Deduplication: Labing Maayo nga Mga Pahanas Alang sa Paglikay O Pagtul-id sa Doble nga Data sa Customer

Pagdako sa Data nga Labing Maayo nga Mga Kasanayan alang sa CRM

Ang pagdoble sa datos dili ra makaminusan ang katukma sa mga panabut sa negosyo, apan nakompromiso usab niini ang kalidad nga nasinati usab sa imong kustomer. Bisan kung ang mga sangputanan sa doble nga datos giatubang sa tanan - mga tigdumala sa IT, tiggamit sa negosyo, tig-analisar sa datos - adunay kini labing kadaotan nga epekto sa mga operasyon sa pagpamaligya sa usa ka kompanya. Ingon nga girepresenta sa mga tigbaligya ang produkto ug mga tanyag sa serbisyo sa industriya, ang dili maayo nga datos mahimong dali nga madaut ang dungog sa imong tatak ug mosangpot sa paghatud sa dili maayo nga kasinatian sa kostumer. Ang doble nga datos sa CRM sa kompanya nahitabo tungod sa lainlaing mga hinungdan.

Gikan sa usa ka sayup sa mga tawo ngadto sa mga kostumer nga naghatag gamay nga lahi nga kasayuran sa lainlaing mga punto sa oras sa organisasyong database. Pananglitan, gilista sa usa ka konsyumer ang iyang ngalan nga Jonathan Smith sa usa ka porma ug Jon Smith sa pikas. Ang hagit mograbe sa nagdako nga database. Kini kanunay nga labi ka lisud alang sa mga tagdumala sa pagsubay sa DB ug ingon man pagsubay sa may kalabutan nga datos. Nagka daghan ug daghang paghagit aron maseguro nga ang DB sa organisasyon magpadayon nga sakto ”.

Natik Ameen, Eksperto sa Marketing sa Canz Marketing

Niini nga artikulo, tan-awon namon ang lainlaing mga lahi sa dobleng datos, ug pipila nga makatabang nga mga estratehiya nga mahimong magamit sa mga tigpamaligya aron maibanan ang mga datos sa kompanya niini.

Lainlaing Mga Matang Sa Dobleng Data

Kasagaran gipatin-aw ang doble nga datos ingon usa ka kopya sa orihinal. Apan adunay lainlaing mga lahi sa doble nga datos nga nagdugang pagkakumplikado sa kini nga problema.

  1. Sakto nga mga duplicate sa parehas nga gigikanan - Nahitabo kini kung ang mga rekord gikan sa usa ka gigikanan sa datos gibalhin ngadto sa lain nga gigikanan sa datos nga wala gikonsiderar ang bisan unsang mga diskarte nga panagsama o paghiusa. Usa ka pananglitan ang pagkopya sa kasayuran gikan sa CRM ngadto sa usa ka gamit sa pamaligya sa email. Kung ang imong kostumer nagpalista sa imong newsletter, nan ang ilang rekord naa na sa himan sa pagpamaligya sa email, ug ang pagbalhin sa datos gikan sa CRM sa galamiton maghimo sa mga duplicate nga kopya sa parehas nga entity. 
  2. Sakto nga mga duplicate sa daghang mga gigikanan - Ang eksaktong mga duplicate sa daghang mga gigikanan kasagarang motumaw tungod sa mga inisyatiba sa pag-backup sa datos sa usa ka kompanya. Ang mga organisasyon hilig nga suklan ang mga kalihokan sa paglimpiyo sa datos, ug dali nga tipigan ang tanan nga mga kopya sa datos nga naa sa ilang kamot. Kini mosangpot sa managlahing mga gigikanan nga adunay sulud nga kasayuran.
  3. Naglainlain nga mga doble sa daghang mga gigikanan - Ang mga pagdoble mahimo nga adunay mga lainlaing kasayuran usab. Kasagaran kini mahitabo kung ang mga kliyente moagi sa mga pagbag-o sa apelyido, titulo sa trabaho, kompanya, email address, ug uban pa. Ug tungod kay adunay mga bantog nga kalainan tali sa daan ug bag-ong mga rekord, ang moabut nga kasayuran gitagad ingon usa ka bag-ong entidad.
  4. Dili eksakto nga mga duplicate sa parehas o daghang mga gigikanan - Ang usa ka dili eksakto nga doble kung kanus-a ang kantidad sa datos parehas nga butang, apan girepresenta kini sa lainlaing paagi. Pananglitan, ang ngalan nga Dona Jane Ruth mahimong maluwas ingon Dona J. Ruth o DJ Ruth. Ang tanan nga mga kantidad sa datos nagrepresentar sa parehas nga butang apan kung gitandi pinaagi sa yano nga mga pamaagi sa pagpares sa datos, giisip kini nga dili managsama.

Ang pagdoble mahimong usa ka komplikado nga proseso tungod kay ang mga konsumante ug negosyo kanunay nga nagbag-o sa ilang datos sa pagkontak sa paglabay sa panahon. Adunay kalainan kung giunsa nila gisulud ang matag natad sa datos - gikan sa ilang ngalan, email address (es), address sa puy-anan, adres sa negosyo, ug uban pa.

Ania ang usa ka lista sa 5 labing maayo nga mga pamaagi sa pagpahinungod sa datos nga mahimo’g masugdan gamiton sa mga tigpamaligya karon.

