Giunsa nga ang Resolusyon sa Entidad Nagdugang Bili sa Imong Proseso sa Pagpamaligya

Unsa ang Entity Resolution sa Marketing Data

Daghang mga B2B marketer - hapit 27% - miangkon niana ang dili igo nga datos nagkantidad kanila og 10%, o sa pipila ka mga kaso, labaw pa sa tinuig nga pagkawala sa kita.

Kini tin-aw nga nagpasiugda sa usa ka mahinungdanong isyu nga giatubang sa kadaghanan sa mga tigpamaligya karon, ug kana mao: dili maayo nga kalidad sa datos. Ang dili kompleto, nawala, o dili maayo nga kalidad nga datos mahimong adunay dako nga epekto sa kalampusan sa imong mga proseso sa pagpamaligya. Nahitabo kini tungod kay hapit tanan nga mga proseso sa departamento sa usa ka kompanya - apan labi na ang pagpamaligya ug pagpamaligya - gipakusog sa datos sa organisasyon.

Bisan kung kini usa ka kompleto, 360 nga pagtan-aw sa imong mga kostumer, nanguna, o mga prospect, o uban pang impormasyon nga may kalabotan sa mga produkto, mga pagtanyag sa serbisyo, o mga lokasyon sa adres - ang pagpamaligya kung diin kini tanan nagkahiusa. Kini ang hinungdan ngano nga ang mga tigpamaligya labi nga nag-antos kung ang usa ka kompanya wala mogamit husto nga mga balangkas sa pagdumala sa kalidad sa datos alang sa padayon nga pag-profile sa datos ug pag-ayo sa kalidad sa datos.

Niini nga blog, gusto nako nga hatagan ug pagtagad ang labing kasagaran nga problema sa kalidad sa datos ug kung giunsa kini epekto sa imong kritikal nga proseso sa pagpamaligya; kita unya motan-aw sa usa ka potensyal nga solusyon alang niini nga problema, ug sa katapusan, atong tan-awon kon sa unsang paagi kita makatukod niini sa usa ka padayon nga basehan.

Busa, magsugod kita!

Labing Dako nga Problema sa Kalidad sa Data nga Giatubang sa mga Tigpamaligya

Bisan pa, ang dili maayo nga kalidad sa datos hinungdan sa usa ka taas nga lista sa mga isyu alang sa mga tigpamaligya sa usa ka kompanya, apan sa paghatud sa mga solusyon sa datos sa 100+ nga mga kliyente, ang labing kasagaran nga isyu sa kalidad sa datos nga nakita namon nga giatubang sa mga tawo mao ang:

Pagkab-ot sa usa ka pagtan-aw sa kinauyokan nga mga kabtangan sa datos.

Kini nga isyu motungha kung ang doble nga mga rekord gitipigan alang sa parehas nga entidad. Dinhi, ang termino nga entidad mahimong magpasabot sa bisan unsa. Kasagaran, sa natad sa pagpamaligya, ang pulong nga entidad mahimong magtumong sa: kustomer, tingga, palaaboton, produkto, lokasyon, o uban pa nga hinungdanon sa paghimo sa imong mga kalihokan sa pagpamaligya.

Ang Epekto Sa Duplicate Records Sa Imong Mga Proseso sa Marketing

Ang presensya sa mga duplicate nga mga rekord sa mga dataset nga gigamit alang sa mga katuyoan sa pagpamaligya mahimong usa ka damgo alang sa bisan kinsa nga tigpamaligya. Kung ikaw adunay doble nga mga rekord, ang mosunod mao ang pipila ka seryoso nga mga senaryo nga mahimo nimong masinati:

