Tirgotāji sēž vērtīgu patērētāju datu kalnā. Bet ne visi viņu rīcībā esošie dati ir noderīgi. Darbs ar sliktas kvalitātes datiem saindē jūsu mārketinga centienus, rada neizmantotas iespējas un galu galā kaitē jūsu pēdējai līnijai.



511 skaitļa nozīme

Slikti dati ir dati, kurus bieži bojā apstākļi. Un tas ir biežāk nekā mēs saprotam. Nekad nav tīši vai ļaunprātīgi, tas bieži ir cilvēcisku kļūdu vai nepareizas savākšanas rezultāts. Dažreiz tas ir tik vienkārši, kā e-pasta adreses laika gaitā mainās. Citos gadījumos tas ir kaut kas, kas saplīst jūsu procesā. Lai gan cēlonis var būt vienkāršs, sekas - analīzes nepilnības un neprecizitātes, kuru dēļ viss jūsu mērījums ir neefektīvs - var būt katastrofāls.



Ne katras organizācijas komandā ir datu čempioni, bet, tā kā uzņēmumi arvien vairāk izmanto datu pirmos principus, prioritāte datu veselībai kļūs par obligātu.

Slikti dati nav standartizēti

Personīgajā dzīvē parasti ir kāds veids, kā saskaņot datus. Pieņemsim, ka savā bankas kontā atrodat neatbilstību: jūs zināt, ko esat nopelnījis, salīdzinot ar iztērēto, un to varat pārbaudīt, ņemot vērā vēsturiskos datus jūsu bankas izrakstos. Citiem vārdiem sakot, jums ir patiesības avots. Bet mārketingā parasti nav pamata. Kā tirgotājam jums, protams, ir kāda ideja par to, kas ir pareizi, taču visi jūsu dati ir saistīti ar sevi.

Šī problēma nav jauna, tā vienkārši lido zem radara. Piemēram, ja izmantojat Google Analytics, lai izsekotu trafiku visās jūsu tīmekļa lapās, un kāda iemesla dēļ skripts nav izsekojis 10% jūsu lapu, jūs vienkārši nezināt, ka jums trūkst 10 % no jūsu datiem. Šādas nepilnības var notikt vairākos veidos. Bet viens liels veids, kā tas notiek, ir standartizācijas trūkums.

SaaS uzņēmumam “vietnes apmeklētāju” mērīšana, iespējams, nenozīmē to pašu, ko “lietotāji platformā”. Kad šo metriku iestatāt dažādās analīzes platformās un fragmentējat vairākos departamentos - sākot no mārketinga līdz pārdošanai un beidzot ar inženierzinātnēm -, tas būtiski ietekmē. AdWords klikšķi ne vienmēr nozīmē kopējo datplūsmu, jo ir atšķirība starp jaunajiem lietotājiem, unikālajām un kopējām sesijām. Mērogā jūs iegūstat datus no simtiem avotu. Mērījuma nenormēšana, tomēr attieksme pret to visu ir sliktu datu recepte.

Slikti dati ir dārgi

Neatkarīgi no tā, vai ignorējat problēmu, jo neesat pārliecināts, kā to novērst, vai varbūt vēl nezināt, darbs ar sliktas kvalitātes datiem ietekmē daudzus uzņēmumus ārpus mārketinga. Ja jūsu dati ir visur, tas pārtrauc vērtīgas iniciatīvas un kaitē jūsu pēdējai līnijai.



15 numeroloģijā

Lai to aplūkotu perspektīvā, tā kā dati samazinās par 70% gadā, slikti dati uzņēmumiem vidēji izmaksā 9,7 miljoni ASV dolāru gadā . Hārvardas biznesa apskats secināja, ka slikti dati maksā tik daudz, jo lēmumu pieņēmējiem, vadītājiem, datu zinātniekiem un citiem komandas locekļiem ir jāpieņem neatbilstības ikdienas darbā - meklējot neprecizitātes un sliktos avotus, labojot kļūdas. Šāda rīcība ir gan laikietilpīga, gan dārga.

