{"id":30190,"date":"2022-11-11T09:40:32","date_gmt":"2022-11-11T08:40:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.makingscience.com\/?p=30190"},"modified":"2022-11-11T09:40:32","modified_gmt":"2022-11-11T08:40:32","slug":"il-paradosso-della-data-quality-come-migliorare-la-qualita-dei-propri-dati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/blog\/il-paradosso-della-data-quality-come-migliorare-la-qualita-dei-propri-dati\/","title":{"rendered":"Il paradosso della \u2018data quality\u2019: come migliorare la qualit\u00e0 dei propri dati"},"content":{"rendered":"

Pi\u00f9 canali di interazione abbiamo con i clienti, pi\u00f9 saranno i dati da gestire per ottenere intuizioni complete e migliorare le attivit\u00e0 di marketing. Con l\u2019utente che utilizza sempre pi\u00f9 canali nel proprio percorso verso l\u2019acquisto, integrare i dati a disposizione \u00e8 diventato sempre pi\u00f9 complesso e ha reso ancora pi\u00f9 rilevante la questione della qualit\u00e0 del dato.<\/span><\/p>\n

Buona notizia: secondo uno studio di Making Science, i marketer in Italia stanno dando la giusta rilevanza ai dati e alla loro qualit\u00e0. Infatti, solo il 4% delle aziende trascura la qualit\u00e0 delle informazioni che raccoglie. Questo \u00e8 incoraggiante, tuttavia lo studio conferma anche che <\/span>le attuali abitudini delle aziende non garantiscono l\u2019accuratezza e la validit\u00e0 dei dati necessarie a ottenere i risultati migliori<\/b>.<\/span><\/p>\n

Quasi la met\u00e0 dei marketer infatti si affida a processi interni gestiti dai propri team, e il 38% controlla personalmente possibili discrepanze tra le piattaforme utilizzate nell\u2019azienda, lasciando pi\u00f9 spazio all’errore umano e inefficienze.<\/span><\/p>\n

Poca qualit\u00e0 dei dati nella pratica si trasforma in poca abilit\u00e0 di prendere decisioni strategiche, <\/span>il che significa minor ritorno sull\u2019investimento<\/b>. Specialmente in tempi incerti, dove i marketer devono dimostrare l\u2019utilizzo efficiente del budget disponibile, diventa ancora pi\u00f9 importante assicurarsi che la qualit\u00e0 dei dati non sia solo un valore aziendale a livello teorico, ma sia una pratica diffusa all\u2019interno del business.<\/span><\/p>\n

Una priorit\u00e0 per l\u2019azienda\u00a0<\/span><\/h3>\n

In un\u2019azienda non basta che ci sia qualcuno dedicato alla qualit\u00e0 dei dati. Il dato \u00e8 un valore aziendale, che deve guidare le scelte di tutti i dipartimenti a tutti i livelli di business. Dalle regolamentazioni esterne sull\u2019utilizzo dei dati alle procedure interne di raccolta, tutta l\u2019azienda deve essere accuratamente informata. Bisogna abbracciare l\u2019importanza di questo fattore perch\u00e9 \u00e8 determinante nel successo delle attivit\u00e0 e il raggiungimento dei risultati.\u00a0<\/span><\/p>\n

Il 75% delle aziende conferma che dati imprecisi impediscono di fornire ai clienti un’esperienza eccellente. Per questo \u00e8 importante che tutti i team siano coinvolti nella strategia dei dati dell\u2019azienda.<\/span><\/p>\n

Completezza dei dati<\/span><\/h3>\n

La maggior parte degli errori quando si tratta di dati deriva da dati incompleti o mancanti. Per questo \u00e8 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 pi\u00f9 interazioni, essere in grado di misurare il ROI delle attivit\u00e0 digitali svolte, e ottimizzare i propri contenuti a seconda dei comportamenti dell\u2019utente.<\/span><\/p>\n

Ecco alcuni esempi di misurazioni che si possono effettuare a livello di business:<\/span><\/p>\n