Data quality: o que é e por que o trade marketing precisa pensar nisso?

Data quality, já ouviu falar? Quem lida com muita informação e precisa analisá-la constantemente, como todo gestor de Trade, com certeza sabe o quanto é vital contar com dados úteis e confiáveis.

Trade Marketing é análise o tempo todo, e nem sempre essa montanha de informação coletada acaba sendo utilizada como poderia. Os dados mais fáceis e óbvios são vistos, mas muitos outros que poderiam gerar insights interessantes e acabarem em ações, simplesmente são descartados.

Muitas empresas não se dão conta da quantidade de informações que se perdem em meio a tantas fontes diferentes de números, valores e estatísticas. Por isso o data quality, ou qualidade dos dados, é tão importante.

O que é data quality, afinal?

Na prática, podemos entender data quality como um serviço de separação, de refinamento de informações. De um lado ficam os dados que realmente podem interferir nas operações, no planejamento e nas tomadas de decisões e, do outro, os de menor relevância imediata que, ainda assim, precisam ser coletados e guardados.

A lógica do data quality não privilegia a quantidade de informação, mas sim a aplicação que esta informação possui.

Isso tem a ver com os KPIs? Você pode estar se perguntando neste momento.

Tudo a ver. Os KPIs, os indicadores-chave de desempenho, são dados relevantes para o negócio que cada empresa precisa escolher para conseguir avaliar a sua performance.

Cada empresa pode ter um grupo de KPIs próprio relativos à sua área de atuação, mas, com certeza, todas precisam que estes índices sejam confiáveis e seguros. Para isso eles precisam ser classificados em meio a todos os outros.

De um modo geral a sequência poderia ser:

Dados puros >>> Dados qualificados >>> KPI >>> KPI Global 

O que é KPI Global e porque você deve ter um. 

Como a qualidade de dados ajuda o Trade?

É possível pensar a coleta e o armazenamento de dados tendo a sua estruturação em mente desde o princípio. Isso facilita o processo.

Muitas empresas trabalham com ERPs ou CRMs e utilizam apenas as funções básicas dos sistemas, como se fosse impossível ir além. Se a tela tem 8 campos para serem preenchidos é isso que é feito e pronto. Se houver mais dados ficam de fora ou em algum campo de observação.

Imagine se, desde o princípio, o departamento de Trade elencar quais são os dados que precisa colher e guardar e ainda os classificá-los por ordem de importância para o negócio.

Por exemplo, além de obter os dados básicos do cliente – coisa que qualquer sistema teria – coletar informações do seu perfil com o vendedor ou ainda, detalhes sobre o seu estabelecimento comercial (tamanho, tipo de shopper, características únicas, etc.).

Ou ainda, criar rankings de clientes, lojas ou produtos, de modo que possam ser classificados pelos vendedores ou promotores que lidam com eles. Pense que a qualidade pode estar na construção da informação que, muitas vezes, está lá e não é vista. Ou ainda é vista por apenas um profissional da equipe.

Você tem alguma dúvida que os promotores ou vendedores, que praticamente vivem nos pontos de vendas, têm muito mais informações do aquelas básicas que todo mundo busca? Extrair estes dados pode até ser uma tarefa fácil, mas sem um método se torna apenas outro monte de observações inúteis.

Trabalho de equipe

Todo negócio, com certeza, possui dados preciosos que estão “escondidos” em meio a outros. Pensar em data quality envolve treinar a equipe para saber: o que procurar e onde guardar a informação colhida.

É um processo de educação contínuo e pode contar com uma plataforma de gestão de Trade Marketing para centralizar tudo.

Uma prática possível e muito eficiente é colocar tags (etiquetas virtuais usadas para classificação de temas) que facilitem a procura da informação. Mais ou menos o que é feito nos blogs e também em algumas redes sociais (a # é um tipo de tag).

Imagine “taguear” clientes, PDVs e produtos e depois cruzar as informações deles pelas tags. Com certeza surgirão novas percepções que criarão novos dados estratégicos.

Como sua empresa classifica os dados? Ou ela apenas os armazena em algum sistema? Pense nisso.

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Até a semana que vem!

 


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