Princípios de Marketing – Como Melhorar a Qualidade de Seus Dados

Como padronizar o processo de limpeza de dados para melhorar seus esforços de marketing. Comece do zero e melhore seus dados de marketing para obter melhores resultados.
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Publicados June 12, 2019
Ultima atualização November 26, 2021

Ficamos muito chateados quando ouvimos histórias sobre poluição da água ou do ar.

Bem, é natural, porque sabemos que existem consequências assustadoras que podem nos afetar de forma prejudicial.

Dificuldades respiratórias, surto de doença ou risco de desenvolver uma patologia permanente… A lista continua.

No entanto, nosso negócio parece ter uma outra maneira. Com muita freqüência, ignoramos o elefante na sala – má qualidade dos dados.

E, odiamos dizer isto a você, mas com certeza – seus dados estão poluídos – especialmente se você não tiver verificações regulares da qualidade dos dados.

Para esclarecer, a SkyNewsrelatou como quase metade de todos os usuários da Internet (49%) estão propositalmente falsificando os dados que fornecem às empresas quando se inscrevem em serviços online devido a receios de segurança.

Provavelmente todos nós já o fizemos, pelo menos uma vez. Eu sei que já fiz.

Se uma empresa utiliza dados corrompidos por muito tempo, as repercussões estão no caminho. Desde a diminuição do desempenho da campanha até a perda de receita e qualquer coisa entre elas. Da diminuição do desempenho da campanha à perda de receita e qualquer coisa intermediária.

Então, por que dispensamos a limpeza de dados como uma tarefa trivial, como a que planejamos realizar naquele dia ensolarado, quando temos o orçamento ou o tempo?

Com base nos fatos que reunimos até agora, as empresas evitam principalmente falar sobre a qualidade de seus dados por duas razões;

  • Não percebemos como os dados ruins estão afetando nossos negócios
  • O processo de limpeza de dados é uma dor

Então, vamos falar sobre estes pontos, um de cada vez.

Qualidade de Dados = Qualidade de Marketing = Qualidade de Vendas = Qualidade de Receita Comercial

Como muitas vezes podemos experimentar em filmes de terror – os monstros mais assustadores são aqueles que não vemos. No entanto, uma vez que vemos, ficamos mais confiantes em nossa capacidade de sobreviver ao filme. No entanto, assim que o fizermos, ficaremos mais confiantes em nossa capacidade de sobreviver ao filme.

Geralmente, em um ambiente comercial, ignoramos os dados ruins porque não conseguimos ver ou provar o mal que eles estão fazendo.

Portanto, para deixar o assunto claro, aqui estão alguns fatos que você deve saber sobre o sangue que corre pelos vasos de sua empresa.

Existem três tipos de dados impuros:

  1. Arquivos esquecidos ou negligenciados
  2. Duplicações redundantes
  3. Arquivos desatualizados ou incompletos

Cada um desses conjuntos de dados pode causar danos ao seu negócio, conforme apresentado na imagem abaixo.

No caso da qualidade dos dados – a ignorância não é uma bênção. Dados ruins levam diretamente ao desperdício de despesas de marketing. Dados de baixa qualidade levam diretamente ao desperdício de gastos com marketing.

Para ilustrar, em média issocusta :

  • $1 para evitar uma duplicação
  • $10 para corrigir uma duplicação
  • $100 para armazenar uma duplicação de dados se não for tratada

Mas não se trata apenas dos dólares desperdiçados. Você também precisa de um processo de gerenciamento de dados confiável, porque sua segmentação e direcionamento dependem disso. Você também precisa de um processo de gerenciamento de dados confiável porque sua segmentação e direcionamento dependem disso.

Caso contrário, nunca poderemos atingir o nível desejado de personalização ou obter qualquer valor das conversas que temos com nossas perspectivas.

É o mesmo do lado do cliente em potencial – se eles não obtiverem valor pela interação com sua empresa – o que isso diz sobre sua experiência do cliente?

Assim, agora que conhecemos o monstro e vimos o que ele pode fazer, é hora de nos armarmos e enfrentar a besta.

Que Comece a Limpeza de Dados

O objetivo de nossos esforços de limpeza de dados deve ser –levar os dados que entram na empresa e torná-los adequados ao seu propósito.

Não desanime ainda. Lembre-se – não existemdados perfeitos. Lembrando – não existe tal coisa como dados perfeitos.

Seus esforços de dados nunca serão completos, e isso não tem problema.

Por onde começar? Primeiro, considere três aspectos principais da qualidade dos dados Primeiro, considere três aspectos principais da qualidade dos dados

1. Consistência

Consistência dos dados significa empregar sua automação de marketing para normalizar os dados no ponto de entrada.

Por exemplo, há muitas maneiras diferentes de as pessoas descreverem seu papel atual em uma determinada empresa.

