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 – The CX Company, 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.
¿En qué afecta el Bad Data?
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 inválidos. 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 utiliza diversas fuentes de información para obtener una visión completa del mercado, de los clientes y de la propia empresa. Su objetivo es favorecer el crecimiento de la organización.
La información que proporciona permite tomar decisiones estratégicas basadas en datos relevantes. Pero, ¿cómo funciona realmente el Marketing Intelligence?
- Facilita el acceso a los datos. Cada empresa es diferente y necesita información adaptada a sus prioridades. Por este motivo, es necesario definir el volumen de datos que se desea obtener, así como las métricas que se van a utilizar. También es importante analizar la situación de la empresa y los objetivos que se quieren alcanzar. Solo así es posible establecer KPIs adecuados y medir la información de forma precisa.
- Se integran herramientas de analítica, CRM y Business Intelligence. Una vez definidos los KPIs, es necesario analizar las soluciones disponibles en el mercado para obtener la información requerida.
- Se realiza un control y seguimiento de los datos. La forma más eficaz de aprovechar la información es realizar un seguimiento periódico. Estas herramientas suelen generar informes automáticos, pero esto no es suficiente. Los datos solo son útiles si se interpretan correctamente. Por ello, el análisis humano sigue siendo clave en el Marketing Intelligence, ya que permite extraer conclusiones y mejorar la toma de decisiones.
- Se produce la explotación de la información. El desarrollo tecnológico y el auge del análisis de datos han permitido a las empresas aumentar su productividad gracias a la inversión en Marketing Intelligence y Business Intelligence.
Conclusiones
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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