Asegurando la calidad del dato con Data Quality

  • Opinión

En el entorno de la analítica digital manejamos multitud de plataformas que nos ofrecen infinidad de métricas que debemos monitorizar para cada uno de nuestros activos digitales. Y es nuestro deber conocer perfectamente las peculiaridades de medición de cada una de estas herramientas para poder tomar las mejores decisiones.

Paula Gómez, Making Science

Paula Gómez

Head of Data & Adtech de Making Science

En algún momento todos hemos sufrido el desasosiego de ver cómo, a pesar de disponer del mejor equipo técnico y llevar a cabo una implementación impecable en las plataformas de medición, obtenemos datos o métricas que suelen presentar ciertas discrepancias.

Los motivos de estas desviaciones de datos pueden ser diversas; desde que el tracking code no está presente en todas las páginas del site: puede ocurrir en sitios muy grandes o con una arquitectura compleja, la aplicación incorrecta de filtros de datos, inadecuada identificación de referrals, inclusión de auto-referrals o spambots, entre otros, distintos criterios para la asignación de la conversión o el rechazo de 3rd party cookies por parte del usuario.

Y estas solo son algunos de los posibles problemas que pueden surgir, entre muchos otros.

Si este es tu caso (spoiler: no existe receta mágica), seguramente este artículo puede resultar útil o, al menos, trataremos de que esa situación te resulte más llevadera.

Con la finalidad de identificar rápidamente y resolver discrepancias de datos entre plataformas de medición y publicidad, detectar posibles cambios de tendencia, o incluso analizar la influencia de cambios en los sites, en Making Science contamos con nuestra solución Data Quality para asegurar la calidad de los datos controlando desviaciones y anomalías.  Su funcionamiento es el siguiente:

1. Seleccionamos las plataformas de medición y publicidad que deseamos incluir en la comparativa así como los indicadores clave a monitorizar. El sistema permite contrastar la información procedente de cualquier plataforma que disponga de exportación de datos a Bigquery.

2. Sólo se requiere implementar en la web y en el Tag Manager el pixel Data Quality de Making Science, y a partir de ahí podremos monitorizar el rastreo y la medición de cualquier evento, interacción o conversión que nos interese. 

3. Toda la información será analizada en Bigquery.  Cuando haya una discrepancia relevante entre los parámetros, el sistema generaría una alerta por correo electrónico, con el fin de poder anticiparnos y tomar medidas correctoras.  Dispondremos un dashboard automatizado en Data Studio para tener una visibilidad completa de todos los KPIs claves de nuestro negocio.

Definiendo los procedimientos de supervisión adecuados, implementando mecanismos para alcanzar una visibilidad completa de los principales parámetros de negocio en las diferentes plataformas de medición, dispondremos de un seguimiento del rendimiento de nuestros activos en todos los niveles para prevenir posibles contratiempos.

Dado que nuestro objetivo siempre es optimizar la inversión y tomar rápidamente decisiones eficaces tratando de minimizar estas discrepancias;  la mejor forma de conseguirlo es monitorizando la evolución de todas las métricas importantes para el negocio.

Disponer de este tipo de soluciones que generan alertas automáticas cuando detectan ciertos cambios de tendencia, resultan vitales para el día a día de cualquier analista y/o responsable de negocio, y hacen que la organización que dispone de este tipo de soluciones se anticipen a la pérdida de datos y posean, gracias a ello, una visión real y completa de la actividad de su negocio.

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