Papildus dolāriem slikti dati apdraud jūsu stratēģiju, kas noved pie izšķērdētām iespējām ceļā, ko rada neinformēti biznesa lēmumi. Darbs ar vairākiem avotiem, dažādos formātos un dažādās frekvencēs sniegto datu masu apjomu ir sadrumstalots process. Ir saprotams, ka mārketinga nodaļām bieži trūkst darbaspēka, lai pastāvīgi analizētu, izprastu un izmantotu visus šos datus.

numeroloģija 11 nozīme

Labi dati ir tīri

Labi datu rezultāti, kad veltāt laiku datu attīrīšanai, pārbaudei un sakārtošanai, lai izplatītas problēmas, piemēram, novecojusi informācija, dublikāti vai neprecizitātes, vairs netiktu nomocītas jūsu sistēmā.



Lai tiktu galā ar šo sarežģītību, nepieciešami īpaši resursi, labi definēti procesi un politika standartizācijai, optimizēšanai, ziņošanai un veiklai pieejai. Šī ir atkāpe no ikmēneša pārskatu sniegšanas, ceturkšņa prognozēšanas un epizodiskas ieskatu ģenerēšanas, pie kuras lielākā daļa organizāciju ir pieradušas. Bet šī maiņa ir izšķiroša, lai gūtu panākumus pasaulē, kas arvien vairāk virzās uz datiem. Pasaules klases mārketinga organizācijai būtu vienmērīgi jāsavieno dati, analīze, stratēģijas, cilvēki, procesi un iespējas, lai sniegtu biznesa rezultātus.

Ja jūsu organizācija aug un jūs tikko esat atvēris vārdus datu koplietošanai starp departamentiem, meklējiet vietas, kur informāciju var apvienot, lai iegūtu pilnīgāku priekšstatu par klientu. Apsveriet iespēju izveidot darba grupu, kur komandas locekļiem pieder dažādas cauruļvada daļas un viņi nodrošina labus datus jūsu organizācijā.

Ja resursu piešķiršana darba grupai, lai manuāli notīrītu jūsu datu plūsmu, jums ir nereāla iespēja, apsveriet AI rīku ieviešana . Paredzamā mašīnmācīšanās var iemācīties jūsu datu metrikas pamata uzvedību un spēj ātri pārveidot plašu datu klāstu par uzticamu biznesa informāciju, kā arī automatizēt anomāliju atklāšanu.

1222 dvīņu liesma

Cauruļvada attīrīšanai veltītie resursi novērš problēmu, taču nekas vairāk neaizsargā kā šo principu proaktīva piemērošana. Piešķiriet laiku, ko jūsu komanda pavadītu, protams, labojot sliktos datus, un jau no paša sākuma nomainiet to ar laiku, kas pavadīts, lai izveidotu drošus un precīzus datu procesus.

Tiekšanās, nevis pilnība

Būt reālam ir svarīgi. Un slikto datu realitāte ir tāda, ka to tīrīšana ir nebeidzams process. Mērķis nav gala stāvoklis, kurā viss ir ideāli. Mērķis ir censties panākt paradumus un procesus savā darba vietā, kas veicina labākus datus.

Tas nozīmē, ka datu kvalitāte galu galā ir visu cilvēku bizness. Neatkarīgi no tā, vai strādājat tieši ar skaitļiem, dati ietekmē katru organizācijas rezultātu. Tīrs, uzturēts cauruļvads nozīmē, ka jūs un jūsu komanda varat samazināt kļūdainas izmaksas par labu un vieglāk īstenot veselīgas datu stratēģijas.

Pāreja uz mārketingu patiesas, vispirms datu apstrādes kultūras virzienā var būt garš ceļojums. Bet tas pierāda savu vērtību.

Šis raksts ir daļa no mūsu sērijas par uz datiem balstītu mārketingu, kurā mūsu eksperti pēta komandas un stratēģiskās pieejas, kas pamatota ar datiem, izveides atslēgas. Izlasiet pirmo rakstu šeit .

Dalieties Ar Draugiem: