El talón de Aquiles del marketing digital: el 45% de los datos que se emplean es de baja calidad

Un informe revela que casi la mitad de los datos utilizados por los equipos de marketing son incompletos, inexactos o desactualizados. La investigación expone cómo este problema afecta el rendimiento, mina la confianza en las decisiones y se convierte en un obstáculo crítico en plena era de la analítica impulsada por inteligencia artificial.

El estudio “Fixing the Foundations: State of Marketing Data Quality 2025” de Adverity, realizado entre 200 directores de marketing (CMOs) en EE.UU., Reino Unido, Alemania, Austria y Suiza, arroja una alarma clara: en promedio, el 45% de los datos que guían las decisiones de marketing carecen de la calidad mínima necesaria. Peor aún, ninguno de los encuestados consideró que sus datos superaran un 75% de completitud, precisión y vigencia. Este déficit no es menor: según Gartner, los errores derivados de información deficiente cuestan a las organizaciones más de 12,9 millones de dólares anuales en decisiones equivocadas, pérdida de confianza y recursos desperdiciados.

Los CMOs reconocen la magnitud del desafío. Para un 30% de ellos, mejorar la calidad de los datos es la palanca más poderosa para impulsar el desempeño del marketing, superando a la automatización de flujos de trabajo (22%) y la democratización del acceso a la información (21%). Sin embargo, la investigación también revela una paradoja preocupante: el 85% de los ejecutivos afirma confiar en sus datos, pese a admitir sus graves carencias. Esa “normalización” del problema se traduce en lo que Adverity denomina el mayor punto ciego del marketing: la aceptación tácita de la baja calidad como “costo de hacer negocios”.

Las causas principales de los problemas son la falta de completitud (31%) y la inconsistencia (26%), lo que genera reportes distorsionados, duplicación de registros y dificultades para integrar múltiples fuentes. Estas carencias varían por sector: los servicios financieros, sujetos a alta regulación, colocan la calidad de los datos como prioridad absoluta (66%), mientras que en eCommerce el foco está en desarrollar habilidades internas (27%). A nivel regional, tanto EE.UU. como Reino Unido señalan la incompletitud como el mayor desafío, mientras que en la región DACH (Alemania, Austria, Suiza) la consistencia es el problema dominante.

La conclusión del informe es contundente: sin bases sólidas de datos confiables, las inversiones en analítica avanzada o inteligencia artificial serán ineficientes, cuando no contraproducentes. La hoja de ruta pasa por automatizar procesos de ingesta y validación, establecer estándares comunes de nomenclatura y gobernanza, y asignar roles claros de responsabilidad. “Cuando las bases son consistentes, todo lo demás funciona mejor: los reportes son más rápidos, las decisiones más inteligentes y los equipos dejan de apagar incendios”, sintetiza el reporte.

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