[MCY #21] Datos de calidad: el superpoder que no pasa de moda

El nombre del framework, por supuesto, deriva del nombre (en inglés) de cada uno de los aspectos que lo componen. Cada «C» representa un principio que ayuda a evaluar, gestionar y mejorar los datos de forma continua, veamos que representa cada uno:

• Consistente: Los datos siguen los mismos formatos, valores y estructuras en todas las fuentes y sistemas.

• Completo: Los datos contienen toda la información necesaria para su propósito.

• Correcto: Los datos reflejan fielmente la realidad: son precisos, válidos y verificados.

• Actualizado (Current): Los datos están al día y representan el estado más reciente de la información.

• Contextualizado: Los datos son relevantes y adecuados para el uso específico que se les va a dar.

• Cumplimiento (Compliant): Los datos cumplen con las normativas legales y las políticas de privacidad aplicables.

¿Cómo puedes aplicar el framework en SFMC?

1. Consistent (Consistente)

La consistencia evita dolores de cabeza a la hora de segmentar, personalizar y activar audiencias. 

Por ejemplo, si un mismo campo como “Estado” tiene distintos valores (“Activo” vs. “Active”), tus filtros pueden fallar o tus journeys no comportarse como esperas.

💡 ¿Qué hacer?: Define convenciones o nomenclaturas claras de nombres, formatos y valores en tus Extensiones de datos. También puedes usar automatizaciones para normalizar datos al ser importados.

2. Complete (Completo)

Cómo se ve el no cumplimiento de «Complete» con casos de uso: 

• ¿Quieres enviar un email de cumpleaños y no tienes fecha de nacimiento? 
• ¿O quieres activar un journey de recompra y no sabes la última compra?

La completitud impacta directamente en la personalización y en el éxito de cada campaña.

💡 ¿Qué hacer?:  Audita periódicamente tus campos clave y crea estrategias de recolección de datos progresivos en los puntos donde haga falta.

3. Correct (Correcto)

No basta con tener cargado un correo del contacto, este debe ser un dato real y entregable. Tener correos basura o datos default solo contamina tu base y distorsiona tus métricas. A estas situaciones es que hace referencia la correctitud. 

💡 ¿Qué hacer?: 

• Implementa validaciones en los puntos de recolección de datos. 
• Automatiza validaciones de calidad al importar los datos a SFMC.
• Limpia periódicamente datos inválidos o sospechosos antes de iniciar campañas.
• Gestiona listas de autosupresión para excluir automáticamente correos que han generado rebotes.

Son algunos ejemplos de las acciones a tomar.

4. Current (Actualizado)

El dato debe reflejar la realidad actual.

Trabajar con audiencias inactivas o datos desactualizados no solo reduce la efectividad de tus campañas, también puede dañar tu reputación de envío.

💡 ¿Qué hacer?: Usa métricas de última interacción (última apertura, último clic) para mantener segmentaciones vivas y optimizar tus tasas de entrega. Asegurate de tener procesos de actualización recurrentes de tus bases de datos o Extensiones de datos principales.

5. Contextual (Contextualizado)

Al momento de diseñar un modelo de datos para SFMC no sobrecargues la plataforma con información irrelevante o que nunca vas a usar. 

No necesitas saber absolutamente todo sobre tus contactos: necesitas saber lo que importa para la campaña o journey que estás diseñando.

💡 ¿Qué hacer?:  Recoge y utiliza solo los datos que tengan un propósito claro y definido en tu estrategia de marketing. La mayoría de las veces, menos es más.

6. Compliant (Cumplimiento)

Hay que cumplir con políticas de gobernanza y privacidad. El cumplimiento de estas medidas no es negociable. Gestionar bien el consentimiento, las preferencias y las bajas es tan importante como la creatividad en tus campañas.

💡 ¿Qué hacer?: Implementa Preference Centers, mantén actualizado el registro de opt-ins y asegúrate de aplicar políticas locales como GDPR, CCPA o la regulación que aplique en tu mercado.