मार्केटिङलाई डाटा-संचालित हुन गुणस्तर डाटा चाहिन्छ - संघर्ष र समाधानहरू

मार्केटिङ डाटा गुणस्तर र डाटा-संचालित मार्केटिङ

मार्केटरहरू डेटा-संचालित हुन चरम दबाबमा छन्। यद्यपि, तपाईले मार्केटरहरूलाई खराब डेटा गुणस्तरको बारेमा कुरा गर्ने वा तिनीहरूको संगठन भित्र डेटा व्यवस्थापन र डेटा स्वामित्वको कमीको बारेमा प्रश्न गर्ने भेट्टाउनुहुने छैन। यसको सट्टा, तिनीहरू खराब डाटाको साथ डाटा-संचालित हुन प्रयास गर्छन्। दुखद विडम्बना ! 

धेरै मार्केटरहरूका लागि, अपूर्ण डाटा, टाइपो, र नक्कलहरू जस्ता समस्याहरूलाई पनि समस्याको रूपमा मान्यता दिइँदैन। तिनीहरूले एक्सेलमा गल्तीहरू ठीक गर्न घण्टा बिताउँछन्, वा तिनीहरू डेटा स्रोतहरू जडान गर्न र कार्यप्रवाहहरू सुधार गर्न प्लगइनहरूको लागि अनुसन्धान गर्दैछन्, तर तिनीहरू सचेत छैनन् कि यी डेटा गुणस्तरका समस्याहरू हुन् जसले संगठनमा लहरै प्रभाव पार्छ जसले गर्दा लाखौं हराइन्छ। पैसा। 

कसरी डाटा गुणस्तरले व्यापार प्रक्रियालाई असर गर्छ

आज मार्केटरहरू मेट्रिक्स, प्रचलनहरू, रिपोर्टहरू, र एनालिटिक्सको साथ यति धेरै अभिभूत छन् कि तिनीहरूसँग डाटा गुणस्तर चुनौतीहरूसँग सावधानीपूर्वक हुनको लागि समय छैन। तर समस्या यही हो। यदि मार्केटरहरूसँग सुरु गर्नको लागि सही डाटा छैन भने, उनीहरूले कसरी प्रभावकारी अभियानहरू सिर्जना गर्न सक्षम हुनेछन्? 

मैले यो टुक्रा लेख्न थालेपछि म धेरै मार्केटरहरूसँग पुगें। पाएकोमा म भाग्यमानी थिएँ एक्सेल Lavergne, सह-संस्थापक समीक्षा फ्लोज कमजोर डाटा संग आफ्नो अनुभव साझा गर्न। 

यहाँ मेरा प्रश्नहरूको अन्तरदृष्टिपूर्ण जवाफहरू छन्। 

  1. तपाईंले आफ्नो उत्पादन निर्माण गर्दा डाटा गुणस्तरसँग तपाईंको प्रारम्भिक संघर्षहरू के थिए? मैले समीक्षा जेनेरेसन इन्जिन सेटअप गरिरहेको थिएँ र उनीहरूले सकारात्मक समीक्षा छोड्ने बेलामा खुशी ग्राहकहरूलाई समीक्षा अनुरोधहरू पठाउन लाभ उठाउन केही हुकहरू चाहिन्छ। 

    यो हुनको लागि, टोलीले नेट प्रमोटर स्कोर सिर्जना गर्यो (NPS) सर्वेक्षण जुन साइनअप पछि 30 दिन बाहिर पठाइनेछ। जब कुनै ग्राहकले सकारात्मक NPS छोड्छ, सुरुमा 9 र 10, पछि 8, 9 र 10 मा विस्तार गरियो, तिनीहरूलाई समीक्षा छोड्न र बदलामा $ 10 उपहार कार्ड प्राप्त गर्न आमन्त्रित गरिनेछ। यहाँ सबैभन्दा ठूलो चुनौती NPS खण्ड मार्केटिङ स्वचालन प्लेटफर्ममा सेटअप भएको थियो, जबकि डाटा NPS उपकरणमा बसिरहेको थियो। विच्छेदित डेटा स्रोतहरू र उपकरणहरूमा असंगत डेटा एक बाधा बनेको छ जसले थप उपकरणहरू र कार्यप्रवाहहरूको प्रयोग गर्न आवश्यक छ।

