Ang Marketing Nanginahanglan sa Kalidad nga Data aron Mahimong Data-Driven - Mga Pakigbisog ug Solusyon

Kalidad sa Data sa Pagpamaligya ug Pagpamaligya nga Gipalihok sa Data

Ang mga tigpamaligya anaa sa ilawom sa grabe nga presyur nga mahimong gimaneho sa datos. Bisan pa, dili nimo makit-an ang mga tigpamaligya nga naghisgot bahin sa dili maayo nga kalidad sa datos o nagduhaduha sa kakulang sa pagdumala sa datos ug pagpanag-iya sa datos sa sulod sa ilang mga organisasyon. Hinunoa, sila naningkamot nga mahimong data-driven sa dili maayo nga data. Makasubo nga irony! 

Alang sa kadaghanan sa mga tigpamaligya, ang mga problema sama sa dili kompleto nga datos, typo, ug mga duplicate wala gani giila nga problema. Maggugol sila ug mga oras sa pag-ayo sa mga sayop sa Excel, o mag-research sila alang sa mga plugins aron makonektar ang mga tinubdan sa datos ug mapaayo ang mga workflow, apan wala sila makahibalo nga kini mga isyu sa kalidad sa datos nga adunay epekto sa ripple sa tibuok organisasyon nga miresulta sa minilyon nga nawala. kwarta. 

Giunsa ang mga Epekto sa Kalidad sa Data sa Proseso sa Negosyo

Ang mga tigpamaligya karon nabug-atan kaayo sa mga sukatan, uso, mga taho, ug pag-analisa nga wala na silay panahon nga mag-amping sa mga hagit sa kalidad sa datos. Pero mao ni ang problema. Kung ang mga tigpamaligya walay tukma nga datos sa pagsugod, sa unsang paagi sa kalibutan sila makahimo sa paghimo og epektibo nga mga kampanya? 

Nakab-ot nako ang daghang mga tigpamaligya sa dihang nagsugod ako sa pagsulat niini nga piraso. Swerte ko nga naa ko Axel Lavergne, Co-founder sa ReviewFlowz aron ipaambit ang iyang kasinatian sa dili maayo nga datos. 

Ania ang iyang masabtan nga mga tubag sa akong mga pangutana. 

  1. Unsa ang imong una nga mga pakigbisog sa kalidad sa datos sa imong pagtukod sa imong produkto? Nag-set up ako usa ka makina nga henerasyon sa pagrepaso ug nanginahanglan pipila ka mga kaw-it aron magamit aron ipadala ang mga hangyo sa pagrepaso sa malipayon nga mga kostumer sa usa ka higayon nga lagmit magbilin sila usa ka positibo nga pagsusi. 

    Aron kini mahitabo, ang team naghimo ug Net Promoter Score (NPS) surbey nga ipadala 30 ka adlaw human sa pag-signup. Sa matag higayon nga ang usa ka kustomer mobiya sa usa ka positibo nga NPS, sa sinugdan 9 ug 10, sa ulahi gipalapdan ngadto sa 8, 9, ug 10, sila imbitahon sa pagbiya sa usa ka pagrepaso ug makakuha og $10 nga gift card isip balos. Ang pinakadako nga hagit dinhi mao nga ang bahin sa NPS gipahimutang sa platform sa automation sa marketing, samtang ang datos naglingkod sa tool sa NPS. Ang nadiskonekta nga mga tinubdan sa datos ug dili managsama nga datos sa mga himan nahimong usa ka bottleneck nga nagkinahanglan sa paggamit sa dugang nga mga himan ug mga workflow.

    Samtang ang team nagpadayon sa pag-integrate sa lain-laing mga logic flow ug integration points, kinahanglan nilang atubangon ang pagpadayon sa pagkamakanunayon sa legacy data. Nagbag-o ang produkto, nga nagpasabut nga ang datos sa produkto kanunay nga nagbag-o, nga nanginahanglan sa mga kompanya nga magpadayon sa usa ka makanunayon nga laraw sa datos sa pagreport sa paglabay sa panahon.

  2. Unsa nga mga lakang ang imong gihimo aron masulbad ang problema? Nagkinahanglan kini og daghang pagtrabaho kauban ang data team aron matukod ang tukma nga data engineering sa palibot sa aspeto sa panagsama. Mahimong sukaranan ang tunog, apan sa daghang lainlaing mga panagsama, ug daghang mga pag-update nga gipadala, lakip ang mga update nga nakaapekto sa dagan sa pag-signup, kinahanglan namon nga magtukod usa ka daghang lainlaing mga agos sa lohika base sa mga panghitabo, static nga datos, ug uban pa.
  3. Aduna bay gisulti ang imong departamento sa marketing sa pagsulbad niini nga mga hagit? Kini usa ka malisud nga butang. Kung moadto ka sa data team nga adunay usa ka piho nga problema, mahimo nimong hunahunaon nga kini usa ka dali nga ayo ug kini 1h ra aron ayohon apan kini sa kasagaran naglakip sa usa ka tonelada nga mga pagbag-o nga wala nimo nahibal-an. Sa akong piho nga kaso bahin sa mga plugins, ang panguna nga gigikanan sa mga problema mao ang pagpadayon sa makanunayon nga datos nga adunay kabilin nga datos. Nag-uswag ang mga produkto, ug lisud gyud ang pagpadayon sa usa ka makanunayon nga schema sa pagreport sa datos sa paglabay sa panahon.

