Los desafíos de datos que surgen a menudo al diseñar estrategias de marketing suelen tener un denominador común: la calidad. Los desafíos que la calidad de los datos plantea al marketing pueden poner en peligro los resultados de la campaña, pero pueden evitarse.
Fazer uma diagnóstico previo a la definición de estrategias de marketing ayuda a identificar si la información de que dispone el departamento para trabajar está completa, actualizada, estupendamente integrada y no existen duplicaciones ni errores.
3 problemas que pueden dañar sus estrategias de marketing y 3 soluciones efectivas
El área de marketing de cualquier compañía representa su cara más visible por fuera y, desde dentro, debería ser punto de conocer la información de toda la organización, al menos en lo que respecta al cliente y al ciclo de vida del cliente.
Cuando no se entiende de esta manera, la efectividad de las estrategias de marketing comienza a verse comprometida por problemas como el seguiente:
- Falta de visión global. Aún cuando cada departamento de la compañía puede tener sus propias fuentes y sistemas para recolectar información, estos procesos deben normalizarse si se quiere promover la generación de conocimiento. Los datos son el combustible de estrategias de marketing e, cuanto más completa sea la información sobre la que se pueda trabajar, mayores serán las posibilidades de comprender al cliente y acertar al momento de establecer los parametroso "parametros" são variáveis ou critérios usados para definir, medir ou avaliar um fenômeno ou sistema. Em vários domínios, como a estatística, Ciência da Computação e Pesquisa Científica, Os parâmetros são essenciais para estabelecer normas e padrões que orientam a análise e interpretação dos dados. Sua seleção e manuseio adequados são cruciais para obter resultados precisos e relevantes em qualquer estudo ou projeto.... de cada acción. La respuesta es mejorar la integración de datos y aplicar técnicas de administración de datos maestros.
- Falta de filtro. No solo tiene que pensar en la economía de recursos y el cumplimiento normativo, dos de las razones más importantes para seleccionar cuidadosamente qué datos recolectar de clientes y usuarios. Además debes de aplicar otro tipo de filtros que aumentarán la efectividad de tus estrategias de marketing. Son los relacionados con la calidad de los datos. Los procesos de limpieza, perfilado y emparejamiento de datos logran entregar activos de información que aseguran que los datos cumplen con todos los atributos de calidad necesarios para permitir trabajar al máximo rendimiento y en condiciones de reducción al mínimo de errores.
- Falta de rentabilidad. En vinculación al punto anterior, debemos hablar del ROI de la estrategias de marketing. Cuando dispone de una base de dadosUm banco de dados é um conjunto organizado de informações que permite armazenar, Gerencie e recupere dados com eficiência. Usado em várias aplicações, De sistemas corporativos a plataformas online, Os bancos de dados podem ser relacionais ou não relacionais. O design adequado é fundamental para otimizar o desempenho e garantir a integridade das informações, facilitando assim a tomada de decisão informada em diferentes contextos.... plagada de errores, donde hay registros duplicados y errores en las direcciones de email, como um exemplo, Los envíos de campañas por email reducen su eficacia. Correos que van de forma directa a la bandeja de spam, usuarios que borran comunicaciones sin siquiera leerlas o correos que por error, no llegan a su destinatario o los recibe dos veces. Todos estos son problemas muy habituales actualmente, que impactan negativamente a la imagen de marca y reducen la rentabilidad de las acciones hechas. Todos ellos, podría resolverse con un plan de calidad de datos, las herramientas adecuadas y un gobierno de datos robusto.
Al hablar de estrategias de marketing es necesario mencionar la calidad de los datos. Una campaña, sea lo que sea, no puede funcionar sin el apoyo que proporciona un conocimiento realista del cliente y las operaciones. Pero esto solo se puede lograr cuando no hay errores y cada uno de los datos utilizados cumple las condiciones de calidad imprescindibles.