    टोलीले विभिन्न तर्क प्रवाह र एकीकरण बिन्दुहरू एकीकृत गर्न जाँदा, उनीहरूले लिगेसी डेटासँग एकरूपता कायम राख्नेसँग सम्झौता गर्नुपर्‍यो। उत्पादन विकसित हुन्छ, जसको मतलब उत्पादन डेटा निरन्तर परिवर्तन हुँदैछ, कम्पनीहरूलाई समयसँगै एक सुसंगत रिपोर्टिङ डेटा योजना राख्न आवश्यक छ।

  2. समस्या समाधानका लागि के कदम चाल्नुभयो ? एकीकरण पक्षको वरिपरि उचित डेटा इन्जिनियरिङ निर्माण गर्न डेटा टोलीसँग धेरै काम गर्नुपर्‍यो। धेरै आधारभूत लाग्न सक्छ, तर धेरै फरक एकीकरणहरू, र साइनअप प्रवाहलाई असर गर्ने अपडेटहरू सहित धेरै अपडेटहरू ढुवानीको साथ, हामीले घटनाहरू, स्थिर डेटा, इत्यादिमा आधारित विभिन्न तर्क प्रवाहहरू निर्माण गर्नुपर्‍यो।
  3. के तपाइँको मार्केटिङ विभागले यी चुनौतिहरु लाई समाधान गर्न को लागी एक भनाइ छ? यो एउटा पेचिलो कुरा हो। जब तपाइँ एक धेरै विशिष्ट समस्या संग डेटा टोली जानुहुन्छ, तपाइँ सोच्न सक्नुहुन्छ कि यो एक सजिलो समाधान हो र यो ठीक गर्न मात्र 1 घण्टा लाग्छ तर यसले प्रायः धेरै परिवर्तनहरू समावेश गर्दछ जुन तपाईलाई थाहा छैन। प्लगइनहरूको सन्दर्भमा मेरो विशिष्ट मामलामा, समस्याहरूको मुख्य स्रोत लेगेसी डाटासँग लगातार डाटा कायम राख्नु थियो। उत्पादनहरू विकसित हुन्छन्, र समयसँगै एक सुसंगत रिपोर्टिङ डेटा स्किमा राख्न वास्तवमै गाह्रो छ।

    त्यसोभए हो, पक्कै पनि आवश्यकताहरूको सर्तमा भनौं, तर जब अपडेटहरू आदि कसरी कार्यान्वयन गर्ने भन्ने कुरा आउँछ। तपाईंले वास्तवमै उपयुक्त डाटा इन्जिनियरि team टोलीलाई चुनौती दिन सक्नुहुन्न जसलाई थाहा छ कि उनीहरूले यो गर्नका लागि धेरै परिवर्तनहरूको सामना गर्नुपर्नेछ, र भविष्यका अद्यावधिकहरू विरुद्ध डेटा "सुरक्षित" गर्न।

  4. किन मार्केटरहरू कुरा गर्दैनन् डाटा व्यवस्थापन वा डाटा गुणस्तर तिनीहरू डाटा-संचालित हुन कोशिस गर्दै छन्? मलाई लाग्छ कि यो वास्तवमै समस्या महसुस नगरेको मामला हो। धेरै जसो मार्केटरहरू मैले डाटा सङ्कलन चुनौतीहरूलाई व्यापक रूपमा कम आँकलन गर्न कुरा गरेको छु, र मूलतया, KPI हरू हेर्नुहोस् जुन उनीहरूलाई प्रश्न नगरी वर्षौंदेखि छन्। तर तपाईले साइनअप, लीड, वा एक अद्वितीय आगन्तुकलाई तपाईको ट्र्याकिङ सेटअप र तपाईको उत्पादनको आधारमा व्यापक रूपमा परिवर्तन गर्नुहुन्छ।

