Il paradosso della ‘data quality’: come migliorare la qualità dei propri dati

Più canali di interazione abbiamo con i clienti, più saranno i dati da gestire per ottenere intuizioni complete e migliorare le attività di marketing. Con l’utente che utilizza sempre più canali nel proprio percorso verso l’acquisto, integrare i dati a disposizione è diventato sempre più complesso e ha reso ancora più rilevante la questione della qualità del dato.

Buona notizia: secondo uno studio di Making Science, i marketer in Italia stanno dando la giusta rilevanza ai dati e alla loro qualità. Infatti, solo il 4% delle aziende trascura la qualità delle informazioni che raccoglie. Questo è incoraggiante, tuttavia lo studio conferma anche che le attuali abitudini delle aziende non garantiscono l’accuratezza e la validità dei dati necessarie a ottenere i risultati migliori.

Quasi la metà dei marketer infatti si affida a processi interni gestiti dai propri team, e il 38% controlla personalmente possibili discrepanze tra le piattaforme utilizzate nell’azienda, lasciando più spazio all’errore umano e inefficienze.

Poca qualità dei dati nella pratica si trasforma in poca abilità di prendere decisioni strategiche, il che significa minor ritorno sull’investimento. Specialmente in tempi incerti, dove i marketer devono dimostrare l’utilizzo efficiente del budget disponibile, diventa ancora più importante assicurarsi che la qualità dei dati non sia solo un valore aziendale a livello teorico, ma sia una pratica diffusa all’interno del business.

Una priorità per l’azienda 

In un’azienda non basta che ci sia qualcuno dedicato alla qualità dei dati. Il dato è un valore aziendale, che deve guidare le scelte di tutti i dipartimenti a tutti i livelli di business. Dalle regolamentazioni esterne sull’utilizzo dei dati alle procedure interne di raccolta, tutta l’azienda deve essere accuratamente informata. Bisogna abbracciare l’importanza di questo fattore perché è determinante nel successo delle attività e il raggiungimento dei risultati. 

Il 75% delle aziende conferma che dati imprecisi impediscono di fornire ai clienti un’esperienza eccellente. Per questo è importante che tutti i team siano coinvolti nella strategia dei dati dell’azienda.

Completezza dei dati

La maggior parte degli errori quando si tratta di dati deriva da dati incompleti o mancanti. Per questo è importante effettuare monitoraggio costante ed ottenere analisi granulari. Questo serve a comprendere quali sono le azioni di marketing efficaci, e quali no, identificare canali che stanno generando più interazioni, essere in grado di misurare il ROI delle attività digitali svolte, e ottimizzare i propri contenuti a seconda dei comportamenti dell’utente.

Ecco alcuni esempi di misurazioni che si possono effettuare a livello di business:

• • Conversioni: il numero di conversioni avvenute in un determinato periodo di tempo
  • Crescita: il costo per ogni acquisizione ottenuta
  • Customer lifetime value: qual è il ‘valore’ che un determinato utente porta all’azienda, misurabile in quanto tempo è probabile che tale utente rimanga cliente della nostra azienda
  • Tasso di abbandono

Comprendere i consumatori, le loro abitudini e il loro rapporto con l’azienda è fondamentale per la sua lealtà verso il brand e la redditività nel lungo periodo. Scopri di più sulla maturità dei dati delle aziende italiane nella nostra ultima ricerca.