Lo primero es lo primero.

El paso previo antes de llevar a cabo cualquier ejecución dde la ejecución es importante llevar a cabo una investigación exhaustiva del mercado para entender qué es lo que está haciendo la competencia para detectar mejores practicas y llevarlas a cabo a la ejecución para abrir camino hacia el éxito.

Empezar a optimzar

¿Qué incluye el servicio de data cleaning?

El proceso de Transformación Digital nos obliga a asegurarnos la calidad de este activo, para consecuentemente poder confiar en la toma de decisiones basada en datos.

La limpieza de datos en Email Marketing o depuración de datos nos ayudará a corregir o eliminar datos duplicados, detectar spam traps, usuarios inactivos o hiperactivos, incorrectos o incompletos dentro de un conjunto de datos.

Importancia de la verificación de los correos electrónicos para mejorar la Entregabilidad:

Mantiene los datos limpios y disponibles.
Garantiza que la IP y la reputación de los dominios sean saludables.
Incremento en la capacidad de entrega.
Mejora el sender score y la calidad del remitente.
Ayuda al in-boxing y consecuentemente incremento del ROI.

0.1

Data Analysis

La primera fase es la realización de una auditoría de datos con el objetivo de analizar los datos y identificar los spamtraps, rebotados, inválidos u otros emails no deseados.

0.2

Reglas de mapeo

A continuación, el flujo de trabajo define la detección de las anomalías detectadas en la fase previa. Se especifica después del análisis de datos para obtener información sobre las anomalías existentes.

0.4

Verificación

En esta fase, se evalúa la corrección y efectividad del flujo de trabajo de transformación. Esta fase consta de múltiples iteraciones para verificar que todos los errores se están corrigiendo correctamente.

Lo primero es lo primero.

¿Qué incluye el servicio de data cleaning?

0.1

Data Analysis

La primera fase es la realización de una auditoría de datos con el objetivo de analizar los datos y identificar los spamtraps, rebotados, inválidos u otros emails no deseados.

0.2

Reglas de mapeo

A continuación, el flujo de trabajo define la detección de las anomalías detectadas en la fase previa. Se especifica después del análisis de datos para obtener información sobre las anomalías existentes.

0.4

Verificación

En esta fase, se evalúa la corrección y efectividad del flujo de trabajo de transformación. Esta fase consta de múltiples iteraciones para verificar que todos los errores se están corrigiendo correctamente.

0.4

Backflow of Data Cleaned

Una vez que se verifican y validan los datos, se ejecutarán los pasos de transformación para actualizar los datos en el almacén de datos.

Finalmente, después de que se hayan eliminado todos los errores, los datos erroneos deben reemplazarse con los datos limpiados.

¡Te ayudamos!

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