    धेरै आधारभूत उदाहरण: तपाईंसँग कुनै इमेल प्रमाणीकरण छैन र तपाईंको उत्पादन टोलीले यसलाई थप्छ। त्यसपछि साइनअप के हो? प्रमाणीकरण अघि वा पछि? म सबै वेब ट्र्याकिङ सूक्ष्मताहरूमा जान पनि सुरु गर्दिन।

    मलाई लाग्छ कि यसमा एट्रिब्युसन र मार्केटिङ टोलीहरू निर्माण गर्ने तरिकासँग पनि धेरै काम छ। धेरैजसो मार्केटरहरू च्यानल वा च्यानलहरूको उपसमूहका लागि जिम्मेवार हुन्छन्, र जब तपाइँ टोलीका प्रत्येक सदस्यले उनीहरूको च्यानलमा विशेषताहरू जोड्नुहुन्छ, तपाइँ सामान्यतया लगभग 150% वा 200% एट्रिब्युसन हुनुहुन्छ। तपाईंले यसलाई त्यसरी राख्दा अव्यावहारिक लाग्दछ, जसले गर्दा कसैले गर्दैन। अर्को पक्ष सायद यो हो कि डाटा सङ्कलन प्रायः धेरै प्राविधिक समस्याहरूमा आउँछ, र धेरै मार्केटरहरू तिनीहरूसँग वास्तवमै परिचित छैनन्। अन्ततः, तपाईंले डाटा फिक्स गर्न र पिक्सेल-सही जानकारी खोज्नमा आफ्नो समय खर्च गर्न सक्नुहुन्न किनभने तपाईंले यसलाई प्राप्त गर्नुहुने छैन।

  5. मार्केटरहरूले उनीहरूको ग्राहक डेटाको गुणस्तर ठीक गर्नको लागि के व्यावहारिक/तत्काल कदमहरू चाल्न सक्छन् भन्ने लाग्छ?आफैलाई प्रयोगकर्ताको जुत्तामा राख्नुहोस्, र तपाइँको प्रत्येक फनेलको परीक्षण गर्नुहोस्। आफैलाई सोध्नुहोस् कि तपाइँ प्रत्येक चरणमा कस्तो प्रकारको घटना वा रूपान्तरण कार्य ट्रिगर गर्दै हुनुहुन्छ। वास्तवमा के हुन्छ भनेर तपाई सायद धेरै छक्क पर्नुहुनेछ। ग्राहक, नेतृत्व वा आगन्तुकको लागि वास्तविक जीवनमा नम्बरको अर्थ के हो भन्ने बुझ्नु, तपाईंको डेटा बुझ्नको लागि बिल्कुल आधारभूत छ।

मार्केटिङसँग ग्राहकको सबैभन्दा गहिरो बुझाइ छ तर तिनीहरूको डेटा गुणस्तर समस्याहरू क्रमबद्ध गर्न संघर्ष गर्नुहोस्।

मार्केटिङ कुनै पनि संस्थाको मुटुमा हुन्छ। यो विभाग हो जसले उत्पादनको बारेमा शब्द फैलाउँछ। यो विभाग हो जुन ग्राहक र व्यवसाय बीचको पुल हो। जुन विभागले इमान्दारीपूर्वक शो सञ्चालन गर्छ ।