Estratehiya 1: Adunay mga Pagsusi sa Pagpanghimatuud Sa Pagsulod sa Data

Kinahanglan nimo adunay higpit nga mga pagpugong sa pagpanghimatuud sa tanan nga mga site sa pagsulud sa datos. Kauban niini ang pagsiguro nga ang mga datos sa pag-input uyon sa gikinahanglan nga tipo sa datos, pormat, ug bakak taliwala sa mga dalawaton nga sakup. Mahimo kini nga layo sa paghimo sa imong datos nga kumpleto, husto, ug ensakto. Dugang pa, hinungdanon nga ang imong workflow sa pagsulud sa datos dili ra gi-configure aron makahimo bag-ong mga rekord apan una nga gipangita ug nakit-an kung ang dataset adunay sulud nga rekord nga katugma sa umaabot. Ug sa mga ingon niini nga kaso, makit-an ug ma-update ra kini, kaysa maghimo usa ka bag-ong rekord. Daghang mga kompanya ang naglakip sa mga tseke alang sa kostumer aron masulbad usab ang ilang kaugalingon nga doble nga datos.

Estratehiya 2: Paghimo Deduplication Paggamit Automated Tools

Paggamit serbisyo sa kaugalingon software deduplication sa datos makatabang kana kanimo sa pag-ila ug paglimpiyo sa mga doble nga rekord. Mahimo kini nga mga gamit sukwahi ang datos, tukma nga makit-an ang eksakto ug dili eksakto nga mga posporo, ug gipamub-an usab nila ang manwal nga paghago sa pagtan-aw sa libu-libong mga laray sa datos. Siguruha nga ang himan nagtanyag suporta alang sa pag-import sa datos gikan sa lainlaing mga gigikanan sama sa excel sheet, CRM database, mga lista, ubp.

Estratehiya 3: Paggamit Mga Pamaagi sa Pagdugang nga Mga Pamaagi sa Data

Naa sa kinaiyahan sa datos, lainlain ang pagpatuman sa pagkubu sa datos. Kinahanglan mag-amping ang mga tigpamaligya samtang gibubo ang datos tungod kay ang parehas nga butang mahimong gipasabut nga us aka butang nga lahi sa lainlaing mga kinaiya sa datos. Pananglitan, kung ang duha nga rekord sa datos magkatugma sa usa ka email address, kung ingon adunay kadako nga kalagmitan nga kini mga duplicate. Apan kung ang duha nga rekord magkatugma sa adres, kung ingon dili kini kinahanglan nga usa ka duplicate, tungod kay ang duha nga indibidwal nga kauban sa parehas nga panimalay mahimong adunay managlahi nga suskrisyon sa imong kompanya. Mao nga siguruha nga ipatuman ang pagdumili sa datos, paghiusa, ug paglimpyo sa mga kalihokan sumala sa klase nga datos nga gisudlan sa imong mga dataset.

Estratehiya 4: Makab-ot Ang Bulawanon nga talaan sa Magtutudlo Pinaagi sa Pagpauswag sa datos

Kung nahibal-an na nimo ang lista sa mga posporo nga anaa sa imong database, hinungdanon nga analisahon kini nga kasayuran sa wala pa mahimo ang paghugpong sa datos o paghinlo nga mga desisyon. Kung daghang mga rekord ang adunay alang sa usa ka entidad ug ang pipila nagrepresentar sa dili tukma nga kasayuran, labi nga labing maayo nga limpyohan ang mga rekord. Sa pikas nga bahin, kung dili kompleto ang mga duplicate, nan ang paghiusa sa datos usa ka labi ka maayo nga kapilian tungod kay kini makahimo sa pagpayaman sa datos, ug ang mga gisagol nga mga rekord mahimong makadugang daghang kantidad sa imong negosyo. 

Sa bisan unsang paagi, kinahanglan magtrabaho ang mga tigpamaligya aron makuha ang us aka pagtan-aw sa ilang kasayuran sa pagpamaligya, nga gitawag nga bulawanong talaan sa agalon.

Estratehiya 5: Monitor nga Mga Indikator sa Kalidad sa Data

Ang usa ka nagpadayon nga paningkamot aron mahuptan ang imong datos nga limpyo ug mabuut ang labing kaayo nga paagi aron mapatuman ang imong estratehiya sa pagpahinabo sa datos. Ang usa ka himan nga nagtanyag sa pag-profiling sa datos ug kalidad nga mga dagway sa pagdumala mahimo’g labi nga magamit dinhi. Kinahanglanon nga bantayan sa mga tigbaligya kung unsa katukma, balido, kompleto, talagsaon, ug parehas ang datos nga gigamit alang sa mga operasyon sa pagpamaligya.

Ingon nga ang mga organisasyon nagpadayon sa pagdugang mga aplikasyon sa datos sa ilang mga proseso sa negosyo, nahimo nga kinahanglan alang sa matag tigpamaligya nga adunay mga istratehiya sa pagpahinabo sa datos sa lugar. Ang inisyatibo sama sa paggamit sa mga gamit sa pagdugang sa datos, ug pagdisenyo labi ka maayo nga mga daloy sa pag-validate alang sa paghimo ug pag-update sa mga rekord sa datos pipila ka mga hinungdanon nga estratehiya nga makahimo sa masaligan nga kalidad sa datos sa imong organisasyon.

Bahin sa Data Ladder

Ang Data Ladder usa ka plataporma sa pagdumala sa kalidad sa datos nga makatabang sa mga kompanya sa paglimpiyo, pag-kategorya, pag-standardize, pagdoble, pag-profiling, ug pagpayaman sa ilang datos. Gitabangan ka sa among software nga nagparis sa datos sa datos sa industriya nga makit-an ang mga katugbang nga rekord, paghiusa ang datos, ug tangtanga ang mga duplicate gamit ang intelihente nga pagkaparehas sa pagtuki ug mga algorithm sa pagkat-on sa makina, dili igsapayan kung diin nagpuyo ang imong datos ug unsang format.

Pag-download sa usa ka Libre nga Pagsulay sa Data Matching Software sa Data Ladder

Unsay imong hunahuna?

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