En el contexto de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la analítica, La verdad sobre el terreno se refiere a la información que se sabe que es objetivamente cierta o precisa, normalmente establecida mediante observación directa, pruebas empíricas o verificación meticulosa. Sirve como base fiable o punto de referencia con el que se comparan y validan modelos, predicciones e interpretaciones de datos. Para una marketing basado en datos establecer y utilizar la verdad sobre el terreno es esencial para la precisión y la eficacia.

Cómo se establece la verdad sobre el terreno

Los datos de la verdad sobre el terreno suelen recopilarse mediante métodos que garantizan una gran precisión. Esto puede implicar anotación humana manual o etiquetado de datos (por ejemplo, identificación de objetos en imágenes, clasificación de sentimientos en textos). 

Medición directa Otro método consiste en utilizar instrumentos calibrados o experimentos controlados. También puede proceder de fuentes verificadas y autorizadas o cruzando varios conjuntos de datos fiables. La clave es que los datos de la verdad sobre el terreno se consideran los datos "correctos" para un problema determinado.

Aplicaciones de la verdad sobre el terreno en marketing y publicidad

La verdad sobre el terreno desempeña un papel fundamental en diversas aplicaciones de marketing. Se utiliza para entrenar y validar modelos de aprendizaje automático para tareas como la segmentación de audiencias, el lead scoring predictivo y el Modelización LTV. En modelos de atribuciónla verdad sobre el terreno (o datos que se aproximen a ella, como los pruebas de incrementalidad) ayuda a verificar qué puntos de contacto influyeron realmente en una conversión.

Es crucial para aseguramiento de la calidad de los datos en sistemas como DMP (plataformas de gestión de datos) garantizar que la datos de origen u otras fuentes de datos son exactas. Por ejemplo, en atribución de publicidad online a offlineLa verdad sobre el terreno podría consistir en datos de ventas verificados vinculados a hogares concretos expuestos a los anuncios.

La importancia de la verdad sobre el terreno para obtener información fiable

Sin la verdad sobre el terreno, los profesionales del marketing corren el riesgo de basarse en suposiciones erróneas o datos inexactos, lo que conduce al fenómeno de "basura entrante, basura saliente". Los modelos entrenados con datos deficientes harán predicciones erróneas, y el análisis del rendimiento de las campañas puede ser engañoso.

La verdad sobre el terreno garantiza que las decisiones basadas en datos se basan en la realidadEl resultado son estrategias más eficaces, una mejor asignación de los recursos y, en última instancia, una mejora de la calidad de los servicios. ROI (Retorno de la inversión). Es la piedra angular para construir modelos de combinación de medios.

Dificultades para obtener y utilizar la verdad sobre el terreno

Adquirir datos reales de alta calidad puede ser largo y costoso. La anotación manual, por ejemplo, requiere un esfuerzo humano considerable. También puede haber subjetividad en el juicio humano, incluso cuando se trata de establecer una verdad objetiva.

En el caso de los sistemas dinámicos, los datos sobre el terreno pueden quedarse anticuado rápidamente, lo que exige esfuerzos continuos para mantener su exactitud. A pesar de estos retos, el valor de una verdad sobre el terreno fiable a menudo supera los costes, especialmente en el caso de decisiones empresariales críticas.

La verdad sobre el terreno en un contexto de marketing global

Cuando se opera a escala internacional, establecer la verdad sobre el terreno puede ser más complejo debido a las variaciones en la disponibilidad de datos, los métodos de recopilación y las interpretaciones culturales. Lo que constituye información verificada en un mercado puede diferir en otro. Los vendedores globales que aprovechan planificación y compra de medios internacionales Los servicios deben ser especialmente diligentes a la hora de garantizar la veracidad de las fuentes de datos en las distintas regiones para tomar decisiones sólidas y localizadas.

Consejo profesional: Cuando trabaje con IA o modelos de aprendizaje automático en su marketing, infórmese siempre sobre los datos reales utilizados para el entrenamiento y la validación. Conocer su origen y calidad le dará más confianza en los resultados del modelo y le ayudará a identificar posibles sesgos.

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