El 70% del trabajo de los equipos de datos son tareas de data quality. Redúcelo
Los datos son la base para cualquier proyecto en una empresa, pero los equipos se encuentran con un volumen cada vez mayor. Sin embargo, una gran cantidad de datos no es sinónimo de éxito. Si los datos no están limpios, relacionados, verificados y accionables, de poco valdrán. El 70% del trabajo de los equipos de datos son tareas de data quality. Reducir esta carga puede ser clave para aumentar la eficiencia y eficacia de los proyectos.
La Limpieza de Datos: Pilar Fundamental
La limpieza de datos es una de las actividades más cruciales. Consiste en identificar y corregir errores, duplicados o datos obsoletos en una base de datos para mantener los datos limpios y actualizados a lo largo del tiempo. Este proceso es fundamental para garantizar que los datos sean útiles y confiables para tomar decisiones informadas. Sin una calidad de datos sólida, las empresas corren el riesgo de basar sus estrategias en información incorrecta o incompleta, lo que puede llevar a decisiones erróneas y oportunidades perdidas.
Beneficios de una Alta Data Quality
Aprovechar los datos de alta calidad ofrece la capacidad de proporcionar experiencias personalizadas a los clientes. Con datos precisos y actualizados, las empresas pueden conocer mejor a sus clientes y adaptar sus mensajes y ofertas a sus preferencias individuales. Esto crea una experiencia personalizada que es más relevante y atractiva para el cliente, aumentando las posibilidades de conversión.
Del mismo modo, una segmentación precisa ayuda a optimizar los esfuerzos de marketing y maximizar el ROI al dirigirse a los segmentos de audiencia más rentables.
Ejemplos Prácticos de Limpieza de Datos
Al tratar con bases de datos, los equipos se encuentran en muchas ocasiones como el mismo usuario ha dado sus datos en varias ocasiones: una vez ha introducido su nombre y su dirección de correo electrónico, y en otra su nombre y número de teléfono. Al llevar a cabo un ejercicio de limpieza de datos, se pueden relacionar ambos registros como un mismo usuario, consiguiendo una visión única del cliente.
Cuando los datos están limpios y unificados, se evita el envío de campañas de marketing duplicadas. Esto no solo ahorra tiempo y recursos para la empresa, sino que también previene la frustración del usuario al recibir mensajes repetidos. Además, permite ofrecer una atención al cliente satisfactoria, brindando soluciones pertinentes a las necesidades específicas de cada usuario.
Casos de Uso en la Industria
Un ejemplo claro es el de una empresa de seguros o banca. Estas empresas buscan conocer mejor a sus clientes para poder realizar acciones y ofertas personalizadas. Necesitan evitar problemas al conocer a sus clientes actuales y futuros para poder aplicar sus servicios adecuadamente. También deben tener en cuenta los diversos canales por los que recopilan información de clientes, creando duplicidades. Normalizando los nombres, direcciones postales y teléfonos, además de identificar duplicados y unidades familiares en sus bases de datos, pueden tener una visión única de sus clientes para poder acercarse a ellos de manera personalizada y precisa.
La Prioridad de Data Quality en 2024
Dado que la calidad de los datos juega un papel crucial en la efectividad de los equipos de marketing, continuará siendo una prioridad clave para todas las organizaciones en 2024. La inversión en herramientas y procesos de calidad de datos no solo mejorará la eficiencia operativa, sino que también permitirá a las empresas aprovechar al máximo sus recursos de datos para obtener una ventaja competitiva en el mercado.
Reducir el tiempo y los recursos dedicados a las tareas de data quality, sin comprometer la calidad, puede liberar a los equipos de datos para enfocarse en proyectos más estratégicos y de alto valor, impulsando la innovación y el crecimiento empresarial.
