¿Cuál es el problema de los datos obsoletos?

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Aunque pueda parecer insignificante, los datos antiguos o desfasados suelen ser peores que los malos. Las marcas que tratan de utilizar datos obsoletos para informar sus decisiones se estarán haciendo un flaco favor a sí mismas y a sus clientes.

 

 

 

Piensa en los consumidores de 2018 y en cómo se acercaban a las marcas y a las compras, tanto en línea como en las tiendas físicas. Si avanzamos hasta el año 2022, el panorama (especialmente después de la campaña COVID-19) es muy diferente.

Además, los datos demográficos de los clientes cambian en periodos de tiempo relativamente cortos: las personas cambian de nombre, dirección, edad, se casan, tienen hijos, cambian de trabajo, obtienen ascensos, ajustan su nivel de ingresos, su nivel de educación y, como ya se ha dicho, cambian sus hábitos de compra y de gasto.

A nivel individual, el uso de un historial de compras de clientes obsoleto puede ser engañoso o directamente incorrecto, especialmente cuando se utiliza para obtener información procesable.

¿Es una plataforma de datos de clientes la solución?

La sobrecarga de métricas a menudo distrae a las marcas de centrarse en lo que realmente mueve la aguja. Existen nuevas herramientas tecnológicas para capturar datos y filtrar la información anómala e incompleta. Las capacidades analíticas automatizadas proporcionan una visión de los datos que es fácil de ver y manipular"

Uno de los principales objetivos de la utilización de datos de calidad es obtener información práctica y, afortunadamente, la tecnología permite a las marcas abrirse camino en el fango para obtenerla.

Para dejar de lado el ruido y centrarse en las cifras que realmente impulsan su negocio, las empresas deben buscar herramientas que les ayuden a obtener fácilmente información práctica. Estos datos pueden revelar tendencias y anomalías importantes. Las métricas de alto nivel deben ser sencillas, medibles y, sobre todo, relevantes para los objetivos de la organización.

Las plataformas de datos de clientes (CDP) suelen utilizarse para domar a la bestia de los datos. El coste anual de los datos de mala calidad supera los 3,1 billones de dólares sólo en Estados Unidos. Las marcas tienen que llevar a cabo muchas campañas diferentes a través de varios canales digitales y tradicionales y la fragmentación se produce porque tamizar a través de todos esos datos sin ayuda puede ser difícil, y la información clave a menudo se pierde.

Conseguir datos de alta calidad requiere una plataforma dinámica de gestión de datos de clientes que mantenga la calidad necesaria para el mundo actual en tiempo real. Un CDP debe ser de clase empresarial, capaz de ingerir datos de fuentes internas y externas en lotes y en tiempo real, proporcionar garantía de calidad (por ejemplo, fusión, coincidencia y resolución de identidad), crear un gráfico de identidad de cada cliente junto con todo el perfil y el historial transaccional y proporcionar automatizaciones y flujos de trabajo que permitan a las marcas trabajar en la estrategia mientras el sistema maneja las interacciones personalizadas a escala.

Los datos extraídos de un CDP "sin adornos" o de un lago de datos estancado (también conocido como pantano de datos) pueden estar bien para una pequeña empresa, pero crean experiencias de cliente pobres para las grandes organizaciones. 

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