  • Nausik ang oras, badyet, ug paningkamot - Tungod kay ang imong dataset adunay daghang mga rekord alang sa parehas nga entidad, mahimo nimong mamuhunan sa oras, badyet, ug mga paningkamot sa daghang beses alang sa parehas nga kustomer, palaabuton, o lead.
  • Dili makapadali sa mga personal nga kasinatian – Ang mga duplicate nga rekord kasagarang adunay lain-laing bahin sa impormasyon bahin sa usa ka entidad. Kung nagpahigayon ka mga kampanya sa pagpamaligya gamit ang dili kompleto nga pagtan-aw sa imong mga kostumer, mahimo nimong mabati ang imong mga kostumer nga wala madungog o wala masabti.
  • Dili tukma nga mga taho sa marketing – Uban sa mga duplicate nga mga rekord sa datos, mahimo nimong mahatag ang dili tukma nga pagtan-aw sa imong mga paningkamot sa pagpamaligya ug ang ilang pagbalik. Pananglitan, nag-email ka sa 100 ka mga lead, apan nakadawat lamang og mga tubag gikan sa 10 - mahimo nga 80 lamang sa 100 ang talagsaon, ug ang uban sa 20 mga duplicate.
  • Ang pagkunhod sa kahusayan sa operasyon ug pagka-produktibo sa empleyado – Kung ang mga miyembro sa team magkuha ug data para sa usa ka entidad ug makakitag daghang mga rekord nga gitipigan sa lain-laing mga tinubdan o natigom sa paglabay sa panahon sa samang tinubdan, kini naglihok isip dakong babag sa produktibidad sa empleyado. Kung kini mahitabo kanunay, nan kini mamatikdan nga makaapekto sa kahusayan sa operasyon sa usa ka tibuuk nga organisasyon.
  • Dili makahimo sa husto nga pagkakabig nga attribution – Kung narekord nimo ang parehas nga bisita ingon usa ka bag-ong entidad sa matag higayon nga sila mobisita sa imong mga social channel o website, mahimo’g halos imposible alang kanimo ang paghimo sa tukma nga pag-ila sa pagkakabig, ug nahibal-an ang eksakto nga agianan nga gisundan sa bisita padulong sa pagkakabig.
  • Wala mapadala nga pisikal ug elektronik nga mga sulat – Kini mao ang labing komon nga sangputanan sa mga duplicate nga mga rekord. Sama sa gihisgutan sa sayo pa, ang matag duplicate nga rekord lagmit adunay usa ka partial nga pagtan-aw sa entidad (mao kini ang hinungdan nga ang mga rekord nahimo nga mga duplicate sa imong dataset sa una). Tungod niini nga hinungdan, ang pipila nga mga rekord mahimong adunay nawala nga pisikal nga mga lokasyon, o impormasyon sa pagkontak, nga mahimong hinungdan nga mapakyas ang pagpadala sa mga sulat.

Unsa ang Entity Resolution?

Resolusyon sa entidad (ER) mao ang proseso sa pagtino kung ang mga reperensiya sa tinuod nga kalibutan nga mga entidad katumbas (parehas nga entidad) o dili katumbas (lainlain nga mga entidad). Sa laing pagkasulti, kini ang proseso sa pag-ila ug pag-link sa daghang mga rekord sa parehas nga entidad kung ang mga rekord gihulagway nga lahi ug vice versa.

Resolusyon sa Entidad ug Kalidad sa Impormasyon ni John R. Talburt

Pagpatuman sa Entity Resolution Ngadto sa Imong Mga Dataset sa Marketing

Kay nakita ang makalilisang nga epekto sa mga duplicate sa kalampusan sa imong mga kalihokan sa marketing, gikinahanglan nga adunay usa ka yano, apan gamhanan, nga pamaagi alang sa pag-deduplicate sa imong mga dataset. Dinhi diin ang proseso sa resolusyon sa entidad Nag-abot. Sa yano, ang resolusyon sa entidad nagtumong sa proseso sa pag-ila kung unsang mga rekord ang nahisakop sa parehas nga entidad.

Depende sa pagkakomplikado ug kahimtang sa kalidad sa imong mga dataset, kini nga proseso mahimong adunay daghang mga lakang. Dad-on ko ikaw sa matag lakang niini nga proseso aron imong masabtan kung unsa gyud ang gilakip niini.

Pahinumdom: Akong gamiton ang generic nga termino nga 'entity' samtang naghulagway sa proseso sa ubos. Apan ang parehas nga proseso magamit ug posible alang sa bisan unsang entidad nga nahilambigit sa imong proseso sa pagpamaligya, sama sa kustomer, lead, prospect, address sa lokasyon, ug uban pa.

