Por qué puede (o no) confiar en sus informes

Según Harvard Business Review, el 90% de los líderes empresariales creen que la alfabetización de datos es crucial para el éxito de la empresa. Sin embargo, el 84% de los especialistas en marketing tienen dificultades para acceder a datos e información. Los tableros y los informes no muestran la imagen real y no se puede confiar ciegamente en ellos.

¿Por qué es este el caso? La mala calidad de los datos y los errores de datos se encuentran entre las principales razones por las que no puede confiar en sus informes de marketing. Según una encuesta de Gartner, "el impacto financiero promedio de la mala calidad de los datos en la organización se estima en $15 millones por año".

Si no confía en sus tableros y en los datos sobre los que se construyen, las decisiones de administración no se tomarán en función de los números reales. Y para las empresas, eso es terrible.

En este artículo, analizamos todos los posibles errores de datos y las etapas en las que pueden ocurrir esos errores. A continuación te proporcionamos consejos específicos sobre cómo evitarlos. ¡Aquí está su lista de verificación para decir no a la mala calidad de los datos!

Si desea que su empresa tenga éxito, debe capacitar a los usuarios comerciales con información de datos de alta calidad. Con toda la información disponible a mano, los especialistas en marketing pueden explicar fácilmente por qué funcionó una decisión, qué afectó el éxito o el fracaso de las campañas publicitarias, qué se puede hacer mejor, etc.

Además, con el panorama de medios digitales en rápido crecimiento, los clientes utilizan cada vez más canales de medios y esperan un enfoque personalizado respaldado por datos para poder obtener recomendaciones precisas. No es razonable ignorar las capacidades de análisis de marketing, especialmente si se tiene en cuenta que más del 80 % de los presupuestos de marketing dependen de los canales digitales para atraer clientes. ¡Es como si tuvieras un potente Ferrari en tu garaje y tuvieras miedo de conducirlo!

Sin embargo, implementar este enfoque lógico y directo es complicado: para que los ejecutivos y los especialistas en marketing apliquen los datos recopilados, deben confiar en ellos . Y ahí está la raíz de todos los problemas.

¿Qué se puede hacer para mejorar la calidad de los datos recopilados de todos los canales con los que trabajan los especialistas en marketing y aumentar la confianza en los resultados de los datos? ¡Evita que aparezcan errores!

Hay tres etapas en las que suelen surgir errores de datos:

1. Planificación de la medición
2. Recopilación y preparación de datos (normalización)
3. Creación de informes

¡Nota! En cada una de estas etapas, los datos pueden ser mal manejados debido a factores humanos.

Veamos qué se puede hacer para evitar que aparezcan errores. Después de todo, es mucho más fácil prevenir errores que buscar errores y discrepancias de datos en todo el sistema de informes.

El primer paso para trabajar con datos parece bastante fácil: debe planificar la recopilación de todos los datos de marketing que necesita. Sin embargo, la recopilación de datos a menudo se planifica solo para una tarea específica, por lo que es posible que no tenga suficientes datos para las nuevas tareas que emprende o los nuevos proyectos que inicia. Por lo tanto, saltarse el paso de planificación no es razonable. El equipo de OWOX siempre hace un análisis express antes de empezar a trabajar en un proyecto. ¿Por qué? Identificar posibles cuellos de botella en la recopilación de datos. A veces, el equipo incluso desarrolla sistemas completos de métricas y enumera todos los parámetros posibles.

El desafío es recopilar todos los datos fragmentados de todas las fuentes de datos (diferentes plataformas de publicidad y servicios con los que trabaja) y hacer que estos datos trabajen para usted.

La ausencia de esta etapa de planificación, o un enfoque no estructurado, lleva a reconfigurar la transferencia de identificadores mientras no se dispone de datos históricos. Si no tiene todos los datos, sus decisiones y acciones se basarán en información incorrecta o incompleta. Para evitar esto, debe tener en cuenta todos los puntos de contacto del cliente al recopilar:

• Datos de comportamiento del usuario de su sitio web y/o aplicación
• Datos de costes de las plataformas publicitarias
• Seguimiento de llamadas, chatbot y datos de correo electrónico
• Datos de ventas reales de sus sistemas CRM/ERP, etc.