No entanto, se você eliminar as opções para que os clientes em potencial digitem seus dados da maneira como eles os veem, , e oferecer uma lista padronizada de profissões – você tornará os dados que entram em seu sistema consistentes com os dados que você tem em seu CRM ou DMP.

O mesmo vale para um valor de localização – ao normalizar os valores de localização para uma única exibição de valores (como código postal), suas campanhas de marketing se tornarão muito mais eficientes quando a segmentação entrar em ação.

Dica de ação – liste abaixo os pontos de entrada de onde vêm seus dados. A partir daí, encontre uma maneira de eliminar diferentes combinações usando sua plataforma de automação de marketing. A partir daí, encontre uma maneira de eliminar combinações diferentes usando sua plataforma de automação de marketing.

2. Completude

A completude de dados pode ser assustadora e extensa.

No entanto, quando se trata disso, a simplicidade é fundamental. A falta de integridade se mostra como os espaços em branco que você vê nos campos de dados cruciais. A falta de integridade se mostra como os espaços em branco que você vê nos campos de dados críticos.

A pergunta que você precisa fazer é – de todas as informações que você precisa saber sobre seu cliente em potencial, quanto é essencial acrescentar ao seu banco de dados?

Considere a possibilidade de dividir o título, a indústria, a demografia, os desafios e as necessidades para descobrir o que é crucial para continuar para a próxima etapa de sua jornada do cliente.

Dica de ação– Vise para que a completude seja de até 80% – 90% de todos os campos cruciais. Para consegui-lo, você pode acrescentar campos obrigatóriosque precisam ser preenchidos quando um cliente em potencial se inscreve para um julgamento ou baixa um livro branco. Para alcançá-lo, você pode adicionar campos obrigatórios que precisam ser concluídos quando um cliente em potencial se inscreve para uma avaliação ou baixa um white paper.

3. Exatidão

A exatidão dos dados ilumina o mundo em transformação em que vivemos.

Os profissionais avançam em suas carreiras, mudam de função e mudam de empresa mais rapidamente do que nunca.

O que significa que seu banco de dados fica desatualizado apenas por estar parado lá, enquanto o tempo passa.

Sem mencionar o ponto que tivemos anteriormente no artigo – clientes em potencial fornecem deliberadamente dados falsos às empresas quando se inscrevem para um teste ou uma demonstração.

Para abordar a exatidão dos dados, muitas empresas começam por identificar as fontes de dados. Às vezes o problema é com a migração de dados, ímãs de leads ou às vezes é sobre a falta de atualizações de dados. Às vezes, o problema é com a migração de dados, ímãs de chumbo ou às vezes é sobre a falta de atualizações de dados.

Dica de ação– Estabeleça metas realistas de precisão dos dados, designe uma equipe dedicada para realizar as melhorias necessárias ou até mesmo considere a contratação de ajuda profissional.

Ter estas 3 qualidades em conformidade quando se trata de seu gerenciamento de dados o levará muito longe:

  • Para seu negócio, ele ajudará a estabelecer o terreno para verificações constantes da qualidade dos dados e, posteriormente, somará em dinheiro de marketing gasto ao longo do tempo.
  • Para profissionais de marketing, ele ajudará a segmentar e direcionar adequadamente suas campanhas, economizando tempo e dinheiro ao longo do caminho.
  • Para vendas, ele ajudará a construir uma imagem mais precisa de para quem eles estão vendendo e como eles devem estar vendendo para eles.

Ao lançar as bases para o gerenciamento de dados, já nos encontramos a meio caminho de nossa jornada de melhoria de dados.

Continue lendo para alcançar uma maior qualidade de dados e, portanto, qualidade comercial.

Quer saber mais sobre a Implementação da Plataforma de Dados do Cliente?

Métodos sem estresse para melhorar a qualidade de seus dados

Precisamos nos certificar de fazer sempre o melhor possível para melhorar os dados em mãos.

No interesse de tornar as coisas mais simples, nós separamos algumas etapas fáceis que você pode fazer hoje (ou pelo menos planejar para elas) para que você possa começar.

Dica útil  -Mantenha-se a par de suas operações de limpeza – à medida que se aprofundar no processo, será útil ter um lembrete das medidas tomadas para repetir, modificar ou remover qualquer atividade.

Crie um plano de qualidade de dados

Defina expectativas em seu negócio quando se trata de capturar, inserir e manter os níveis de qualidade dos dados. Esta etapa incluirá o envolvimento de sua equipe de vendas e marketing no processo. Esta etapa incluirá o envolvimento de sua equipe de vendas e marketing no processo.

Por exemplo – quando um representante de vendas insere dados que podem ser cruciais para os objetivos gerais de marketing e negócios – é essencial mantê-los precisos e evitar que sejam adivinhações.

