que genera este problema y del gran valor que puede aportar a la organización una información de calidad.

Para luchar contra el Bad Data no es suficiente con cerciorarse de que los "datos malos" han sido eliminados. También hay que tratar de seguir obteniendo información de calidad y para ello, es necesario comprender las causas del Bad Data.

Ausencia de datos: Muchas veces, las organizaciones no disponen de la información suficiente para tomar decisiones. Esto puede deberse a que no han reparado en la importancia de obtener datos o, simplemente, porque no saben cómo pueden acceder a la información.

Datos incorrectos: A diferencia de lo que sucede cuando no se disponen de datos, en este caso sí hay datos pero no son fieles a la realidad. Han sido tergiversados y eso conlleva a varias consecuencias no muy buenas.

Datos irreales o incompletos: Un ejemplo de datos irreales o incompletos lo encontramos a la hora de registrar los movimientos de los usuarios en nuestra web. Cada vez, los usuarios se preocupan más por su privacidad y tratan de evitar que sus datos sean registrados por las empresas. En este caso, se produce una modificación de la muestra y hace que los datos dejen de reflejar la realidad.

Como consecuencia, se produce una distorsión de las métricas que conducen a la realización de informes no válidos. Si se tiene en cuenta esta información para la toma de decisiones, el fracaso está asegurado. Y es ahí donde reside la importancia de la buena gestión de la información, algo que el Marketing Intelligence puede asegurar. Uno de los objetivos del Marketing Intelligence es obtener información de calidad con el fin de mejorar la toma de decisiones estratégicas.

Marketing Intelligence, una solución ante los "datos malos"

El Marketing Intelligence se sirve de fuentes de información variadas para obtener una visión completa del mercado, de los clientes y de la organización con la finalidad de incrementar el crecimiento de la compañía.

Con el conocimiento que ofrece el Marketing Intelligence se pueden llevar a cabo mejoras integrales en las empresas. La información proporcionada por el Marketing Intelligence permite tomar decisiones estratégicas acertadas a partir de la medición de lo que realmente importa. Pero, ¿cómo actúa el Marketing Intelligence?

Facilita el acceso a datos: Cada compañía es diferente y cada una necesita una información diferente que se ajuste a sus necesidades. Por eso, es necesario fijar el volumen de información que se quiere obtener así como las métricas necesarias para medir esa información. En una primera fase, será necesario analizar la situación de la empresa y los objetivos que quiere alcanzar. Solo así podrán definirse las métricas y KPI's oportunos para medir la información precisa.

Integración de herramientas de analítica, CRM y Business Intelligence: Una vez definidos los KPI's, es necesario analizar las herramientas disponibles en el mercado que nos permitan obtener esa información. Es probable que haya que integrar herramientas de analítica, CRM y herramientas de Business Intelligence para obtener la información deseada. No es una fase fácil ya que requiere un estudio en profundidad de las herramientas.

Control y seguimiento de datos: La mejor manera de sacar provecho de toda la información proporcionada por las herramientas es llevar a cabo un control periódico de los datos. Estas herramientas suelen ofrecer informes periódicos pero esto no es suficiente. Los datos solo son valiosos cuando son comprensibles. Es por eso que el análisis personal y las habilidades humanas son más necesarias que nunca en el campo del Marketing Intelligence para extraer conclusiones acertadas que optimicen la toma de decisiones estratégicas.

Explotación de la información: El avance de las nuevas tecnologías y la importancia del análisis de datos han permitido que muchas empresas hayan podido aumentar su productividad gracias a la inversión realizada en Marketing Intelligence y Business intelligence.

El análisis de datos sigue avanzando aunque la sombra del Bad Data sigue presente. Nos encontramos en un estado paradójico: mientras el 80% de los ejecutivos europeos y estadounidenses consideran que el análisis de datos es importante para sus planes estratégicos y cumplir sus objetivos de negocio y de marketing, el Bad Data sigue generando grandes pérdidas. Esperamos que la depuración de datos y el Marketing Intelligence lleguen a consolidarse como una tendencia en este 2018.