Los principales errores que pueden aparecer en esta etapa son el resultado de:

• Obtener datos agregados y muestreados . Los datos muestreados son datos generalizados que se producen cuando solo una parte de los datos se analiza y utiliza para generar informes. Imaginemos que tienes un kilo de manzanas y tu tarea es decidir si estas manzanas están buenas o podridas. Si usas datos de muestra (dos o tres manzanas del racimo completo), puedes decidir que ese kilo es de excelente calidad cuando en realidad todas las demás manzanas que no probaste están podridas.

¿Por qué está pasando esto? Dado que el procesamiento de conjuntos de datos masivos en el menor tiempo posible es una tarea complicada y que requiere muchos recursos, los sistemas procesan los datos rápidamente mediante el muestreo, la agregación y el filtrado de datos para generar informes lo más rápido posible.

¿Cómo afecta la calidad de los datos y los informes? Obviamente, mal. No se pueden tomar decisiones inteligentes basadas solo en una pequeña muestra de datos. Por ejemplo, es posible que no vea una campaña publicitaria rentable y que la desactive debido a datos distorsionados en un informe.

¿Cómo puedes identificar este problema? En la interfaz de Google Analytics, verá un mensaje en la parte superior del informe que dice Este informe se basa en N% de sesiones .

Si desea tener informes en los que pueda confiar, es imprescindible obtener datos sin muestrear sin procesar. Entonces, después de decidir sobre todas las fuentes de datos, debe usar preferentemente conectores que recopilen automáticamente datos sin procesar y verifiquen regularmente la integridad de los datos.

• Obtener datos incompletos e incorrectos de la API de un servicio de anuncios . ¿Por qué pasó esto? Los servicios de publicidad recopilan una gran cantidad de datos sobre los usuarios y su comportamiento; sin embargo, durante la transmisión de datos, pueden aparecer errores como datos duplicados, pérdida de datos o discrepancias durante una actualización retrospectiva. ¿Cómo afecta esto a la calidad de sus datos e informes? Estos errores se transfieren a los informes y, como resultado, es simplemente imposible tomar las decisiones correctas debido a informes inexactos.

¿Cómo arreglar este problema? Como es imposible controlar directamente el código cuando se trabaja con API, puede ser difícil interactuar con los servicios. Recomendamos encarecidamente utilizar herramientas de importación de datos que admitan cambios de API. En caso de que los datos no estén disponibles, estas herramientas pueden mostrar las brechas de datos existentes y descargar los datos posteriormente.

¿Dónde guardo toda esta información?

Si desea almacenar cada byte de datos en sus propios servidores, le costará una fortuna. Recomendamos usar soluciones en la nube, ya que ahorrarán sus recursos y brindarán acceso a los datos a nivel mundial. Sin duda, la mejor opción del mercado que considera las necesidades de los especialistas en marketing es Google BigQuery. Puede usar este servicio en la nube para almacenar datos sin procesar de sitios web, sistemas CRM, plataformas publicitarias, etc.

Básicamente, la mejor opción para evitar errores en la recopilación de datos es nunca recopilar datos manualmente. Hoy en día, hay toneladas de soluciones de software de marketing como OWOX BI que recopilan automáticamente datos en un almacén de datos (o lago de datos) desde diferentes servicios y sitios web.

Durante muchos años, el marketing dependió de datos de terceros. Pero ahora, grandes empresas influyentes como Google y Apple están cambiando la forma en que usan los datos personales. Pronto, el mundo abandonará las cookies de terceros. Para los especialistas en marketing, esto significa una recopilación de datos complicada y la pérdida de toneladas de datos valiosos sobre las actividades de los usuarios en diferentes puntos de contacto. ¿Qué se puede hacer para mantener su desempeño? En primer lugar, debe concentrarse en recopilar datos de primera y segunda parte. En segundo lugar, debe estar preparado para usar lagos de datos, ya que solo usted posee y controla los datos almacenados en dichos lagos (y no las plataformas de publicidad). Debido a las actualizaciones en los productos de Google (Google Analytics 4, la iniciativa Privacy Sandbox), recomendamos usar Google BigQuery, ya que la nueva versión de Google Analytics tiene integración nativa con GBQ y proporciona exportaciones de datos completas.

