+34 91 436 22 20
close
Los KPI de la calidad de los datos
30
Ene

Los KPI de la calidad de los datos

Los profesionales del marketing tienen que gestionar datos con fuentes y volúmenes cada vez mayores. Si estos volúmenes son sinónimos de oportunidad, también plantean un desafío considerable de gestión y transformación: la estrategia de datos debe garantizar, previamente, una recogida fiable y completa.

Entonces, frente a esta multiplicidad de datos, ¿cómo garantizar su valor?
¿Qué indicadores cualitativos pueden implementarse y luego optimizarse para controlar la calidad de sus datos de CRM?

 

Tomarse el tiempo para enfocarse en los indicadores adecuados

Para el profesional del marketing que quiere producir datos de calidad y sincrónicos, el tiempo es un factor irreducible. Gestionar la exactitud de la información requiere dos acciones distintas: identificar los datos no cualitativos y corregirlos dentro de la base de datos.

Identificar los datos no cualitativos

Para garantizar una comunicación relevante en todos los canales, es necesario dominar previamente la calidad de los datos correspondientes. Para identificar datos inexactos o no fiables, se requiere una auditoría previa. De esta forma, se auditan tanto los datos de los canales (email, postal, teléfono) como los datos de perfil. Entre los indicadores clave para rastrear datos inexactos, podemos citar:

  • La integridad:

    – tasa de llenado o tasa de apertura de un dato;
    – tasa de calificación del sufijo del email (opt-in/opt-out/vacío).

  • La conformidad: cumplimiento de reglas y normas.
  • La duplicación: duplicados en la base de datos.
  • La exactitud: actualización de valores.
  • La coherencia: si un correo electrónico o GSM es opt-in, debe calificarse. Si un número de teléfono empieza por 6, debe calificarse como teléfono móvil.
  • La explotabilidad: cálculo, por ejemplo, de la tasa de mensajes de correo electrónico o números de teléfono utilizables.

 

Conciliar los datos

Una vez que se establecen los indicadores y procesos destinados a garantizar la exactitud de los datos, las empresas que construyen su datamart siguen enfrentándose a un gran desafío cualitativo: la conciliación de datos. Hoy en día, los datos proceden de diversas fuentes y se presentan en distintos formatos, desde simples hojas de cálculo de Excel hasta archivos propietarios.

Para que puedan coexistir dentro del datamart y permitir un procesamiento flexible y en tiempo real, la empresa debe contar con experiencia Data Scientist y Data Analyst para garantizar la compatibilidad de los datos, y enviar alertas en caso de mal funcionamiento.

 

Conocer y dar a conocer

Hablar de KPI es hablar también de informes. Hoy en día, los informes sobre datos cobran aún más peso al referirse estos a todo el recorrido del cliente y, por lo tanto, a toda la organización. Como tal, la visualización de los datos desempeña un papel preponderante: no solo se trata de la calidad de los datos, sino también de su representación. Para compartir estos conocimientos, el marketer puede generar informes a diferentes niveles, desde el cuadro de mando de la empresa hasta los cuadros de mandos por actividad.

 

Los indicadores de la calidad de los datos condicionan la eficiencia de su explotación e intercambio. La expresión de informes indexados facilita la toma de decisiones, informa sobre los esfuerzos realizados y define mejor los centros de experiencia a medida que evolucionan continuamente.