Eduque seu departamento de marketing sobre questões de dados urgentes e peça à equipe administrativa para se envolver também.

Identifique a fonte dos erros

Identificar a fonte de dados ruins é a etapa que o levará a voar pelo resto do processo.

Comece examinando todos os pontos de entrada, tais como gateways de dados alimentados por automação de marketing, erros de entrada humanos, operações de migração de dados ou erros de dados devidos a sistemas em silos.

Além disso, considerea  atualidade dos dados, por quanto tempo você está segurando conjuntos de dados antigos, até que os marque como não mais válidos?

Exclusão de testes

Encontre os casos de teste esquecidos em seu banco de dados, simplesmente procurando por eles. Estes criam desordem e, em alguns casos, podem até contribuir para falsos relatórios. Isso cria desordem e, em alguns casos, pode até contribuir para relatórios falsos.

Ao dar este simples passo, você cria uma mentalidade de limpeza de dados com seus funcionários e também estabelece o tom para empreendimentos futuros.

Veja as estatísticas resumidas

Para zerar o problema, você pode querer olhar as estatísticas resumidas para cada coluna.

Concentre-se no desvio padrão ou mesmo no número de valores em falta.

 

Foque em pontos-chave de dados

Quer estejamos falando de coleta ou limpeza, seus esforços seriam melhor utilizados se você se concentrar em pontos-chave de dados para seu negócio.

Isto significa que você iniciará seu processo corrigindo as informações capturadas, seguindo a ordem de importância das mesmas.

A localização do cliente em potencial que desempenha um papel integral na fase de compra? Ou a indústria? Ou a indústria?

Liste abaixo os   ingredientes-chave   que tornam um cliente em potencial desejável para o seu negócio e trate da limpeza dos dados nessa ordem.

Valide os dados

Uma vez concluído seu processo de limpeza, você pode querer considerar a validação como uma regra. Isto significa ter um sistema que limpa os dados em tempo real.

Para executar a validação, tente colocar   restrições de tipo de dados, por exemplo – os dados devem ser inseridos como um valor fixo, como valor numérico ou de data.

Você também pode utilizar restrições exclusivas, elas podem ajudar a eliminar informações repetitivas em seu sistema.

Além disso, os campos obrigatórios podem ser benéficos quando você tem perspectivas de deixar seus detalhes em seu site.

Isso elimina o espaço branco e ajuda sua equipe de marketing a construir a imagem completa do cliente.

Identifique as duplicações

Deduplicação é um termo comum que ouvimos no mundo dos dados, especialmente quando se fala de silos de dados na arena empresarial.

Os registros duplicados aparecem principalmente durante a coleta ou migração de dados.

Você pode entrar e encontrar um sistema que funcione para identificá-los você mesmo ou pode contratar ajuda profissional para fazê-lo.

Em qualquer caso, o próximo passo listado está aqui para ajudá-lo a evitar completamente as duplicações.

Padronize

A verificação dos dados no ponto de entrada ajuda imensamente neste processo e, naturalmente, reduz o risco de ter registros duplicados.

Você pode fazer engenharia reversa dos conjuntos de dados que você tem atualmente em sua plataforma (CRM ou DMP), desenvolvendo formulários que pré-oferecerão o conjunto de valores da mesma forma que você os armazena em seu sistema.

Uma vez que você ponha este processo em funcionamento, seu banco de dados o recompensará com dados limpos e adequados ao seu propósito.

Perfilamento progressivo

Este método está focado na coleta das informações necessárias para preencher o espaço em branco ou campo em branco que você tem em seu banco de dados.

Enquanto seus clientes em potencial interagem com sua empresa (ou vice-versa), certifique-se de ter o departamento de marketing e vendas pronto para fazer perguntas a eles.

No entanto, tenha em mente perguntar sobre informações que você não tem em seu banco de dados.

O perfil adicional reduzirá os campos de valor em branco e, por fim, contribuirá para um melhor desempenho do marketing.

Utilize ferramentas para otimizar a qualidade dos dados

Existem diversas ferramentas que o ajudarão a limpar seus dados poluídos, normalizar os formatos dos dados ou até mesmo enriquecer os detalhes do cliente em potencial.

Estes são ótimos para serem usados como uma etapa bônus, juntamente com outros métodos que listamos acima.

Ao aplicar tais ferramentas, você ajuda a elevar seus dados a um nível de qualidade aceitável sem sacrificar muito do seu tempo.

Reflexões finais

A dura verdade é que – se você tem evitado se envolver na limpeza de dados até agora, as chances são – você está muito atrás de sua concorrência.

Para obter o máximo valor destas dicas, certifique-se de implementá-las como um processo padronizado.

Entenda que o gerenciamento de dados é um processo contínuo e a limpeza de dados precisa estar sempre ocorrendo em segundo plano.

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