Nunca subestime la importancia de una buena calidad de los datos

Una de las cosas de las que hablo con regularidad con las organizaciones cuando intentan entender el big data y la analítica es la importancia de la calidad de los datos antes de empezar con la analítica. A este respecto, recuerdo el viejo acrónimo de las bases de datos GIGO (garbage in, garbage out) y, sin embargo, me asombra la cantidad de empresas que siguen saltándose este paso tan importante.

Por ejemplo, el otro día hablaba con un profesional de empresa que no entendía por qué los índices de respuesta a campañas y actividades eran tan bajos. Ni por qué no podían utilizar realmente la analítica para obtener ventajas competitivas. Una rápida investigación de sus datos y sus sistemas pronto mostró que una gran parte de los datos que utilizaban estaban desactualizados, mal formateados o simplemente eran erróneos.

Hoy en día estamos bendecidos, y quizás al mismo tiempo maldecidos, por la enorme cantidad de soluciones disponibles que prometen facilitar a los profesionales del marketing la difusión de su mensaje entre el público, y sin embargo muchas de ellas no ayudan en la cuestión fundamental de garantizar una buena calidad de los datos. Y aunque también existen innumerables servicios que añaden registros o rellenan automáticamente los campos de su base de datos, los profesionales dependen de ellos para ofrecer una buena calidad, que no siempre está garantizada. Como ya he dicho antes, los datos son una mercancía que se compra, se vende y se trapichea por todo el mundo como un loco. Al copiarlos y pegarlos de una hoja de Excel a otra, pronto se vuelven obsoletos o acaban en los campos equivocados. Y, sin embargo, para convertirlos en un activo, hay que ser capaz de obtener buenas perspectivas y tomar las medidas adecuadas como resultado.

También diría que muy pocas empresas realizan comprobaciones manuales de la calidad de sus datos. Y, sin embargo, gastarán miles de dólares en mantener servidores y sistemas que, en esencia, siguen llenos de una gran cantidad de datos deficientes. Es como tener un coche deportivo rápido, lavarlo y pulirlo todas las mañanas para que luzca lo mejor posible y, sin embargo, no revisarlo, dejándole aceite viejo y llenándolo con el combustible más barato y de menor rendimiento. ¿Qué sentido tiene eso?

Las razones por las que unos datos prístinos cuentan mucho son numerosas. En primer lugar, no se cae a las primeras de cambio. No tiene sentido diseñar la mejor campaña publicitaria si el público al que se envía no existe o no la ve. Además, para los que trabajan en marketing, unos buenos datos significan que el equipo de ventas puede contar con grandes clientes potenciales a los que hacer un seguimiento. Nada molesta más a un buen vendedor que los clientes potenciales inexistentes o de mala calidad. Como resultado, las tasas de conversión aumentarán y no será necesario seguir alimentando la base de datos con datos de sustitución.

En segundo lugar, disponer de buenos datos significa perder menos tiempo buscando el número de teléfono, el correo electrónico o la dirección postal correctos. ¿Cuántas veces ha visto registros de clientes con números de teléfono mal formateados o direcciones de correo electrónico erróneas? También es importante reconocer que los sistemas creados para aceptar direcciones postales o números de teléfono estadounidenses deben funcionar también más allá de las fronteras de Norteamérica. Los códigos postales fuera de EE.UU. no siempre son numéricos y los prefijos telefónicos no siempre constan de tres dígitos. Por tanto, es imprescindible disponer de un sistema que no trunque los valores de los campos para ajustarlos a un modelo estadounidense.

Pero la mayor razón por la que todas las empresas deberían ejercer una buena calidad de datos es, a ojos de muchos líderes empresariales, la más importante: el dinero. Unos buenos datos significan menos dinero malgastado en campañas deficientes y menos dinero gastado en intentar arreglar el problema más adelante. Además, gastará menos dinero en que su personal busque los datos correctos. Y lo que es más, los buenos datos conducirán a mejores tasas de conversión con mayor rapidez, por lo que puede averiguar rápidamente lo que está funcionando, lo que no y, a continuación, optar por gastar su marketing y dólares operativos, libras, euros y yenes más sabiamente en lo que cuenta y funciona a la primera.

Seguramente, usted podría argumentar que todo esto es de sentido común, pero yo le digo que todavía existen grandes cantidades de datos deficientes en muchos sistemas de empresas grandes y pequeñas. Es hora de dejar de ver cómo aumentan las tasas de datos erróneos y empezar a eliminar activamente los datos del sistema para poder obtener los resultados sobre los que actuar.

Aquí hay algunos trucos. En primer lugar, no tengas miedo de borrar los datos erróneos. Sé que a muchas empresas no les gusta nada borrar datos, pero qué sentido tiene tener los sistemas llenos de información incorrecta. En segundo lugar, diseña sistemas que puedan capturar y tener en ellos la información más pertinente, nada más. Es mucho mejor tener 15 campos rellenados correctamente que 150 campos que nadie tiene tiempo ni ganas de rellenar y que, por tanto, quedan vacíos. Y en tercer lugar, aprenda rápidamente de sus errores y adapte los comportamientos en consecuencia. No tiene sentido hacer lo mismo una y otra vez esperando resultados diferentes. Einstein dijo una vez que esa era la definición de locura. Y las empresas no pueden permitirse que las tachen de locas.

Así pues, antes de emprender el viaje del big data, antes de empezar a unir datos y antes de empezar a querer analizar datos para actuar en consecuencia, es hora de asegurarse de que sus datos están sanos y se mantienen en buena forma. Si quiere que su empresa funcione como un coche deportivo rápido, asegúrese de ponerlo a punto, revisarlo y darle los mejores cuidados posibles. Y eso empieza por una buena calidad de los datos.

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