Mga Lakang Sa Proseso sa Resolusyon sa Entidad

  1. Pagkolekta sa mga rekord sa datos sa entidad nga nagpuyo sa lainlaing mga gigikanan sa datos – Kini ang una ug labing importante nga lakang sa proseso, diin imong mailhan diin eksakto ang mga rekord sa entidad gitipigan. Mahimo kini nga datos gikan sa mga ad sa social media, trapiko sa website, o mano-mano nga gi-type sa mga sales reps o kawani sa marketing. Sa dihang mailhan na ang mga tinubdan, ang tanang mga rekord kinahanglang tigomon sa usa ka dapit.
  2. Pag-profile sa hiniusang mga rekord - Sa higayon nga ang mga rekord mahiusa sa usa ka dataset, panahon na aron masabtan ang datos ug ibutyag ang tinago nga mga detalye bahin sa istruktura ug sulud niini. Ang data profiling estadistika nga nag-analisa sa imong datos ug nahibal-an kung ang mga kantidad sa datos dili kompleto, blangko, o nagsunod sa dili balido nga pattern ug format. Ang pag-profile sa imong dataset nagbutyag sa uban pang mga detalye, ug nagpasiugda sa potensyal nga mga oportunidad sa paglimpyo sa datos.
  3. Paglimpyo ug pag-standardize sa mga rekord sa datos - Ang usa ka lawom nga profile sa datos naghatag kanimo usa ka aksyon nga lista sa mga butang alang sa paglimpyo ug pag-standardize sa imong dataset. Mahimong maglakip kini sa mga lakang aron pun-on ang nawala nga datos, pagtul-id sa mga tipo sa datos, pag-ayo sa mga pattern ug format, ingon man ang pag-parse sa mga komplikadong field ngadto sa mga sub-elemento para sa mas maayong pagtuki sa datos.
  4. Pagpares ug pagsumpay sa mga rekord nga iya sa samang entidad – Karon, ang imong mga rekord sa datos andam na nga ipares ug masumpay, ug dayon i-finalize kung unsang mga rekord ang nahisakop sa samang entidad. Kini nga proseso kasagarang gihimo pinaagi sa pag-implementar sa industriya-grado o proprietary matching algorithms nga mohimo ug eksaktong tugma sa talagsaon nga pag-ila sa mga attribute, o fuzzy match sa kombinasyon sa mga attribute sa usa ka entity. Kung ang mga resulta gikan sa pagpares nga algorithm dili tukma o adunay mga sayup nga positibo, mahimo nimo kinahanglan nga maayo ang pag-ayo sa algorithm o mano-mano nga markahan ang dili husto nga mga posporo ingon mga duplicate o dili mga duplicate.
  5. Pagpatuman sa mga lagda alang sa paghiusa sa mga entidad ngadto sa bulawan nga mga rekord – Dinhi mahitabo ang kataposang paghiusa. Tingali dili nimo gusto nga mawala ang datos bahin sa usa ka entidad nga gitipigan sa mga rekord, mao nga kini nga lakang bahin sa pag-configure sa mga lagda aron makadesisyon:
    • Unsang record ang master record ug asa ang mga duplicate niini?
    • Unsang mga kinaiya gikan sa mga duplicate ang gusto nimong kopyahon ngadto sa master record?

Kung kini nga mga lagda ma-configure ug mapatuman, ang output usa ka set sa bulawan nga mga rekord sa imong mga entidad.

Pagtukod og Usa ka Nagpadayon nga Entity Resolution Framework

Bisan tuod miagi kami sa usa ka yano nga sunod-sunod nga giya alang sa pagsulbad sa mga entidad sa usa ka dataset sa marketing, importante nga masabtan nga kini kinahanglan nga isipon nga usa ka nagpadayon nga proseso sa imong organisasyon. Ang mga negosyo nga namuhunan sa pagsabot sa ilang datos ug pag-ayo sa kinauyokan niini nga mga isyu sa kalidad gitakda alang sa mas maayong pag-uswag.

Para sa dali ug mas sayon ​​nga pagpatuman sa maong mga proseso, mahimo ka usab nga maghatag sa mga operator sa datos o bisan sa mga tigpamaligya sa imong kompaniya og sayon-gamiton nga software sa resolusyon sa entidad, nga makagiya kanila sa mga lakang nga gihisgotan sa ibabaw.

Sa konklusibo, luwas namong isulti nga ang usa ka duplicate-free nga dataset naglihok isip usa ka importante nga magdudula sa pagpadako sa ROI sa mga kalihokan sa marketing ug pagpalig-on sa reputasyon sa brand sa tanang mga channel sa marketing.