Cuando hablamos sobre Business Intelligence, tendemos a centrarnos en hablar sobre nuevas tecnologías, aplicaciones etc. pero se habla muy poco del verdadero problema para conseguir una exitosa implementación de estas tecnologías, el Bad Data.
Hoy, desde Actions, os daremos unas pautas y consejos sobre el Bad Data para conseguir que nuestros proyectos de Business Intelligence sean un éxito.
¿Qué es el Bad Data?
El Bad Data se compone de todos los datos erróneos o imprecisos que generan dificultades a la hora de la toma de decisiones estratégicas de una organización o empresa.
Además, el Bad Data es el gran enemigo de la veracidad, una de las 5V que caracterizan al Big Data (variedad, volumen, velocidad, veracidad y valor).
Esta falta de información, valores o los datos erróneos, pueden suponer grandes pérdidas en las compañías. De hecho, en un estudio realizado en 2021, se calculó que solamente en EEUU el coste anual del Bad Data ascendió hasta casi 3 billones de euros.
El principal problema por el que surgen estas pérdidas es el desconocimiento, por lo que la gestión de la información se relega a un segundo plano, dando lugar a estas pérdidas.
Origen del Bad Data ¿Cómo reconocerlo?
No existe ninguna empresa inmune a la falta de información de calidad, pero siempre hay diferentes métodos para evitarlo. Lo primero que debemos saber es que este problema genera altas pérdidas de dinero, y que una buena información de calidad puede nutrir de gran valor a la organización.
Además de conseguir información de calidad y eliminar los datos “malos”, es muy importante seguir recopilando información de calidad y para ello debemos comprender de donde surge el Bad Data.
- Ausencia de datos: en ocasiones las empresas no tienen la información suficiente para tomar decisiones. Esto puede ser debido a que no han dado importancia a la obtención de datos o porque no saben como acceder a la información.
- Datos incorrectos: en caso de que si contemos con los datos o información debemos cerciorarnos de que la información es correcta, ya que si los datos son erróneos eso conlleva a peores consecuencias.
- Datos irreales o incompletos: podemos poner como ejemplo de datos irreales o incompletos los que conseguimos a la hora de registrar los movimientos de los usuarios en nuestra web. Esto se produce debido a que los usuarios cada vez se preocupan más por su privacidad y tratan de evitar que sus datos queden registrados en las bases de datos de las empresas. En este caso se producen variaciones de las muestras que hacen que los datos dejen de reflejar la realidad.
Además, el coste del Bad Data según estudios de IBM, puede suponer a las empresas hasta un 30% del total de los ingresos, no solo en gastos al realizar las diferentes campañas, sino también en el potencial cliente del que no conseguimos captar la atención.
Como consecuencia de estos factores, se produce una distorsión de las métricas que generan informes inváildos. Teniendo en cuenta está información, si no se hace algo al respecto, el fracaso está asegurado. Es en este paso donde reside la importancia de una buena gestión de la información.
La solución, el Marketing Intelligence
El Marketing Intelligence toma fuentes de información variadas para obtener una visión completa del mercado, de los clientes y de la empresa con la finalidad de aumentar el crecimiento de la compañía.
La información proporcionada por el Marketing Intelligence permite tomar decisiones estratégicas en base a la medición de lo que realmente importa. Pero, ¿cómo actúa realmente el Marketing Intelligence?
- Facilita el acceso a datos: cada compañía es distinta, por lo que cada una precisa de una información diferente que se ajuste a sus prioridades. Por 4este motivo, es necesario fijar el volumen de información que se desea obtener, así como las métricas necesarias para medir esa información. Es necesario analizar la situación de la empresa y los objetivos que se quieren alcanzar, y solo de esta forma podrán definirse las métricas y KPIs oportunos para medir la información de forma precisa.
- Integración de herramientas de analítica, CRM y Business Intelligence: una vez ya hemos definido los KPIs, es importante analizar las herramientas disponibles en el mercado que nos permitan obtener la información deseada.
- Control y seguimiento de datos: la forma más sencilla de sacar provecho de la información recopilada es llevar a cabo un control periódico de los datos. Estas herramientas suelen ofrecer informes periódicos, pero aún así solo con eso no es suficiente, ya que los datos solo son valiosos cuando son comprensibles. Por este motivo el análisis personal y las habilidades humanas son más necesarias que nunca en el campo del Marketing Intelligence, ya que extraen conclusiones acertadas que optimizan la toma de decisiones estratégicas.
- Explotación de la información: la evolución de las tecnologías y la importancia del análisis de datos han permitido que las empresas aumenten su productividad gracias a la inversión que realizaron en Marketing Intelligence y Business Intelligence.
Aunque el análisis de datos sigue avanzando, no podemos olvidar al Bad Data, que sigue muy presente. El 80% de los ejecutivos europeos y estadounidenses consideran que el análisis de datos es un punto clave en sus planes estratégicos para cumplir sus planes de negocio y marketing, y que el Bad Data sigue generando grandes pérdidas.
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