7 Dimensiones de Data Health Check en Marketo: Más que una Foto, una Brújula

El Data Health Check es como pasarle una pasar un chequeo médico a tu base de datos. Sirve para saber si los datos que tienes en Marketo están bien: si están completos, escritos correctamente, actualizados y sirven para algo. Porque si tus datos están mal, tus campañas fallan, tus reportes engañan y tus leads se pierden por el camino. En resumen: sin datos sanos, el marketing se tambalea.

Para hacerlo fácil, el Data Health Check se divide en 7 dimensiones, que son como 7 preguntas clave que le haces a cada lead: ¿Está duplicado? ¿Tiene todos los campos necesarios? ¿Está bien escrito? ¿Es real o inventado? ¿Puedo contactarlo por algún canal? ¿Hace cuánto se registró? ¿Está activo o ya no responde? Con esas 7 respuestas, puedes limpiar tu base, automatizar con más precisión y asegurarte de que estás trabajando con información útil, no con ruido.

Y lo más importante: no es una foto, es una brújula. No se trata de mirar una vez cómo están los datos y olvidarlo, sino de tener una herramienta que te guíe constantemente, que puedas automatizar y usar para tomar decisiones cada día. Porque la calidad de los datos no es un destino, es un camino.

Antes de sumergirnos en el detalle de cada dimensión, hagamos un mapa general de las 7 variables que definen la salud de tu base de datos en Marketo:

1. Unicidad: ¿cuántos registros duplicados tienes? ¿Sabes por qué se están generando?
2. Completitud: ¿tus leads tienen la información mínima que necesitas para trabajar? ¿los puedo enriquecer?
3. Normalización: ¿los datos están en el formato correcto para segmentar y automatizar?
4. Exactitud: ¿los datos son reales o son falsos que “parecen buenos”?
5. Contactabilidad: ¿puedes contactar realmente a tus leads? ¿por qué canales?
6. Actualidad: ¿qué tan fresco es tu dato?
7. Engagement: ¿el lead está vivo o solo ocupa espacio?

A lo largo del artículo, veremos ejemplos reales, y cómo estas dimensiones no solo ayudan a limpiar, sino a convertir más y gastar menos.

¿Qué mide? Identifica registros duplicados, pero va mucho más allá que las funciones estándar de la “System Smart List” de Marketo.

Por qué es diferente: Marketo deduplica principalmente por email. Si el email es diferente, asume que es un lead distinto. Pero en la realidad, todos sabemos que una persona puede usar distintas direcciones, especialmente si interactúa desde diferentes puntos (webinar, eventos, web corporativa).

Nuestro enfoque:
Analizamos combinaciones como:

• Nombre completo + teléfono
• Nombre completo + empresa
• Teléfonos equivalentes con y sin código de país

Ejemplo práctico:
Dos registros distintos: Fernando Santos, uno con email personal y otro con corporativo. Ambos tienen el mismo número de móvil, solo que uno incluye el código internacional. Nuestro proceso detecta que son la misma persona y recomienda la unificación.

Además, identificamos la fuente de los duplicados (CRM, formulario, integración externa) y proponemos métodos para prevenirlos, no solo para corregirlos.

🛠 Bonus: Al detectar un duplicado, podemos analizar qué datos conservar: ¿los más recientes? ¿los más completos?, ¿una mezcla personalizada?

¿Qué mide? Qué porcentaje de los campos relevantes están completos en cada lead.

¿Qué la hace especial?
No solo consiste en medir la completitud, sino que podemos identificamos campos que podemos enriquecer automáticamente con la información que ya tenemos o integrando API’s.

Ejemplo prácticos:

🧠 Enriquecimiento simple: con reglas lógicas internas, por ejemplo, si tengo el dominio “@telefonica.es”, asigno “Telefónica” como empresa y “España” como país.

🚀 Enriquecimiento avanzado:
Con los Self-Service Flow Steps de Flowsteps.io podemos hacer procesos más potentes, como:

• Buscar el perfil de LinkedIn de un lead a partir del email y enriquecer decenas de campos con nuestro Self Service Flow Steps LinkedIn Enrichment.
• Enriquecer con cargo, empresa, ubicación y sector a través del SSFS de Enrich with Clearbit.
• Enriquecer el Role de todas las personas de tu base de datos en base al Job Title con el SSFS de Open AI. Tienes un pequeño ejemplo de como puedes hacer esto en este webinar a partir del minuto 7.

¿Qué mide? Evalúa si los datos están en el formato esperado y definido para cada campo.

¿Por qué importa? Porque los valores mal escritos generan errores de segmentación, automatización, reporting y personalización.

Ejemplo práctico:
Un campo “país” con los valores “España”, “SPAIN”, “Espana”, “es”… El sistema no los reconocerá como el mismo país. Resultado: campañas mal segmentadas, leads excluidos por error.

