Uma gestora de produto vê um pico de conversões na terça-feira. Assume que é o novo texto da landing page a funcionar e aumenta o orçamento. Na sexta-feira, o pico não se manteve. Gastou 5.000 $ em anúncios por algo que não era real.
Um diretor de marketing olha para o tráfego de referência e vê uma nova origem a trazer 500 visitantes por mês. Constrói uma parceria à volta disso. Seis meses depois, percebe que a origem era spam desde o início.
Estas histórias não são hipotéticas. É isto que acontece quando a qualidade dos dados falha.
O custo real de uma análise imprecisa
Dados maus custam dinheiro de três formas.
Orçamento de marketing desperdiçado
Otimizas campanhas com base em sinais falsos. Investes dinheiro em canais que parecem bons, mas não são. Deixas passar oportunidades porque os dados dizem que não vão funcionar. Entretanto, os teus melhores canais ficam ignorados porque os dados os subestimam. O dinheiro que desperdiças em más decisões acumula-se mês após mês.
Oportunidades de crescimento perdidas
Se os teus dados escondem padrões reais de tráfego ou fatores de conversão, não otimizas para eles. Uma melhoria de 10% fica em cima da mesa porque nunca viste o problema. Ao fim de um ano, é muita receita perdida por inação, causada por não veres os teus dados reais.
Atrito na organização
Quando as equipas discordam sobre os números, nada avança depressa. O teu CEO questiona as tuas métricas. A tua equipa financeira audita os teus dados. A tua equipa deixa de confiar na análise. Esta dúvida institucional alastra. Em pouco tempo, ninguém acredita em nada do que medes e a tomada de decisão fica lentíssima.
Como detetar problemas de qualidade dos dados antes de te custarem dinheiro
Os problemas de qualidade dos dados costumam aparecer como anomalias. Picos de tráfego sem razão. Taxas de conversão que mudam drasticamente de um dia para o outro. Uma ferramenta que mostra números muito diferentes de outra.
Quando vires estes sinais de alerta, não os ignores. Investiga. Pergunta: o que mudou? Isto é real ou é um erro de medição? A diferença entre um pico real e um erro de dados costuma ser rastreável quando olhas com atenção.
Sinais de alerta comuns de problemas de qualidade dos dados
- O tráfego ou a taxa de conversão sobe de repente mais de 20% sem qualquer alteração às campanhas
- A tua ferramenta de análise e o teu processador de pagamentos mostram números de transações diferentes
- A taxa de rejeição desce drasticamente, mas o tempo no site não melhora
- O tráfego por dispositivo ou localização muda de um dia para o outro (por exemplo, 50% do tráfego passa a vir de um país que não serves)
- Um canal de marketing mostra atribuição perfeita enquanto os outros mostram dados incompletos
- Os registos do servidor mostram tráfego que a análise não capta
Porque é que a qualidade vale mais do que a perfeição
Não consegues ter uma análise 100% precisa. Os bloqueadores de rastreio vão sempre existir. Alguns bots vão passar. As tuas definições de fuso horário vão provavelmente estar ligeiramente erradas nalgum sítio.
A precisão perfeita não é o objetivo. A qualidade dos dados é.
O que significa ter dados de qualidade
Qualidade significa saberes como os teus dados são recolhidos e o que incluem. Perceberes que pontos cegos existem e qual o seu tamanho. Conseguires dizer se as mudanças são reais ou artefactos de medição. Saberes interpretar os números em contexto e quando confiar numa métrica ou quando investigar mais a fundo.
O impacto da qualidade dos dados no negócio
Quando a tua equipa tem este entendimento, os dados maus não estragam a tomada de decisão. Avanças com confiança. Apanhas os problemas cedo. Fazes melhores apostas de crescimento porque percebes os dados que estão por baixo. O investimento na qualidade dos dados paga-se na primeira decisão inteligente baseada em números corretos.
Perguntas frequentes
Quanto custam, na verdade, dados maus a um negócio?
Depende da frequência com que decides. Se tomas cinco decisões importantes por mês com base na análise e uma está errada por causa de dados maus, estás a perder dinheiro em 20% da tua alocação de orçamento. Para um orçamento de marketing mensal de 100 mil $, são 20 mil $ por mês. Com o criador de websites da WEMASY, podes configurar isto diretamente no teu website.
Vale a pena investir na qualidade dos dados?
Sim. O custo de corrigir problemas de qualidade dos dados é uma fração do custo de tomar más decisões. Uma única campanha construída sobre dados falsos pode custar milhares. Corrigir a tua configuração de rastreio não custa nada.
Como convenço a minha equipa de que a qualidade dos dados importa?
Mostra-lhes exemplos de alturas em que dados maus te custaram dinheiro. Prova que os sinais de alerta existiam (o pico que não se manteve, as diferenças entre ferramentas). Liga os pontos entre a qualidade dos dados e a qualidade das decisões. O argumento mais convincente é uma história real do teu negócio.
Devo parar de tomar decisões até os meus dados serem perfeitos?
Não. Decide com o que tens. Reconhece os pontos cegos dos teus dados e ajusta o teu nível de confiança em conformidade. Uma margem de erro de 30% nos dados deve mudar quanto estás disposto a apostar, não se decides ou não.
Qual é a diferença entre qualidade dos dados e precisão dos dados?
A precisão é o quão perto os teus números estão da realidade. A qualidade é perceberes o que os teus números medem e o que não medem. Podes ter pouca precisão mas muita qualidade se souberes exatamente que pontos cegos existem.
Por onde devo começar a melhorar a qualidade dos dados?
Audita a tua configuração. Procura problemas óbvios: código de rastreio em falta, filtros errados, fusos horários errados, erros de configuração. A maioria das melhorias de qualidade dos dados vem de corrigir problemas básicos de configuração, não de técnicas avançadas.