यद्यपि, तिनीहरू पनि गुणस्तर डेटाको पहुँचको साथ सबैभन्दा धेरै संघर्ष गरिरहेका छन्। अझ खराब, एक्सेलले उल्लेख गरेझैं, तिनीहरूले खराब डेटाको अर्थ के हो र तिनीहरू के विरुद्धमा छन् भनेर सायद बुझ्दैनन्! यहाँ डोमो रिपोर्टबाट प्राप्त केही तथ्याङ्कहरू छन्, मार्केटिङको नयाँ MO, परिप्रेक्ष्यमा चीजहरू राख्न:

  • 46% मार्केटरहरू भन्छन् कि डाटा च्यानल र स्रोतहरूको सरासर संख्याले लामो अवधिको लागि योजना बनाउन गाह्रो बनाएको छ।
  • 30% वरिष्ठ मार्केटरहरू विश्वास गर्छन् कि CTO र IT विभागले डाटाको स्वामित्वको जिम्मेवारी काँधमा गर्नुपर्छ। कम्पनीहरूले अझै पनि डाटाको स्वामित्व पत्ता लगाउँदै छन्!
  • 17.5% विश्वास गर्दछ कि त्यहाँ प्रणालीहरूको अभाव छ जसले डेटा मिलाउँछ र टोलीमा पारदर्शिता प्रदान गर्दछ।

यी संख्याहरूले संकेत गर्दछ कि यो मार्केटिङको लागि डाटाको स्वामित्व लिने समय हो र यसलाई वास्तवमै डाटा-संचालित हुनको लागि उत्पादनको माग गर्दछ।

मार्केटरहरूले डेटा गुणस्तर चुनौतीहरू बुझ्न, पहिचान गर्न र ह्यान्डल गर्न के गर्न सक्छन्?

डाटा व्यापार निर्णय लिने को लागी मेरुदण्ड भए तापनि, धेरै कम्पनीहरु अझै पनि गुणस्तर मामिलाहरु लाई सम्बोधन गर्न को लागी आफ्नो डाटा व्यवस्थापन ढाँचा सुधार संग संघर्ष गरिरहेका छन्। 

एक रिपोर्ट मा मार्केटिङ इभोलुसन, 82% को एक चौथाई भन्दा बढी सर्वेक्षणमा कम्पनीहरू गुणस्तरहीन तथ्याङ्कका कारण मारमा परेका थिए। मार्केटरहरूले अब गलीचा मुनि डाटा गुणस्तर विचारहरू स्वीप गर्न बर्दाश्त गर्न सक्दैनन् न त तिनीहरू यी चुनौतिहरू बारे अनजान हुन खर्च गर्न सक्छन्। त्यसोभए यी चुनौतीहरूलाई सम्बोधन गर्न मार्केटरहरूले वास्तवमा के गर्न सक्छन्? यहाँ सुरु गर्नका लागि पाँच उत्कृष्ट अभ्यासहरू छन्।

उत्तम अभ्यास १: डाटा गुणस्तर मुद्दाहरूको बारेमा जान्न सुरु गर्नुहोस्

एक मार्केटरलाई डाटा गुणस्तर मुद्दाहरूको बारेमा उनीहरूको आईटी सहकर्मीको रूपमा सचेत हुन आवश्यक छ। तपाईंले डेटा सेटहरूमा एट्रिब्यूट गरिएका सामान्य समस्याहरू जान्न आवश्यक छ जसमा समावेश छ तर सीमित छैन:

  • Typos, हिज्जे त्रुटिहरू, नामकरण त्रुटिहरू, डाटा रेकर्डिङ त्रुटिहरू
  • नामकरण प्रचलनहरू र देश कोडहरू बिना फोन नम्बरहरू वा फरक मिति ढाँचाहरू प्रयोग गर्ने जस्ता मापदण्डहरूको अभावमा समस्याहरू
  • अपूर्ण विवरणहरू जस्तै हराएको इमेल ठेगाना, अन्तिम नाम, वा प्रभावकारी अभियानहरूको लागि आवश्यक महत्वपूर्ण जानकारी
  • गलत जानकारी जस्तै गलत नाम, गलत नम्बर, इमेल आदि
  • भिन्न डेटा स्रोतहरू जहाँ तपाईं एउटै व्यक्तिको जानकारी रेकर्ड गर्दै हुनुहुन्छ, तर ती विभिन्न प्लेटफर्महरू वा उपकरणहरूमा भण्डारण गरिएका छन् जसले तपाईंलाई समेकित दृश्य प्राप्त गर्नबाट रोक्छ।
  • डुप्लिकेट डाटा जहाँ त्यो जानकारी गल्तिले उही डाटा स्रोत वा अर्को डाटा स्रोतमा दोहोर्याइएको छ

