Uno de los problemas más habituales a los que se enfrentan las empresas hoy en día es la falta de calidad en los datos que manejan en sus sistemas. Contar con datos imprecisos o erróneos lastra la toma de decisiones y, en el peor de los casos, supone una amenaza para la evolución del negocio. Con el fin de las cookies cada vez más cerca, mantener la data quality se ha convertido en un objetivo fundamental para las marcas. ¿Cómo lograrlo?

Colecta de datos, una etapa fundamental para garantizar la data quality

Nuestros especialistas en Data Science dividen los proyectos de esta rama en tres fases: 

1. Colecta de datos: la recogida del dato en bruto es vital para mantener la data quality. En esta fase se comprueba que los datos procedentes de cada canal online y offline se están procesando correctamente.

2. Segmentación o tratamiento: aquí se transforma el dato para extraer valor del mismo. Se trabaja en la integración de distintas fuentes y en la puesta en marcha de data lakes que permitan analizar en profundidad los datos. 

3. Activación: consiste en extraer el conocimiento que aportan los datos para orientar la toma de decisiones. Los datos de calidad son un faro que guía, por ejemplo, la compra de medios o el desarrollo y optimización de audiencias, entre otros aspectos.

Las 3 áreas de trabajo clave que determinan la calidad de los datos

La colecta de datos es el área que más impacto tiene en cuanto a la data quality. En este sentido, hay distintos tipos de fuentes de datos que trabajar de forma individual: 

1. Datos Site Centric

Se trata de datos que proceden de propiedades que la empresa controla como sus propias webs (generalmente a través de Analytics) o de apps de la marca. Las problemáticas más habituales que surgen en este contexto son que la información que se recoge es inexacta o no es la apropiada (faltan los KPI que realmente aporten valor). 

Por tanto, el trabajo que se desarrolla en este punto es determinar si los códigos de tracking están implementados correctamente y analizar si los eventos que se miden son los que realmente necesita la marca. 

Otro punto relevante es comprobar si se está cumpliendo la normativa de consentimiento para recabar cookies de tercera parte. Los últimos cambios prohíben el uso de muros de cookies y exigen que el usuario dé su consentimiento de forma expresa. Este aspecto afecta de lleno a la colecta de datos, pues habrá usuarios que rechacen las cookies y se perderá una parte de la información. Cumplir la normativa es obligatorio, pero existen estrategias para minimizar su impacto. 

2. Datos Ad Centric

La data quality es crucial para optimizar las inversiones publicitarias entre canales y medios. El trabajo de data science busca garantizar que haya una coherencia en la nomenclatura y la taxonomía de las dimensiones y valores de dato que se recogen. El fin último es lograr una uniformidad que permita comparar resultados entre canales y optimizar las inversiones para sacarles el máximo rendimiento. 

Por tanto, en esta etapa:

  • Se comprueba que los píxeles de cada canal estén recogiendo los datos adecuados.
  • Se elabora una taxonomía común.
  • Se verifica que se siguen los mismos patrones para que los datos puedan ser comparables entre sí, aunque provengan de distintos medios.
Con el fin de las cookies de terceros, garantizar la data quality es un objetivo de las marcas

3. Datos User Centric

En esta etapa se busca cruzar los datos de primera parte con los que proceden de las otras dos áreas (ad centric y site centric) para poder tener una visión más global y reforzada de lo que está ocurriendo en el negocio a nivel online y offline. Lo más habitual es encontrar First Party Data en sistemas CRM, call centers o puntos de venta si la marca tiene tiendas físicas.

Como la variedad de sistemas es tan amplia, se suele trabajar en soluciones ad hoc para enriquecer el universo de datos de la marca y mejorar la atribución de las ventas. En este sentido, la calidad de los datos depende de encontrar el pivote que permita unir ambos mundos.

La desaparición paulatina de las cookies de tercera parte también está teniendo consecuencias en este ámbito de trabajo. Antes, las marcas podían reconstruir el camino que había seguido el usuario de forma retrospectiva una vez que se registraba. Sin las Third Party Cookies, es muy probable que la información previa esté distorsionada o incompleta, por lo que muchas marcas están buscando una fórmula que impulse a los usuarios a navegar registrados en su ecosistema como una vía para evitar la pérdida de visibilidad

La calidad de los datos disponibles: un objetivo fundamental para las marcas

En los últimos meses, muchas marcas se están enfrentando a una degradación paulatina de la calidad de los datos con que operan. La normativa de cookies junto con los cambios que han acompañado a iOS 14 e iOS 14.5 en plataformas como Facebook están provocando que las empresas puedan acceder a un menor volumen de datos y que estos sean, en gran medida, estimaciones.

Por esta razón, mantener la data quality se ha convertido en un objetivo primordial para las marcas. Si esta situación te resulta familiar, podemos trabajar mano a mano para limitar la pérdida de calidad de los datos. Ponte en contacto con nosotros y el equipo de Data Science analizará tu caso en detalle y te guiará en el proceso.

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