El segundo paso después de recopilar todos los datos es utilizarlos. Sin embargo, no puede hacerlo de inmediato. Es imposible trabajar con los datos hasta que estén preparados (normalizados). ¿Por qué es así? Los datos de diferentes plataformas/servicios de publicidad tienen diferentes estructuras y están en diferentes formatos y monedas. Para poder crear informes, necesita que sus datos estén estructurados, actualizados y completos.

Al intentar normalizar los datos, puede encontrar desafíos relacionados con:

• Diferentes formatos de datos, estructuras y niveles de detalle. ¿Por qué es este el caso? Diferentes servicios usan diferentes esquemas para cargar datos. Por ejemplo, un servicio de publicidad puede tener una columna llamada Nombre del producto , mientras que otro tiene una columna llamada Categoría del producto .

¿Cómo afecta esto a la calidad de los datos y los informes? Es simplemente imposible crear informes si los datos están en estructuras diferentes.

¿Cómo arreglar este problema? Antes de analizar los datos, se deben convertir a un solo formato; de lo contrario, nada bueno saldrá de su análisis. Por ejemplo, debe fusionar los datos de la sesión de usuario con los datos de costos publicitarios para medir el impacto de cada fuente de tráfico o canal de marketing en particular y para ver qué campañas publicitarias le generan más ingresos.

• Diferentes monedas. Los diferentes servicios de publicidad usan diferentes monedas, y para obtener los números correctos en sus informes, siempre debe verificar qué moneda se usa y convertir todas las monedas a una sola moneda base.
• Dependencias de inserción, actualización y eliminación. Al eliminar los datos no estructurados para que sean perfectamente uniformes en todos los registros y campos, pueden aparecer varios efectos secundarios no deseados.

¿Cómo afectan estas dependencias a la calidad de los datos y los informes? El resultado más común de tales errores es que el sistema descarta los datos y no se tienen en cuenta al crear informes, lo que hace que los informes en sí sean erróneos. Por ejemplo, supongamos que tenemos un objeto de sesiones y un objeto de anuncios . En las sesiones , tenemos datos de los días 10 a 20, y en los anuncios hay datos de los días 10 a 15 (por alguna razón, no hay datos de costos de los días 16 a 20). En consecuencia, perdemos los datos de los anuncios de los días 16 a 20 o los datos de las sesiones solo estarán disponibles durante los días 10 a 15.

¿Cómo arreglar este problema? Si el usuario no conoce las peculiaridades de la fusión de datos y no verifica los datos con los que trabaja, la probabilidad de cometer un error es muy alta. Por lo tanto, la solución es verificar sus datos antes de usarlos.

¡Nota! La normalización de datos es un "trabajo de mono" manual y rutinario que no es muy inspirador y evita que los analistas extraigan información. Las dificultades de normalización suelen ocupar hasta el 50% del tiempo de trabajo de un analista. Y seamos honestos: es bastante frustrante. Para evitar que esto suceda, ¡utilice herramientas de automatización!

La salida perfecta es aplicar soluciones automatizadas que puedan recopilar, limpiar, normalizar y monitorear la calidad de sus datos para que estén listos para el negocio. Una variante aún mejor es si su conector de datos elegido puede hacerlo todo por usted, como lo hace la plataforma OWOX BI todo en uno. Con la ayuda de OWOX BI, puede enfrentar fácilmente todos los desafíos que aguardan a los especialistas en marketing y analistas y obtener datos listos para el negocio en los que puede confiar.

Los errores de recopilación y normalización de datos nunca lo molestarán con OWOX BI. Este servicio libera su valioso tiempo y maneja:

• Recopilación de datos. Obtenga todos los datos que necesita de Google Analytics, servicios de publicidad, su sitio web, su tienda fuera de línea, servicios de seguimiento de llamadas y sistemas de CRM en Google BigQuery. OWOX BI le permite obtener informes sin muestreo sobre los parámetros disponibles. El servicio recopila datos sin procesar y le advierte en caso de errores en la transferencia de datos de una API. Todo lo que tiene que hacer es proporcionar acceso a las fuentes de datos y elegir qué datos desea recopilar.
• Monitoreo de datos. Siempre puede ver dónde tiene discrepancias de datos, durante qué período y qué tan críticas son con la ayuda de OWOX BI. Compara la cantidad de datos en su proyecto de BigQuery diariamente por visitas, sesiones, usuarios y transacciones con Google Analytics y señala discrepancias significativas.
• Normalización de datos. OWOX BI lo ayuda a limpiar, deduplicar y actualizar datos, así como a convertir costos en una moneda base y monitorear la relevancia de los datos. Además, OWOX BI puede definir errores en las etiquetas UTM, como parámetros dinámicos no admitidos, errores de sintaxis o una falta absoluta de etiquetas UTM obligatorias.

