La scarsa qualità dei dati comporta una serie di svantaggi per i marketer, il primo dei quali è lo sperpero degli investimenti media.
Lo rivela la ricerca “Why Marketers Can’t Ignore Data Quality”, condotta da Forrester Consulting per conto di Marketing Evolution, che ha avuto l’obiettivo di valutare lo stato qualitativo dei dati in ambito marketing e media e le strategie che aiutano a promuovere la qualità stessa.
Nel complesso, secondo lo studio, i marketer stimano che, lo scorso anno, a causa della bassa qualità dei dati, per ogni dollaro speso in spazi pubblicitari dalla propria azienda sono stati sprecati 21 centesimi. Si tratta di un dato che corrisponde a 1,2 milioni e 16,5 milioni di dollari di perdita annua media, rispettivamente, per le compagnie di medie e grandi dimensioni.
Parlando delle principali sfide derivanti dalla scarsa qualità che provoca la dispersione di risorse, il 35% dei rispondenti ha citato come ostacolo principale il targeting inaccurato, il 30% ha indicato i clienti persi, il 29% la produttività ridotta, il 28% l’esperienza utente inadeguata mentre il 24% le performance di media e marketing imprecise. Il rapporto ha anche rilevato che i team marketing hanno passato il 35% del loro tempo gestendo la qualità dei dati e, in media, il 26% delle loro campagne nell’ultimo anno è stato danneggiato dalla scarsa qualità dei dati.
Altre sfide segnalate includono la definizione del termine stesso “alta qualità” e il mantenimento di livelli qualitativi coerenti, oltre alla gestione dei volumi crescenti di informazioni, ai problemi di integrazione e alle preoccupazioni relative a privacy e regolazione.
Quando ai rispondenti è stato poi chiesto di nominare i più importanti elementi che guidano il successo nelle performance di marketing, il 65% dei marketer ha citato i dati di alta qualità, il 52% ha citato le competenze e le abilità interne, il 59% ha indicato l’uso efficace dei dollari investiti in marketing, il 47% ha individuato le competenze dei fornitori e dei partner, il 43% il supporto esecutivo e il 44% l’abilità di accedere ad una grande varietà di risorse di dati.
Per migliorare la qualità dei dati, la ricerca ha infine identificato alcuni attributi che meglio ne definiscano la qualità: tempismo, completezza, coerenza, rilevanza, trasparenza e accuratezza.