    Mao nga oo, sigurado nga giingon sa mga termino sa mga panginahanglanon, apan kung giunsa ang pagpatuman sa mga pag-update ug uban pa dili gyud nimo mahagit ang usa ka tukma nga team sa engineering sa datos nga nahibal-an nga kinahanglan nila atubangon ang daghang mga pagbag-o aron kini mahitabo, ug sa "pagpanalipod" sa datos batok sa umaabot nga mga update.

  4. Ngano nga wala maghisgot ang mga tigpamaligya Pagdumala sa datos o kalidad sa datos bisan kung sila naningkamot nga mahimong gimaneho sa datos? Sa akong hunahuna kini usa ka kaso nga wala makaamgo sa problema. Kadaghanan sa mga tigpamaligya nga akong nakigsulti kay kaylap nga gipaubos ang mga hagit sa pagkolekta sa datos, ug sa panguna, tan-awa ang mga KPI nga naglungtad sa daghang mga tuig nga wala’y pagpangutana kanila. Apan ang imong gitawag nga signup, lead, o bisan usa ka talagsaon nga bisita mabag-o pag-ayo depende sa imong pag-setup sa pagsubay, ug sa imong produkto.

    Panguna nga pananglitan: wala kay bisan unsang email validation ug gidugang kini sa imong team sa produkto. Unsa man ang signup? Sa wala pa o pagkahuman sa validation? Dili gani ako magsugod sa pag-adto sa tanan nga mga subtleties sa pagsubay sa web.

    Sa akong hunahuna kini usab adunay daghang kalambigitan sa pag-ila ug kung giunsa ang paghimo sa mga grupo sa marketing. Kadaghanan sa mga tigpamaligya adunay tulubagon sa usa ka channel o usa ka subset sa mga channel, ug kung imong gisumada kung unsa ang gihatag sa matag miyembro sa usa ka team sa ilang channel, kasagaran mga 150% o 200% sa pag-ila. Morag dili makatarunganon kung imong ibutang kini nga ingon niana, mao nga wala’y bisan kinsa. Ang uban nga aspeto mao tingali nga ang pagkolekta sa datos kanunay nga moabut sa mga teknikal nga isyu, ug kadaghanan sa mga tigpamaligya dili kaayo pamilyar niini. Sa katapusan, dili nimo magasto ang imong oras sa pag-ayo sa datos ug pagpangita sa perpekto nga pixel nga impormasyon tungod kay dili nimo kini makuha.

  5. Unsang praktikal/dinalian nga mga lakang sa imong hunahuna ang mahimo sa mga tigpamaligya aron ayohon ang kalidad sa ilang datos sa kustomer?Ibutang ang imong kaugalingon sa sapatos sa usa ka user, ug sulayi ang matag usa sa imong mga funnel. Pangutan-a ang imong kaugalingon unsa nga matang sa panghitabo o aksyon sa pagkakabig ang imong gipahinabo sa matag lakang. Lagmit matingala ka pag-ayo sa tinuod nga mahitabo. Ang pagsabut kung unsa ang gipasabut sa usa ka numero sa tinuud nga kinabuhi, alang sa usa ka kustomer, nanguna o bisita, hingpit nga sukaranan sa pagsabut sa imong datos.

Ang Marketing Adunay Pinakalawom nga Pagsabot sa Kustomer Bisan Pa Naglimbasug aron Mahusay ang Ilang mga Problema sa Kalidad sa Data

Ang marketing anaa sa kasingkasing sa bisan unsang organisasyon. Kini ang departamento nga nagpakaylap sa pulong bahin sa produkto. Kini ang departamento nga usa ka tulay tali sa kustomer ug negosyo. Ang departamento nga sa tinuud, nagpadagan sa pasundayag.