Con OWOX BI, puede recopilar datos de marketing para informes de cualquier complejidad en el almacenamiento seguro en la nube BigQuery de Google, que es la mejor opción para las necesidades de marketing.

Según las encuestas, el 84 % de los especialistas en marketing tienen dificultades para acceder a datos e información, mientras que el 86 % cree que necesita mejores herramientas para obtenerlos. En pocas palabras, los especialistas en marketing quieren tener un informe tan pronto como lo piensen. El negocio se beneficia cuando el equipo de marketing implementa conocimientos mientras que el equipo de análisis los extrae. Y con más y más datos de comportamiento de los usuarios recopilados por los especialistas en marketing, debería ser fácil obtener información útil. Sin embargo, en la práctica, las cosas suelen funcionar de manera totalmente opuesta.

Después de hacer frente a los obstáculos en los niveles de recopilación y preparación de datos, todavía existen otras dificultades con la creación de informes, tales como:

• decidirqué modelo de atribución usar. No hay una respuesta correcta, ya que se requieren diferentes modelos para diferentes tareas. Además, debes tener en cuenta las peculiaridades de tu negocio. Una descripción detallada de todos los modelos de atribución en el mercado puede ayudarlo a elegir el mejor para usted.
• decidirque informe de servicio de edificio a utilizar. Elija un servicio que pueda proporcionar fácilmente visualizaciones de datos comprensibles y pueda actualizar los informes automáticamente. Tenga en cuenta que, si bien los servicios de visualización de datos, como Google Data Studio, pueden funcionar con más de dos fuentes de datos, aún no es posible usarlos para fusionar y transformar datos. Si desea crear un informe basado en muchas fuentes de datos, primero debe recopilar todos los datos necesarios en un lago de datos (por ejemplo, Google BigQuery).

Cuanto más complicado se vuelve todo el ecosistema de informes (especialmente para las empresas) y cuantos más informes y consultas SQL se crean, más fácilmente se rompe el sistema. Aparte de los errores de datos fácticos, también pueden aparecer varias dificultades que pueden conducir a más errores, consultas SQL rotas o malentendidos y mal uso de los datos recopilados .

• Demasiadas modificaciones a los informes (y/o consultas SQL) en poco tiempo. ¿Por qué está pasando esto? En la arquitectura de informes clásica, había un conjunto de datos debajo de cada informe creado mediante consultas SQL y nada cambió. Pero hoy en día, estas consultas SQL se modifican y editan de vez en cuando. ¿Cómo afecta esto a la calidad de los datos y los informes? Hay tantos cambios que es fácil olvidar qué cambios se hicieron y cuándo. Esto significa que las ediciones a nivel de un conjunto de datos no se aplican a otro conjunto de datos.
• Los requisitos cambian constantemente (y la transición a una nueva versión de Google Analytics 4 y las limitaciones de uso de datos no lo hacen más fácil). ¿Por qué está pasando esto? Mientras crece la necesidad de diferentes informes, los analistas necesitan crear conjuntos de datos, normalizar datos y escribir consultas SQL para cada informe. ¿Cómo afecta la calidad de los datos y los informes? Cuando se cambia el significado de un objeto, por ejemplo, lo que se entiende como una conversión cambia a una visita a un sitio web en lugar de hacer un pedido, es un desafío recordar qué se debe cambiar para que los datos permanezcan precisos y correctos en cada informe.
• Un largo proceso de presentación de informes. ¿Por qué está pasando esto? Los analistas siempre están sobrecargados y los especialistas en marketing tienen que esperar los informes. Además, según los estudios, la creación de incluso un solo tablero lleva un promedio de 4,5 días, un mínimo de tres iteraciones y, lo que es más importante, alrededor de $ 18,000. ¿Cómo afecta esto a la calidad de los datos y los informes? Los especialistas en marketing no tienen la oportunidad de encontrar respuestas inmediatas a todo tipo de preguntas sobre qué , por qué , cuándo y dónde en el momento en que surgen. Como resultado, las decisiones se toman con base en la intuición o en datos incompletos e incorrectos.
• Dificultad en la comprensión de los datos. ¿Por qué está pasando esto? Distintas personas trabajan con los mismos informes, y no siempre hay el mismo significado detrás de una métrica en particular y un parámetro en particular. Por ejemplo, dentro de varios informes, la métrica del usuario puede significar un usuario registrado sin compras o un cliente recurrente. ¿Cómo afecta esto a la calidad de los datos y los informes? Cuando toma una decisión, define un usuario de una manera, pero no hay garantía de que el informe al que hace referencia defina a un usuario de la misma manera.

