Οι έμποροι κάθονται σε ένα βουνό με πολύτιμα δεδομένα καταναλωτών. Όμως δεν είναι όλα τα δεδομένα στη διάθεσή τους χρήσιμα. Η εργασία με δεδομένα κακής ποιότητας δηλητηριάζει τις προσπάθειές σας στο μάρκετινγκ, οδηγεί σε χαμένες ευκαιρίες και τελικά βλάπτει την κατώτατη γραμμή σας.




αριθμολογία αριθμός 4 έννοια

Τα κακά δεδομένα είναι δεδομένα που συχνά καταστρέφονται από περιστάσεις. Και είναι πιο κοινό από ό, τι αντιλαμβανόμαστε. Ποτέ δεν είναι σκόπιμο ή κακόβουλο, είναι συχνά αποτέλεσμα ανθρώπινου λάθους ή ακατάλληλης συλλογής. Μερικές φορές είναι τόσο απλό όσο οι διευθύνσεις email αλλάζουν με την πάροδο του χρόνου. Σε άλλες περιπτώσεις, είναι κάτι που σπάει στη διαδικασία σας. Παρόλο που η αιτία μπορεί να είναι απλή, το αποτέλεσμα - κενά και ανακρίβειες στα αναλυτικά στοιχεία σας, με αποτέλεσμα όλα όσα μετράτε να είναι αναποτελεσματικά - μπορεί να είναι καταστροφικά.



Όχι κάθε οργανισμός έχει πρωταθλητές δεδομένων στην ομάδα του, αλλά καθώς οι εταιρείες αγκαλιάζουν όλο και περισσότερο μια κουλτούρα πρώτων δεδομένων, η προτεραιότητα για την υγεία των δεδομένων θα γίνει απαραίτητη.





Τα κακά δεδομένα δεν είναι τυποποιημένα

Στην προσωπική σας ζωή, υπάρχει συνήθως κάποιος τρόπος για να συνδυάσετε δεδομένα. Ας υποθέσουμε ότι βρίσκετε μια ασυμφωνία στον τραπεζικό σας λογαριασμό: ξέρετε τι κερδίσατε σε σχέση με αυτό που ξοδέψατε και μπορείτε να το ελέγξετε σε σχέση με τα ιστορικά δεδομένα στις καταστάσεις τραπεζών σας. Με άλλα λόγια, έχετε μια πηγή αλήθειας. Όμως, στο μάρκετινγκ, τις περισσότερες φορές, δεν υπάρχει βασική γραμμή. Ως έμπορος, φυσικά έχετε κάποια ιδέα για το τι είναι σωστό, αλλά όλα τα δεδομένα σας σχετίζονται με τον εαυτό του.

Αυτό το πρόβλημα δεν είναι καινούργιο, απλά πετά κάτω εύκολα από το ραντάρ. Εάν χρησιμοποιείτε το Google Analytics, για παράδειγμα, για να παρακολουθείτε την επισκεψιμότητα σε όλες τις ιστοσελίδες σας και για οποιονδήποτε λόγο το σενάριο δεν παρακολουθεί το 10% των σελίδων σας, απλά δεν θα γνωρίζετε ότι χάνετε 10 % των δεδομένων σας. Κενά όπως αυτό μπορούν να συμβούν με διάφορους τρόπους. Αλλά ένας μεγάλος τρόπος που εμφανίζεται είναι η έλλειψη τυποποίησης.

Για μια επιχείρηση SaaS, η μέτρηση των 'επισκεπτών στον ιστότοπο' δεν μπορεί να σημαίνει το ίδιο με τους 'χρήστες στην πλατφόρμα'. Όταν ρυθμίζετε αυτές τις μετρήσεις σε διάφορες πλατφόρμες αναλυτικών στοιχείων και κατακερματιστείτε σε διάφορα τμήματα - από το μάρκετινγκ έως τις πωλήσεις έως τη μηχανική - κάνει τη διαφορά. Τα 'κλικ' στο AdWords δεν μεταφράζονται απαραίτητα στη συνολική επισκεψιμότητα, καθώς υπάρχει διαφορά μεταξύ νέων χρηστών, μοναδικών και συνολικών περιόδων σύνδεσης. Σε κλίμακα, αντλείτε δεδομένα από εκατοντάδες πηγές. Το να μην τυποποιείτε αυτό που μετράτε, αλλά να το αντιμετωπίζετε το ίδιο, είναι μια συνταγή για κακά δεδομένα.