Bisan pa, sila usab labi nga nakigbisog sa pag-access sa kalidad nga datos. Mas grabe pa, sama sa giingon ni Axel, tingali wala nila nahibal-an kung unsa ang gipasabut sa dili maayo nga datos ug kung unsa ang ilang gikontra! Ania ang pipila ka estadistika nga nakuha gikan sa taho sa DOMO, Bag-ong MO sa Marketing, aron ibutang ang mga butang ngadto sa panglantaw:

  • Ang 46% sa mga tigpamaligya nag-ingon nga ang kadaghan sa mga channel sa datos ug mga gigikanan nagpalisud sa pagplano alang sa taas nga termino.
  • Ang 30% nga mga senior marketer nagtuo nga ang CTO ug IT department kinahanglan nga abagahon ang responsibilidad sa pagpanag-iya sa datos. Gipangita pa sa mga kompanya ang pagpanag-iya sa datos!
  • Ang 17.5% nagtuo nga adunay kakulang sa mga sistema nga nagkolekta sa datos ug nagtanyag og transparency sa tibuok team.

Kini nga mga numero nagpaila nga panahon na alang sa pagpamaligya nga makapanag-iya sa datos ug nangayo nga henerasyon aron kini mahimong tinuud nga gimaneho sa datos.

Unsa ang Mahimo sa mga Marketer aron Makasabot, Makaila, ug Makadumala sa mga Hagit sa Kalidad sa Data?

Bisan pa nga ang datos mao ang backbone sa paghimog desisyon sa negosyo, daghang mga kompanya ang nanlimbasug gihapon sa pagpauswag sa ilang balangkas sa pagdumala sa datos aron matubag ang mga isyu sa kalidad. 

Sa usa ka taho sa Marketing Evolution, labaw sa usa ka quarter sa 82% ang mga kompanya sa survey nasakitan sa substandard nga datos. Ang mga tigpamaligya dili na makahimo sa pagsilhig sa kalidad sa datos nga mga konsiderasyon sa ilawom sa carpet ug dili usab nila makaya nga wala mahibal-an kini nga mga hagit. Busa unsa man ang mahimo sa mga tigpamaligya aron matubag kini nga mga hagit? Ania ang lima ka labing maayo nga mga gawi aron makasugod.

Labing Maayong Praktisa 1: Pagsugod sa pagkat-on bahin sa mga isyu sa kalidad sa datos

Ang usa ka tigpamaligya kinahanglan nga nahibal-an ang mga isyu sa kalidad sa datos sama sa ilang kauban sa IT. Kinahanglan nimong mahibal-an ang kasagarang mga problema nga gipahinungod sa mga set sa datos nga naglakip apan dili limitado sa:

  • Mga typo, mga sayup sa spelling, mga sayup sa pagngalan, mga sayup sa pagrekord sa datos
  • Mga isyu sa pagngalan sa mga kombensiyon ug ang kakulang sa mga sumbanan sama sa mga numero sa telepono nga walay country code o paggamit sa lain-laing mga format sa petsa
  • Dili kompleto nga mga detalye sama sa nawala nga mga email address, apelyido, o kritikal nga impormasyon nga gikinahanglan alang sa epektibo nga mga kampanya
  • Dili tukma nga impormasyon sama sa sayop nga mga ngalan, sayop nga mga numero, email ug uban pa
  • Nagkalainlain nga mga gigikanan sa datos kung diin nagrekord ka sa kasayuran sa parehas nga indibidwal, apan gitipigan kini sa lainlaing mga platform o mga himan nga nagpugong kanimo sa pagkuha usa ka hiniusa nga pagtan-aw
  • Doble nga datos diin ang maong impormasyon aksidenteng nasubli sa samang tinubdan sa datos o sa laing tinubdan sa datos

Ania kung unsa ang hitsura sa dili maayo nga datos sa usa ka gigikanan sa datos:

dili maayo nga mga isyu sa datos sa marketing

Ang pag-pamilyar sa imong kaugalingon sa mga termino sama sa kalidad sa datos, pagdumala sa datos, ug pagdumala sa datos makatabang kanimo sa pag-ila sa mga sayop sulod sa imong Customer Relationship Management (CRM) plataporma, ug pinaagi niana nga pag-inat, nagtugot kanimo sa paglihok kon gikinahanglan.

Labing Maayo nga Praktis 2: Kanunay Unaha ang Kalidad nga Data

Naa ko didto, gibuhat kana. Makatintal nga dili ibaliwala ang dili maayo nga datos tungod kay kung magkutkot ka sa lawom, 20% ra sa imong datos ang magamit gyud. Labaw sa 80% sa datos nausik. Unaha ang kalidad kay sa gidaghanon kanunay! Mahimo nimo kana pinaagi sa pag-optimize sa imong mga pamaagi sa pagkolekta sa datos. Pananglitan, kung nagrekord ka og data gikan sa usa ka web nga porma, siguroha nga mangolekta ka lamang sa datos nga gikinahanglan ug limitahan ang panginahanglan alang sa user nga mano-mano ang pag-type sa impormasyon. Ang labi nga kinahanglan nga 'mag-type' sa usa ka tawo sa impormasyon, mas taas ang posibilidad nga magpadala sila og dili kompleto o dili tukma nga datos.