Nuestro enfoque:

• Validamos campos contra listas maestras.
• Verificamos formatos de teléfono, email, género, industria, departamento, etc.
• Recomendamos correcciones automáticas y configuramos reglas personalizadas.

Qué mide? Determina si los datos son válidos y reales.

Diferenciador clave: Aquí no basta con que el campo esté lleno. Lo que importa es si es verdadero y utilizable.

Ejemplo del script:
Teléfonos como “666666666” o correos tipo “peterpan@test.com” o “prueba123@fakemail.com”. Técnicamente válidos, pero sin valor alguno.

¿Qué hacemos?

• Verificamos formato y veracidad (ej. longitud correcta, dominio válido).
• Detectamos patrones falsos, como “asdf@asdf.com” o nombres tipo “Mickey Mouse”.
• Sugerimos eliminar o reemplazar los campos.

Dato importante: muchos leads parecen “completos” pero son falsos. Mejor que un campo esté vacío a que esté lleno de basura.

Qué mide? Cuántos canales tienes disponibles (y válidos) para contactar a tus leads.

¿Por qué importa? Porque si no puedes contactar a un lead, es como si no existiera.

Nuestra capa avanzada:
Integramos con ZeroBounce para validar emails y con Twilio para verificar teléfonos. Todo esto se puede ejecutar desde Flowsteps.io.

Caso real:
Nos encontramos con una base de datos de aproximadamente 80.000 contactos, de una base de datos bastante antigua, y descubrimos que:

• Casi 10.000 no eran contactables por correo.
• Más del 50% no tenían el teléfono no era contactable (un total de +40.000), luego nos dimos cuenta se había estado almacenando con el formato erróneo
• +4.000 tienen solo Gmail o Hotmail, pero no correos corporativos (crucial para esta empresa).

Resultado: solo algo más de 35.000 son realmente útiles. El resto inflaba las métricas y licencias.

¿Qué mide? La antigüedad del registro y la evolución temporal de la base.

¿Por qué importa? Porque los datos caducan. Personas cambian de empresa, de email, de país. Lo que antes era un MQL hoy puede ser irrelevante.

Ejemplo:
Un lead creado en 2019, sin actividad desde 2020. ¿Tiene sentido seguir contactándolo? ¿O pagar por él?

Además, cruzamos actualidad con otras métricas:

• ¿Tus leads nuevos son más o menos completos que antes?
• ¿Estás captando basura desde un nuevo formulario?

📈 Esto permite no solo limpiar, sino mejorar tu captación futura y analizar tus fuentes de datos.

Qué mide? La actividad reciente del lead (aperturas, clics, formularios, visitas web, etc.).

¿Por qué importa? Porque la cantidad no es calidad. Lo que importa es quién realmente está interactuando.

Ejemplo práctico:
Un lead puede estar en tu base desde hace años, con todos los campos perfectos, pero sin abrir un solo correo en 18 meses. ¿De verdad es un lead útil?

¿Qué hacemos?

• Segmentamos por periodos de actividad.
• Clasificamos según nivel de engagement.
• Recomendamos acciones: reactivación, eliminación o nurturing lento.

Cada dimensión devuelve una puntuación individual por lead y una puntuación agregada de la base.

Esto permite:

1. Diagnóstico inmediato y objetivo
2. Medición del impacto de las mejoras
3. Monitorización a lo largo del tiempo
4. Segmentación avanzada (ej. “leads con +80 de exactitud y +60 de engagement”)

Gracias a la herramienta Flowsteps.io, puedes en menos de 2 horas, implementar todos los Self Service Flow Steps y empezar a medir la calidad de tu base de datos

Esto te permitiría realizar procesos como estos:

• Ejecutar el Data Health Check periódicamente dentro de Marketo, como parte de una Smart Campaign.
• Guardar puntuaciones y recomendaciones en campos personalizados.
• Usar esas puntuaciones como criterios en campañas, alertas o dashboards.

Ejemplo: lanzar campañas solo a leads con una puntuación de calidad general >70. O alertar si una fuente de leads está bajando la normalización o la exactitud.

Entendemos que no es un proceso sencillo por lo que nosotros podemos ayudarte en el camino contactándote con uno de nuestros especialistas.

El Data Health Check no es solo una auditoría. Es una práctica estratégica, automatizable y medible que transforma el modo en que gestionas tus datos. Va más allá del «estado de salud» y se convierte en una brújula para tus decisiones de marketing.

Porque en el fondo, lo que buscamos no es solo llenar formularios, bases de datos o CRMs. Queremos generar conversaciones reales que terminen en oportunidades y ventas. Y eso solo se logra con datos limpios, estructurados, confiables y vivos.

“Cada dato que no aporta valor, lo destruye.” Esa frase que lo resume todo.

Y tú, ¿ya sabes qué tan saludable está tu base de datos?