Los datos estructurados han existido en el mundo del SEO desde casi su origen, pero estos, a veces generan más preguntas de las que responden. Las preguntas más comunes son: qué son los datos estructurados, cómo funcionan en el contexto digital, cómo encuentro los errores y corrijo estos datos… o incluso, qué tienen que ver los datos estructurados con el SEO?
Y es que hay tanta confusión sobre los datos que las empresas tienen maestras de producto, donde cerca del 80% no tiene la estructura necesaria para alimentar a los otros canales y sistemas que maneja la empresa.
¿Qué son los datos estructurados?
Veamos un ejemplo sencillo y muy común, dejar un mensaje por teléfono a alguien. En este caso alguien diría “Felipe llamó a las 9 para preguntar sobre el pago de una boleta” y a pesar de que es una oración tan normal, no está estructurada ni categorizada por lo que los softwares no podrían entender esta situación, en cambio si la información fuera estructurada, el mensaje se vería así:
| Nombre | Hora | Mensaje |
| Felipe | 9 | pago boleta |
Cuando los datos se organizan de esta manera, las máquinas pueden comenzar a trabajar la información. Es mucho más sencillo rastrear datos estructurados y completos, que si no lo estuvieran. Por ejemplo, si tuviéramos 1000 de los mensajes anteriores, ¿Qué tan sencillo sería administrar esta información si no estuviera categorizada, completa y homologada?. Lo mismo pasa con los datos de productos, clientes, etc. Es mucho más sencillo entender y rastrear datos organizados y completos.
Datos estructurados y Google
En las guías que proporciona Google, ellos van explicando que los datos estructurados le dan la capacidad de entender el tema de una página, lo que permite clasificar su contenido. En otras palabras, Google AMA los datos estructurados. Ya que, en una página de productos por ejemplo, podemos encontrar información como: Nombre, Descripción, Precio, SKU, Características, Reseñas de los usuarios, entre muchos otros. Y si estos no están correctamente redactados y organizados, Google no sabe a qué corresponde que cosa por lo que es difícil clasificar los resultados de búsqueda. Es decir, los datos ayudan a dirigir el contenido a las personas correctas cuando te buscan en sitios web. Finalmente, las clasificaciones de búsqueda de Google se basan en tres importantísimos factores: La Calidad, La Autoridad y La Relevancia. Los datos están completamente relacionados con la última ya que permite entender qué tan relevante es tu página, para la consulta del usuario en el metabuscador.
Otra forma de verlo podría ser: Supongamos que tenemos un sitio web con recetas increíbles para preparar pasta fresca. Google no podría determinar automáticamente si tu página es sobre recetas, venta de pasta fresca, o reviews de los mejores restaurantes de pasta fresca. Al no hacer automáticamente el proceso, por falta de información, entiende que este sitio no será relevante para los usuarios en ninguna de las búsquedas.
Gestión de los Datos Maestros
El Master Data Management (MDM) es una denominación relativamente reciente para un dolor muy común dentro de las empresas: la necesidad de conseguir, distribuir y organizar datos mediante diferentes sistemas, bases de datos y aplicaciones específicas.
En su esencia, la gestión de datos incluye información de clientes, proveedores, empleados, productos, etc. Y es que aunque las diferentes industrias difieran de la necesidad de estos, no existe una versión única de las maestras. Sin los datos maestros, las empresas corren riesgos de tener datos repetidos, incompletos o incluso, inconsistentes generando incompatibilidad entre sí.
Desde aquí nacen múltiples ejemplos y casos ya que los datos pueden afectar desde la facturación con nuestros proveedores, la información publicada en nuestro ecommerce, o incluso, en errores de entrega a nuestros consumidores.
Los datos maestros, en resumen, son la base de las organizaciones y por tanto, su activo más importante. Cuando cuidamos de estos, se vuelve en un plus para la confianza de nuestros clientes y la rentabilidad de la empresa. En B&L recolectamos datos de productos alcanzando sobre un 90% de completitud en las categorías prioritarias. Además, te ayudamos a gobernar todos estos datos repoblados, dándole administración completa mejorando su gestión permitiendo que las estrategias omnicanal sean efectivas.
Sácale partido a tus datos con DataQ
Primero, necesitamos siempre analizar el estado de los datos. A partir de esto, podemos ver cómo curar y repoblar los datos que permitirán alimentar los sistemas internos y los canales de ventas. En cierto punto es muy importante no sólo mapear los datos, sino que también entregarles una estructura estándar de calidad que permitirá su fácil uso.
En segundo lugar, le daremos un giro mucho más funcional a la maestra de datos, ya que no sólo ayuda al proceso de venta, si no que también a áreas de marketing, call centers y despachos. Mejorando la experiencia interna de la empresa, podemos entregar una experiencia completa y eficaz para los clientes, creando un ecosistema integrado, aumentando ventas y disminuyendo costos por devoluciones.
Finalmente, la escalabilidad y automatización del contenido emocional permite a los algoritmos de los buscadores (SEO) ranquear correctamente el ecommerce y también, hablarle a los clientes en todos los canales, de la misma forma.
En B&L aseguramos la calidad de tus datos con la tecnología de DataQ logrando el éxito que el desafío omnicanal propone. ¡No dudes en escribirnos! a sales@brandnlabel.com
