Os times de marketing tem uma relação de amor e ódio com dados.
Por um lado, todo mundo sabe da importância dos dados na tomada de decisão. Por outro, trabalhar com dados de marketing é extremamente frustrante: eles estão espalhados, sem estrutura, isolados em silos.
Não à toa existe uma dificuldade enorme em extrair insights de forma consistente e transversal.
Em um estudo da Gain Theory, vimos que só 50% dos profissionais da área estão satisfeitos com a qualidade dos dados, considerando diferentes critérios:
- amplitude: os dados cobrem todas as disciplinas, da mídia always on à campanhas multidisciplinares (com investimentos em OOH, digital, influenciadores e por aí vai)?
- granularidade: os dados são profundos o suficiente para tomadas de decisão táticas?
- qualidade: os dados estão corretos e refletem as reais consequências das ações dos times?
Se queremos sonhar com modelos sofisticados de I.A. e abordagens preditivas de mensuração (seja MMM, Incrementalidade ou MTA), o primeiro passo é focar na qualidade dos dados que vão alimentar esses modelos.
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