Τα κακά δεδομένα είναι ακριβά

Είτε αγνοείτε το πρόβλημα επειδή δεν είστε σίγουροι πώς να το επιλύσετε, είτε ίσως δεν το γνωρίζετε ακόμη, η εργασία με δεδομένα κακής ποιότητας επηρεάζει πολλές επιχειρήσεις εκτός του μάρκετινγκ. Εάν τα δεδομένα σας είναι παντού, σταματά πολύτιμες πρωτοβουλίες και βλάπτει την κατώτατη γραμμή σας.




αριθμός 4 συμβολισμός

Για να το θέσουμε σε προοπτική, επειδή τα δεδομένα εξασθενίζουν με ρυθμό 70% ετησίως, τα κακά δεδομένα κοστίζουν κατά μέσο όρο τις επιχειρήσεις 9,7 εκατομμύρια δολάρια ετησίως . Επιχειρηματική κριτική του Χάρβαρντ κατέληξε στο συμπέρασμα ότι τα κακά δεδομένα κοστίζουν τόσο πολύ, επειδή οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων, οι διαχειριστές δεδομένων, οι επιστήμονες δεδομένων και άλλα μέλη της ομάδας πρέπει να αντιμετωπίσουν τις αποκλίσεις στην καθημερινή τους εργασία - κυνηγώντας ανακρίβειες και κακές πηγές, διορθώνοντας λάθη. Αυτό είναι χρονοβόρο και ακριβό.

Πέρα από τα δολάρια, τα κακά δεδομένα θέτουν σε κίνδυνο τη στρατηγική σας, οδηγώντας σε σπαταλημένες ευκαιρίες στο δρόμο που προκύπτουν από μη ενημερωμένες επιχειρηματικές αποφάσεις. Η ενασχόληση με τις μαζικές ποσότητες δεδομένων που παρέχονται μέσω πολλαπλών πηγών, σε διαφορετικές μορφές και σε διαφορετικές συχνότητες είναι μια κατακερματισμένη διαδικασία. Είναι κατανοητό ότι τα τμήματα μάρκετινγκ συχνά δεν διαθέτουν το ανθρώπινο δυναμικό για ανάλυση, κατανόηση και αξιοποίηση όλων αυτών των δεδομένων σε συνεχή βάση.



Τα καλά δεδομένα είναι καθαρά

Καλά αποτελέσματα δεδομένων όταν αφιερώνετε χρόνο για να καθαρίσετε, να επαληθεύσετε και να οργανώσετε δεδομένα, έτσι ώστε κοινά ζητήματα όπως ξεπερασμένες πληροφορίες, διπλότυπα ή ανακρίβειες να μην μαστίζουν πλέον το σύστημά σας.




τι κάνει το 1212

Η αντιμετώπιση αυτής της πολυπλοκότητας απαιτεί αποκλειστικούς πόρους και καλά καθορισμένες διαδικασίες και πολιτικές για τυποποίηση, βελτιστοποίηση, αναφορά και ευέλικτη προσέγγιση. Αυτή είναι μια απόκλιση από τη μηνιαία αναφορά, την τριμηνιαία πρόβλεψη και την παραγωγή επεισοδιακών πληροφοριών που έχουν συνηθίσει οι περισσότεροι οργανισμοί. Αλλά αυτή η μετατόπιση είναι κρίσιμη για την επιτυχία σε έναν όλο και περισσότερο κόσμο που βασίζεται στα δεδομένα. Ένας παγκόσμιος οργανισμός μάρκετινγκ θα πρέπει να συνδυάζει απρόσκοπτα δεδομένα, αναλυτικά στοιχεία, στρατηγικές, ανθρώπους, διαδικασίες και δυνατότητες για την παροχή επιχειρηματικών αποτελεσμάτων.



