Identifique las tres diferencias
Ciertamente, los siguientes Excels no son reales. Sin embargo, veamos las entidades ficticias "Reality Check Ltd." y "Prime Performance Inc. Ayudan a identificar algunos de los retos típicos del uso de datos en los programas de fidelización. Localice las tres diferencias para descubrirlas.
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1. Inexactitud y decadencia
Reality Check Ltd, lucha por mantener la integridad de sus bases de datos. Los datos obsoletos e inexactos son un gran reto para los operadores de fidelización. Imagínese que está preparando una campaña de correo electrónico selectivo y descubre que una gran parte de los mensajes de su base de datos no son válidos, junto con nombres erróneos o preferencias inexactas.
Se calcula que, por término medio, más del 201 de los datos de marketing contienen direcciones de correo electrónico no válidas. La gente comete un número asombroso de errores al intentar registrarse. Además, no todas las empresas están bien configuradas y tienen opciones de "aceptar todos los correos" o no siguen un proceso de verificación.
Además, al menos el 22%2 de una lista de correo electrónico se degrada anualmente. Esto no sólo se debe a errores humanos. Los correos electrónicos desechables son una forma habitual de evitar dar su dirección real. Además, la gente cambia de trabajo o decide empezar a utilizar un nuevo correo electrónico. Considere que si no tiene el proceso adecuado sólo el 50%3 de los correos electrónicos de configuración "Aceptar todo" son válidos.
Las direcciones de correo electrónico falsas o no válidas se traducen en altas tasas de rebote y pérdidas de ventas. Esta dura realidad prevalece en la mayoría de las bases de datos de marketing y puede hacer descarrilar incluso los planes mejor trazados.
2. Segmentación y selección
La segmentación consiste en separar a los clientes en subgrupos con necesidades y preferencias similares. Esto permite a las empresas adaptar más eficazmente los productos y servicios, dirigir las comunicaciones, personalizar las experiencias y añadir valor para influir en el comportamiento de cada segmento. Sin embargo, Reality Check Ltd. demuestra que la segmentación no es tan sencilla como parece.
Una empresa podría empezar por desglosar los datos demográficos. Sin embargo, consideremos el punto de John Forsyth (ex-McKinsey). "Tienes dos personas, sabemos que tienen la misma edad. Sabemos que son ciudadanos británicos, y sabemos que son de sangre real, uno de ellos es el Príncipe Carlos. El otro es Ozzy Osbourne, el Príncipe de las Tinieblas. Están en el mismo segmento demográfico, pero es difícil imaginar que se dirijan a ellos de la misma manera".4.
Así pues, la segmentación debe tener como objetivo conocer más a fondo las preferencias individuales. Sin embargo, aquí es donde las cosas se complican. Por ejemplo, una empresa sofisticada que segmenta claramente las preferencias de los clientes, agrupando compras y respuestas a campañas similares, puede no conseguir tantas conversiones como desearía. Incluso cuando pueden definir "la siguiente mejor oferta" y estructurar mensajes muy específicos.
La vida real y el comportamiento de los clientes son impredecibles. Una campaña de descuentos por correo electrónico perfectamente sincronizada que incite a alguien a ir de compras puede no traducirse en una venta. Puede que el comprador no encuentre el color que busca o que encuentre una oferta mejor de la competencia. O que simplemente decida probar otra cosa.
Para poner las cosas en perspectiva, aquí están las tasas de conversión de email marketing en diferentes industrias presentadas en 2023 por Bloomreach5.
Incluso una empresa como Prime Performance Inc., que también puede segmentar basándose en datos psicográficos (estilo de vida, personalidad, opiniones e intereses), se enfrenta a desafíos. Independientemente de las capacidades de una empresa, mantener el ritmo sigue siendo difícil. Este reto surge de la naturaleza siempre cambiante de los rasgos de los consumidores y de la dificultad de obtener datos objetivos fácilmente disponibles.
A pesar de la avanzada tecnología actual, una empresa necesita el talento adecuado que pueda sortear estas incertidumbres. Deben hacer el mejor uso de la tecnología. Pero también deben mantenerse al tanto de tales dinámicas si la empresa quiere alcanzar sus expectativas. Por ejemplo, probar constantemente sus estrategias de marketing, extraer conclusiones y aplicarlas para optimizar segmentos puede ayudar a conseguirlo.
3. Usabilidad y accesibilidad
El ejemplo de los datos de Reality Check Ltd. ilustra cómo los datos poco fiables obstruyen la usabilidad y revelan su limitado acceso para recopilar datos de forma eficaz. Y lo que es más importante, pone de relieve el problema común de que no todos los datos pueden utilizarse o accederse a ellos.
En pocas palabras, la usabilidad de los datos se refiere a la facilidad con la que se puede acceder a ellos. Pero también comprenderlos y emplearlos para personalizarlos y fundamentar las decisiones empresariales. Sin embargo, obtener datos y convertirlos en información útil no siempre es sencillo.
Para empezar, los datos se suministran de diversas formas y a través de distintos canales. Luego hay que extraerlos, procesarlos y ponerlos a disposición de los usuarios. Normalmente, los analistas de negocio se encargan de esta tarea. Se encargan de prepararlos y presentarlos. Sin embargo, a menudo los datos residen en sistemas aislados, y lleva tiempo cotejarlos. Los analistas también tienen que superar diversos obstáculos técnicos o administrativos para acceder a estos datos y analizarlos. Además, la seguridad de los datos y el cumplimiento de la normativa son cruciales antes de poner los datos a disposición de los usuarios.
Considere los retos que plantean las incoherencias en los formatos de números o fechas en los conjuntos de datos fusionados. Considere también la necesidad de eliminar manualmente caracteres o símbolos especiales al importar datos de varios departamentos. Por no hablar de que el tratamiento de los datos y las prácticas de elaboración de informes pueden variar entre distintos equipos sin políticas coherentes. No es de extrañar que sólo el 45%6 de los profesionales del marketing declararon tener una estrategia para conseguir datos de marketing unificados.
Hacer frente a estos retos exige un esfuerzo concertado de todas las partes implicadas. El objetivo es establecer prácticas sólidas de gestión de datos que den prioridad a la usabilidad y la accesibilidad.
Si los datos no se pueden utilizar o no están disponibles, no sirven de mucho. Pero, admitámoslo, abordar todos los problemas relacionados con los datos no es fácil. Por eso, muchas organizaciones como Reality Check Ltd. se rascan la cabeza preguntándose por dónde empezar.
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- https://www.zerobounce.net/email-list-decay/ ︎
- https://www.dnb.com/perspectives/marketing-sales/master-data-in-the-time-of-covid-19.htm ︎
- https://getprospect.com/help-center/email-verification/accept-all-email-addresses ︎
- https://hbr.org/2014/07/what-you-need-to-know-about-segmentation ︎
- https://www.bloomreach.com/en/blog/2023/email-conversion-rate ︎
- http://chrome-extension//efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://ascend2.com/wp-content/uploads/2020/04/Data-Management-Survey-Summary-Report-200411.pdf ︎
