Data quality e a sua importância para as estratégias de marketing

por Carlos Eduardo Magalhães Quarta-feira, 15 de janeiro de 2020   Tempo de leitura: 8 minutos

Qualidade de dados — ou data quality — tem a ver com o valor que se pode extrair de um conjunto de dados. Um dado bruto é somente um número. Para torná-lo útil, é preciso analisar e extrair alguma informação. Mas para podermos mensurar o valor dessa informação, é preciso que ela seja confiável, e é aí que entra a qualidade de dados.

Data-driven marketing

O consumidor está cada vez mais acostumado com conteúdo personalizado na internet. Uma pesquisa realizada pelo BCG mostra que existe alta receptividade dos internautas para anúncios e pontos de contato digitais — 56% dos brasileiros se declaram inclinados a clicar em algum anúncio digital quando o vê — e que a personalização é fundamental para aumentar receptividade e efetividade junto aos clientes.

Além disso, um estudo feito pelo Google em parceria com o BCG demonstrou que as empresas que tomam a liderança nesse processo podem chegar a 20% em incremento de receitas e alcançar ganhos de eficiência em marketing, incluindo redução nos custos de até 30%.

Para atingir esse nível de maturidade digital, garantir a qualidade de dados é essencial.

O impacto da qualidade de dados no marketing

A baixa qualidade de dados impacta negativamente não somente as decisões estratégicas de uma organização, impedindo previsões mais assertivas e a melhor compreensão do comportamento de seu consumidor e suas necessidades, como também resultam em consideráveis custos para as empresas, afetando variáveis como o ROI, por exemplo, sendo consequência de dados precários de clientes para campanhas.

Quando bem estruturado, o data quality pode ajudar não apenas a entender melhor a jornada do consumidor, mas como o usuário em si. Com o desenvolvimento de personas, as empresas podem identificar quem são seus clientes, e, a partir desses dados, criar segmentos e audiências que melhor atendam seu público.

Com a alta qualidade de dados, é possível otimizar mídia através dos diferentes perfis de usuário e seu comportamento ao longo do funil de vendas, resultando em ofertas personalizadas, sejam elas de awareness para conhecimento de marca ou performance para estimular a conversão, e que atingem o consumidor quando ele quer e necessita.

É possível também determinar através de quais fontes de tráfego que esses usuários acessam suas páginas e campanhas e também acompanhar outras métricas importantes para gerar insights para novas estratégias e melhorias, como tempo médio na página e engajamento com o conteúdo, e até mesmo o feedback dos próprios usuários.

Como resultado, o data quality traz resultados positivos para a gestão do relacionamento com os clientes (CRM), aumentando a receita através de um processo de vendas mais eficiente e o direcionamento de recursos mais categórico, com sistemas e plataformas que tenham base de dados coesos.

O que é e como garantir a qualidade de dados?

Podemos dizer que um dado tem qualidade quando é possível assegurar sua precisão, consistência e confiabilidade dentre outras coisas. Para garantirmos que haja qualidade de dados, é preciso seguir alguns passos, de forma geral:

  • Planejamento
  • Coleta
  • Conferência
  • Acompanhamento

O planejamento envolve levantar as necessidades, objetivos e impeditivos do cliente. Para entender melhor, recomendo a leitura de um dos nossos posts: A importância do planejamento em um projeto de coleta de dados.

A coleta de dados deve garantir que os dados venham dos lugares certos, estruturados (quando possível) e consistentes, de acordo com o planejado. Essa coleta pode vir diretamente do tagueamento — a coleta de dados de interação do usuário —, ou da extração e processamento de diversas bases de dados.

Já a conferência — ou data profiling — é o processo de examinar os dados e analisar se eles passam nos requisitos de qualidade. Também pode envolver a limpeza, estruturação, eliminação de duplicações e identificação de anomalias. Após realizar todos esses passos, é preciso examinar o conjunto novamente, até que não seja necessário repetir novamente. É aqui que se identificam problemas na coleta, por exemplo.

Após todos esses passos, podemos garantir que um conjunto é confiável o suficiente para iniciar as análises. Mas é preciso que haja acompanhamento constante da coleta e conferências periódicas, para que a qualidade de dados seja constante.

Leia também: B2B: Fintechs são as que mais se destacam, diz especialista

Conclusão

Com o consumidor cada vez mais exigente, garantir boas experiências no ambiente digital já não é opção. Por isso, a qualidade de dados tem um grande impacto, e não só na performance de marketing, mas nos resultados da empresa como um todo. O data quality garante não apenas valor para o cliente de uma organização, mas também se torna diferencial competitivo para mesma.

Logo, é imprescindível a adoção de uma cultura de monitoramento e controle de dados. Ainda há muito o que se explorar sobre o data quality e sua importância para a tomada de decisão, o que só reforça a relevância do tema atualmente para as empresas, especialmente no segmento B2B.

Autores

Carlos Eduardo Magalhães | Técnico em Processamento de Dados e universitário de eletrônica, atualmente estagiário de data engineering na DP6.

Amanda Conde | Universitária cursando marketing e atualmente estagiária de data analytics na DP6.

Artigo republicado com autorização do autor. Texto original disponível aqui.

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