¿Cómo pueden los malos datos alterar tu análisis de Marketing?

Por Amy Mitchell

Los grandes datos, en sí mismos, no tienen nada de especial. Todo el mundo y cualquier persona puede recopilar y agregar datos. Pero eso no significa que esté proporcionando valor. El desafío es doble: en primer lugar, garantizar la integridad de los datos suficientes y en segundo lugar, con éxito recoger las ideas para impulsar el marketing más inteligente.

Hoy más que nunca, es  difícil hacer un seguimiento del consumidor moderno. Las marcas necesitan administrar un número aparentemente interminable de puntos de contacto a través de diferentes dispositivos y canales de marketing, desde contenido digital y social hasta interacciones y compras del mundo real. Puede ser desalentador mantenerse a la altura de los lugares donde los consumidores están interactuando con usted, mucho menos entender lo que impulsa e influye en su comportamiento. Por ejemplo, si está utilizando un modelo de atribución digital, es posible que no pueda tener en cuenta el impacto de los medios tradicionales. Y si no puede saber si ese anuncio de televisión influyó en que un cliente visitara su sitio web, por ejemplo, ¿cómo puede obtener una imagen real del rendimiento y del retorno de la inversión publicitaria?

Luego está la cuestión de la calidad de los datos. “Basura entra, basura sale” se aplica aquí. Si está poniendo mala información en su sistema, entonces no importa cómo precisa su modelo de datos, usted está recibiendo un mal análisis a cambio.

Usted puede ver cómo los proyectos de datos pueden vacilar. Considere algunas de estas razones comunes por las que el comportamiento del consumidor se pierde en la traducción de datos:

Sistemas que aportan múltiples archivos de registro

No es raro que los departamentos de marketing extraigan datos de sistemas de rastreo y soluciones de puntos dispares basados ​​en cookies. Uno controla el rendimiento del sitio web, otro registra las interacciones sociales y el móvil, mientras que otros datos provienen de sistemas de punto de venta y tarjetas de fidelización. Cada salida tiene diferentes conjuntos de atributos, a diferentes cadencias, ingeridos de diferentes maneras. El esfuerzo por igualar todas estas identificaciones puede ser titánico y casi imposible. Como resultado, los comercializadores son puntos de contacto de conteo doble, triple y cuádruple, lo que conduce a la apropiación indebida de datos e ideas engañosas o incoherentes. Conversiones sin conexión sin puntos de contacto, conversiones en línea sin clicks, clicks sin impresiones: prácticamente no tiene sentido y, en última instancia, asignará mal crédito de marketing.

Ingerir datos engañosos

¿Qué tan confiable son los datos que está poniendo en su sistema? Considere la cuestión de los datos de ubicación. Para las impresiones en la aplicación, los editores de aplicaciones pueden transmitir datos de ubicación GPS (en forma de latitud y longitud) en la solicitud de puja enviada a un intercambio de anuncios. Sin embargo, ¿qué sucede si el usuario bloquea que el editor de aplicaciones acceda al GPS real? El editor puede utilizar un proxy, como un código postal asociado con un propietario de dispositivo o una ubicación asociada con una dirección IP, ambos notoriamente inexactos. O el editor puede incluso fabricar los datos, inyectando un valor aleatorio o arbitrario de GPS en la solicitud de oferta. De cualquier manera, datos fraudulentos, inexactos u obsoletos pueden crear resultados incorrectos.

Uso de tecnología de seguimiento insuficiente

¿Está obteniendo una imagen precisa de cómo se mueven sus usuarios de dispositivo a dispositivo o aplicación a aplicación? Por ejemplo, la conexión de la aplicación móvil a entornos web para móviles es una parte crítica de la comprensión de la ruta de compra del consumidor. Las personas que hacen click en anuncios integrados en la aplicación, se envían frecuentemente al navegador para el sitio web de la marca. Esta transición cambia el identificador externo del teléfono de un ID de dispositivo a una cookie. El seguimiento incorrecto de las transiciones de la aplicación a la web y viceversa, a escala, es una de las formas más comunes en que los datos se convierten en basura.

Un estudio reciente de Forrester Wave sobre soluciones de medición y optimización de marketing señaló esta creciente demanda de un enfoque de medición unificado a medida que los consumidores se cruzan entre los medios digitales y tradicionales. Esta evolución es cada vez más crítica para los anunciantes y agencias que buscan entender el ROI y optimizar el gasto.

Sin embargo, la calidad de la atribución es tan alta como la calidad de las entradas de datos y el proceso de modelado. A medida que las personas se mueven entre línea y fuera de línea, de ubicación a ubicación y de dispositivo a dispositivo, tener los datos correctos es más crítico que nunca. Tener un sistema que puede casarse con diferentes tipos de datos, diferentes taxonomías y cadencias diferentes, mientras que mantener la coherencia es fundamental para hacer que eso suceda.

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