Há alguns meses, me deparei com um problema que poderia prejudicar muitas das iniciativas de automação de marketing empreendidas por uma infinidade de empresas. Ao realizar uma pesquisa genealógica, descobri que minhas informações haviam sido cruzadas com alguém que não era eu e não tinha nenhum parentesco comigo. Em outras palavras, encontrei a ruína de todo marketing: dados sujos.
Quem está batendo na minha porta?
Mesmo quando parece inócuo, pode haver ramificações de longo alcance nos dados sujos. Por exemplo, a maioria dos bancos de dados genealógicos baseia-se em algum tipo de registro público. E se esses registros estiverem incorretos? Isso poderia afetar uma classificação de crédito ou até mesmo um pedido de emprego? No mínimo, posso acabar com alguns pseudo-parentes indesejados à minha porta?
Dados sujos – dados incorretos, incompletos ou fora de contexto – são especialmente perigosos para uma campanha de marketing digital e social bem pensada. Quando os dados estão neste estado, eles podem forçar o software de automação de marketing a funcionar de maneira incorreta e ineficiente.
Pior ainda, prejudica a análise que está no cerne do marketing moderno e faz com que os profissionais de marketing tomem decisões erradas. É pior do que nenhum dado, pois parece bom, mas não é. Não só são tomadas decisões erradas e ações equivocadas, mas nem sempre é óbvio que é isso que está acontecendo.
Considere os efeitos de dados incorretos de clientes na automação de marketing. Se as informações principais do cliente não estiverem corretas, todos os esforços de marketing serão desperdiçados em uma enxurrada de e-mails devolvidos, mensagens de texto enviadas para pessoas erradas e posicionamento incorreto de anúncios nas redes sociais. Os cupons acabam com pessoas que não fazem parte do seu mercado-alvo. Tudo isso resulta em oportunidades perdidas e desperdício.
A situação fica decididamente pior se dados bons (e caros) forem combinados com dados sujos. Os dados bons, provenientes de sistemas de CRM bem geridos, por exemplo, estão agora contaminados pelos dados sujos, tornando inútil a sua análise e tornando quaisquer decisões baseadas nessa análise completamente erradas. Conseqüentemente, o dinheiro direcionado ao envolvimento do cliente apenas gera aborrecimento e confusão.
Limpe
Imagine uma campanha de marketing multicanal para um novo tipo de sabonete. A empresa desenvolveu um sabonete masculino que remove as piores oleosidades, não fica cheio de perfume e não precisa de água. É comercializado principalmente para mecânicos amadores, faça você mesmo e pessoas que gostam de atividades ao ar livre.
A empresa combina dados de clientes atuais e daqueles que visitaram o site. Esses dados são combinados com dados demográficos adquiridos, uma lista de e-mail e dados de mídia social de uma fonte diferente, e analisados para criar perfis de clientes potenciais. Nossos intrépidos profissionais de marketing criaram uma série de anúncios e cupons para serem distribuídos nas redes sociais, sites e e-mails direcionados a esse perfil.
Infelizmente, os dados das redes sociais são ruins e contêm identificadores de mídia social incorretos, muitos dos e-mails são antigos e não funcionais e as informações demográficas estão incompletas. O modelo do perfil possui furos e informações de contato totalmente erradas. O software de automação de marketing faz o que deveria e envia e-mails para endereços errados ou inativos, coloca anúncios na frente de fãs de Justin Bieber, de 14 anos, e envia metade dos cupons esperados. É um desastre.
Existem maneiras de evitar esse problema. A boa notícia é que muitos dos produtos de marketing social e digital no mercado podem detectar e-mails e endereços incorretos e alertar as pessoas que gerenciam a campanha. Também ajuda ter um fornecedor de informações respeitável que assumirá a responsabilidade financeira quando a informação não estiver de acordo com a qualidade esperada.
Outra boa prática é testar os dados com uma versão pequena da campanha e verificar se um número aceitável de respostas é alcançado. Finalmente, existem produtos de software que analisam e detectam dados incorretos. O IBM DataWorks possui um recurso de limpeza de dados, assim como o Informatica Data Quality.
No final das contas, a única maneira eficaz de ter uma campanha de marketing baseada em dados bem-sucedida é estar alerta para dados sujos. Está se tornando moda confiar nos dados em vez dos instintos. Quando houver controle total sobre os dados utilizados, talvez – apenas talvez – isso possa ser válido. Caso contrário, saiba que existem dados sujos por aí e lembre-se de não apenas confiar, mas também de verificar. Só não confie muito.