Todos estos factores se pueden ilustrar con un ejemplo: jugar un juego de susurro por el carril . Sus datos de entrada parecen ser correctos y relevantes, pero el resultado aún no es lo que se suponía que era.

Es toda una tarea hacer que los datos y los informes sean confiables y aplicables. Entre los principales dolores y obstáculos para lograr este objetivo se encuentran los siguientes:

• Tener acceso a datos actualizados, completos y de alta calidad listos para el negocio para liberar el tiempo de los analistas para buscar zonas de riesgo y crecimiento y encontrar nuevos enfoques para trabajar con datos.
• Ser capaz de generar informes de marketing en cuestión de minutos para que los especialistas en marketing puedan probar hipótesis rápidamente y buscar información.

Afortunadamente, las modernas soluciones de análisis en la nube brindan a los especialistas en marketing y analistas informes y datos en los que pueden confiar. Si desea crear informes en los que pueda confiar (informes que no se rompan y que no tarden días en prepararse), debe intentar usar OWOX BI. Es un servicio diseñado específicamente para necesidades de informes de marketing basados ​​en datos completos y de alta calidad. Con su enfoque reflexivo, los analistas pueden probar hipótesis y encontrar información cinco veces más rápido.

OWOX BI democratiza el acceso a los datos para todos los usuarios, independientemente de su formación técnica. El servicio le brinda procesos automatizados para recopilar y preparar datos listos para el negocio, lo que le permite crear y editar informes en minutos. Además, puede dejar de preocuparse por los errores en los informes cuando realiza cambios, ya que con OWOX BI, ¡sus informes nunca fallan!

OWOX BI hace que sea más fácil que nunca desbloquear información atrapada en sus datos y crear informes en los que puede confiar. ¡Reserve una demostración gratuita para ver de qué otra manera OWOX BI garantiza la calidad de los datos y cómo puede beneficiarse de la gestión de datos totalmente automatizada hoy!

Una empresa obtiene el máximo valor de sus datos cuando son de alta calidad y cuando los responsables de la toma de decisiones pueden actuar rápidamente sobre los hallazgos de los datos.

Un analista es más valioso cuando trabaja con datos listos para el negocio, puede responder rápidamente preguntas comerciales con la ayuda de los datos y puede aportar información procesable. El trabajo de un analista ya no consiste en dedicar tiempo a recopilar, preparar y armonizar datos y escribir consultas SQL.

Una empresa necesita usar herramientas de automatización con datos modelados listos para el negocio para crecer más rápido que los competidores que usan conocimientos de marketing. Los datos de alta calidad son la base sobre la que se deben construir todos los informes y decisiones de gestión. Si bien puede haber muchos obstáculos para obtener datos de alta calidad en los que se pueda confiar, desde la etapa de recopilación de datos hasta la etapa de creación de informes, aún es posible hacerlo.

¿Qué se puede hacer para superar estos problemas?

• Evite errores al recopilar datos, ya que es más fácil y económico evitar que ocurran errores en primer lugar que mitigar sus consecuencias.
• Evite la posibilidad misma de un error utilizando la mayor automatización posible en los flujos de trabajo. Sin mencionar que la automatización de tareas manuales y repetibles permite a los especialistas concentrarse en actividades de mayor valor agregado, como el desarrollo de conocimientos de datos procesables.