Εάν ο οργανισμός σας αναπτύσσεται και μόλις ανοίξατε τις πύλες πλημμύρας για κοινή χρήση δεδομένων μεταξύ τμημάτων, αναζητήστε περιοχές όπου οι πληροφορίες μπορούν να συγχωνευτούν, ώστε να έχετε μια πιο ολοκληρωμένη εικόνα του πελάτη. Εξετάστε το ενδεχόμενο να δημιουργήσετε μια ομάδα εργασίας, όπου τα μέλη της ομάδας κατέχουν διαφορετικά μέρη του αγωγού και υπερασπίζονται τα καλά δεδομένα στον οργανισμό σας.

Εάν η κατανομή των πόρων σε μια ειδική ομάδα για τον μη αυτόματο καθαρισμό του αγωγού δεδομένων σας είναι μια μη ρεαλιστική επιλογή για εσάς, σκεφτείτε εφαρμογή εργαλείων AI . Η προγνωστική μηχανική εκμάθηση μπορεί να μάθει τη βασική συμπεριφορά των μετρήσεων δεδομένων σας και έχει τη δυνατότητα να μετασχηματίζει γρήγορα τεράστια τμήματα δεδομένων σε αξιόπιστες επιχειρηματικές πληροφορίες, καθώς και να αυτοματοποιεί την ανακάλυψη ανωμαλιών.

Αφιερωμένοι πόροι για τον καθαρισμό του αγωγού επιδιορθώνει το πρόβλημα, αλλά δεν υπάρχει τίποτα πιο προστατευτικό από το να εφαρμόζουμε προληπτικά αυτές τις αρχές. Αφιερώστε το χρόνο που θα αφιερώσει η ομάδα σας για τη διόρθωση κακών δεδομένων και θα τα αντικαταστήσει για το χρόνο που αφιερώθηκε, δημιουργώντας ασφαλείς και ακριβείς διαδικασίες δεδομένων στις προσπάθειές σας από την αρχή.


66 πνευματική έννοια

Καταδίωξη, όχι τελειότητα

Είναι ρεαλιστικό είναι σημαντικό. Και η πραγματικότητα των κακών δεδομένων είναι ότι ο καθαρισμός τους είναι μια ατελείωτη διαδικασία. Ο στόχος δεν είναι μια τελική κατάσταση όπου όλα είναι τέλεια. Ο στόχος είναι να αγωνιστείτε για συνήθειες και διαδικασίες στο χώρο εργασίας σας που ενθαρρύνουν καλύτερα δεδομένα.

Τούτου λεχθέντος, η ποιότητα των δεδομένων είναι τελικά δουλειά όλων. Είτε εργάζεστε απευθείας με τους αριθμούς, τα δεδομένα επηρεάζουν κάθε έξοδο ενός οργανισμού. Ένας καθαρός, συντηρημένος αγωγός σημαίνει ότι εσείς και η ομάδα σας μπορείτε να μειώσετε το λανθασμένο κόστος για το καλό και να ακολουθήσετε πιο εύκολα υγιείς στρατηγικές δεδομένων.

Η μετάβαση στο μάρκετινγκ προς μια πραγματική κουλτούρα με τα πρώτα δεδομένα μπορεί να είναι ένα μακρύ ταξίδι. Αλλά είναι αυτό που αποδεικνύει την αξία του.

Αυτό το κομμάτι είναι μέρος της σειράς μας σχετικά με το μάρκετινγκ βάσει δεδομένων στην οποία οι ειδικοί μας διερευνούν τα κλειδιά για την ανάπτυξη μιας ομαδικής και στρατηγικής προσέγγισης που βασίζεται στα δεδομένα. Διαβάστε το πρώτο άρθρο εδώ .