Las preguntas que todo mercadólogo se debe hacer para conocer la efectividad de su big data

La velocidad con la que ha evolucionado el big data provocó que las marcas y mercadólogos se adentraran rápidamente en el universo de los datos. Desde entonces, la experiencia digital obligó a los marketeros a mejorar su trabajo, a partir del alcance de los datos.

Sin embargo, con el escándalo publicitario de Google se descubrió que los datos no eran la clave para una comercialización dirigible, ya que se vislumbró una sutil diferencia, entre datos simples y datos de calidad, o datos con integridad, ya que se demostró que no todo el big data era transparente. Adage recomienda a los mercadólogos hacer las siguientes preguntas para encontrar una buena estrategia de datos:

¿Tus datos son frescos o estancados? La vida promedio de una cookie es de 30 días, ya que más de 55 millones de personas cambian de compañía telefónica cada año, es decir, el 43 por ciento del registro de clientes está “fuera de fecha” o no son válidos, mientras el 60 por ciento de los datos son incorrectos. Los únicos datos que importan son datos precisos, aquellos que se purgan constantemente. Una mejor captación de datos comienza con recabar datos técnicos, geográficos, de atención, consumo, conductuales e intencionales.

¿Cómo se modelan sus datos? Sobre la exactitud de los datos es importante contrastarlos con otros para que no parezcan opacos, ya que será la única forma de definir una buena audiencia, es decir, los enlaces definitivos entre correo electrónico y cookie generan solo una tasa de coincidencia del 30 al 50 por ciento, por lo que solo la mitad de los datos pueden ser correctos.

¿Sus datos están conectados? La mayoría de los datos son digitales, sin embargo, los consumidores o target de una marca no tiene una vida lineal, por lo que los datos conectados abarcan la vida digital y la no conectada. A eso se le llama datos “3D”.

¿Está dirigido a individuos u hogares?  Los datos suelen confundir género, y es que actualmente el 40 por ciento de los compradores de comestibles o comida son hombres, no mujeres, es decir, los hogares comparten las tareas. Por lo que la mayoría de los datos de compra se generan a partir de los datos de la tarjeta del comprador, sin embargo, la generalización puede generar análisis incorrectos y estrategias de marketing inexactas.

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