Labing Maayong Praktis 3: Gamita ang Husto nga Teknolohiya sa Kalidad sa Data

Dili nimo kinahanglan nga mogasto og usa ka milyon nga dolyar sa pag-ayo sa kalidad sa imong datos. Adunay daghang mga himan ug mga plataporma didto nga makatabang kanimo sa pagkahan-ay sa imong datos nga dili magsamok-samok. Ang mga butang nga kini nga mga himan makatabang kanimo naglakip sa:

  • Pag-profile sa datos: Nagtabang kanimo nga mahibal-an ang lainlaing mga sayup sa sulod sa imong set sa datos sama sa nawala nga mga uma, doble nga mga entry, mga sayup sa spelling ug uban pa.
  • Paghinlo sa datos: Nagtabang kanimo sa paglimpyo sa imong data pinaagi sa pagpagana sa mas paspas nga pagbag-o gikan sa dili maayo ngadto sa na-optimize nga datos.
  • Pagpares sa datos: Nagtabang kanimo sa pagpares sa mga set sa datos sa lain-laing mga tinubdan sa datos ug pagsumpay/paghiusa sa datos gikan niini nga mga tinubdan. Pananglitan, mahimo nimong gamiton ang data match aron makonektar ang online ug offline nga mga tinubdan sa datos.

Ang teknolohiya sa kalidad sa datos magtugot kanimo sa pag-focus sa kung unsa ang hinungdanon pinaagi sa pag-atiman sa sobra nga trabaho. Dili ka kinahanglan mabalaka bahin sa pag-usik sa oras sa pag-ayo sa imong data sa Excel o sa sulod sa CRM sa dili pa magsugod ang usa ka kampanya. Uban sa panagsama sa usa ka himan nga kalidad sa datos, mahimo nimong ma-access ang kalidad nga datos sa wala pa ang matag kampanya.

Labing Maayong Practice 4: Iapil ang Senior Management 

Ang mga tighimog desisyon sa imong organisasyon mahimong wala mahibal-an ang problema, o bisan kung sila, naghunahuna gihapon sila nga kini usa ka problema sa IT ug dili usa ka kabalaka sa pagpamaligya. Dinhi kinahanglan nimo nga molihok aron masugyot ang usa ka solusyon. Dili maayo nga datos sa CRM? Dili maayo nga datos gikan sa mga survey? Dili maayo nga datos sa kustomer? Tanan kini mga kabalaka sa pagpamaligya ug wala’y kalabotan sa mga IT team! Apan gawas kung ang usa ka tigpamaligya molihok aron isugyot ang pagsulbad sa problema, ang mga organisasyon mahimong wala’y mahimo bahin sa mga isyu sa kalidad sa datos. 

Pinakamaayo nga Praktisa 5: Pag-ila sa mga problema sa tinubdan nga lebel 

Usahay, ang dili maayo nga mga isyu sa datos gipahinabo sa usa ka dili maayo nga proseso. Samtang mahimo nimong limpyohan ang datos sa ibabaw, gawas kung dili nimo mahibal-an ang hinungdan sa problema, maigo ka sa parehas nga mga isyu sa kalidad sa pagbalik-balik. 

Pananglitan, kung nagkolekta ka sa mga lead data gikan sa usa ka landing page, ug imong namatikdan nga 80% sa data adunay isyu sa mga entry sa numero sa telepono, mahimo nimong ipatuman ang mga kontrol sa pagsulod sa datos (sama sa pagbutang sa usa ka mandatory nga field sa code sa siyudad) aron masiguro nga ikaw' pagkuha pag-usab sa tukma nga datos. 

Ang gamut nga hinungdan sa kadaghanan sa mga problema sa datos medyo yano nga sulbaron. Kinahanglan lang nga mogahin ka ug oras aron magkalot ug mas lawom ug mahibal-an ang panguna nga isyu ug maghimo dugang nga paningkamot aron masulbad ang problema! 

Ang Data Mao ang Backbone Sa Mga Operasyon sa Marketing

Ang datos mao ang backbone sa mga operasyon sa pagpamaligya, apan kung kini nga datos dili tukma, kompleto, o kasaligan, mawad-an ka salapi sa mga mahal nga sayup. Ang kalidad sa datos dili na limitado sa departamento sa IT. Ang mga tigpamaligya mao ang mga tag-iya sa datos sa kustomer ug busa kinahanglan nga makahimo sa pagpatuman sa husto nga mga proseso ug teknolohiya sa pagkab-ot sa ilang mga katuyoan nga gipatuyok sa datos.

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.