यहाँ डेटा स्रोतमा खराब डेटा कसरी देखिन्छ:

खराब डाटा समस्या मार्केटिंग

डाटा गुणस्तर, डाटा व्यवस्थापन, र डाटा प्रशासन जस्ता सर्तहरूसँग परिचित हुनाले तपाईंलाई आफ्नो ग्राहक सम्बन्ध व्यवस्थापन भित्रका त्रुटिहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्न सक्छसीआरएम) प्लेटफर्म, र त्यो स्ट्रेच द्वारा, तपाईंलाई आवश्यक अनुसार कार्य गर्न अनुमति दिँदै।

उत्तम अभ्यास २: गुणस्तर डाटालाई सधैं प्राथमिकता दिनुहोस्

म त्यहाँ भएको छु, त्यो गरे। यो खराब डाटालाई बेवास्ता गर्न प्रलोभन हो किनभने यदि तपाइँ साँच्चै गहिरो खन्ने हो भने, तपाइँको डाटाको 20% मात्र वास्तवमा प्रयोगयोग्य हुनेछ। धेरै डाटा को 80% बर्बाद छ। मात्रा भन्दा गुणस्तरलाई सधैं प्राथमिकता दिनुहोस्! तपाइँ तपाइँको डाटा संग्रह विधिहरु लाई अनुकूलन गरेर यो गर्न सक्नुहुन्छ। उदाहरणका लागि, यदि तपाइँ वेब फारमबाट डेटा रेकर्ड गर्दै हुनुहुन्छ भने, तपाइँले आवश्यक डेटा मात्र सङ्कलन गर्न र प्रयोगकर्तालाई म्यानुअल रूपमा जानकारी टाइप गर्न आवश्यक सीमित गर्न सुनिश्चित गर्नुहोस्। कुनै व्यक्तिले जति धेरै जानकारी 'टाइप' गर्नुपर्छ, त्यति नै अपूर्ण वा गलत डाटा पठाउने सम्भावना हुन्छ।

उत्तम अभ्यास ३: सही डाटा गुणस्तर प्रविधिको लाभ उठाउनुहोस्

तपाईंले आफ्नो डाटा गुणस्तर फिक्स गर्न एक मिलियन डलर खर्च गर्नु पर्दैन। त्यहाँ त्यहाँ दर्जनौं उपकरणहरू र प्लेटफर्महरू छन् जसले तपाईंलाई कुनै गडबड नगरी आफ्नो डेटा क्रमबद्ध गर्न मद्दत गर्न सक्छ। यी उपकरणहरूले तपाईंलाई मद्दत गर्न सक्ने कुराहरू समावेश छन्:

  • डाटा प्रोफाइलिङ: तपाइँलाई तपाइँको डेटा सेट भित्र विभिन्न त्रुटिहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्दछ जस्तै छुटेको क्षेत्रहरू, नक्कल प्रविष्टिहरू, हिज्जे त्रुटिहरू आदि।
  • डाटा सफाई: खराबबाट अप्टिमाइज गरिएको डेटामा छिटो रूपान्तरण सक्षम पारेर तपाइँलाई तपाइँको डाटा सफा गर्न मद्दत गर्दछ।
  • डाटा मिलान: तपाईंलाई विभिन्न डेटा स्रोतहरूमा डेटा सेटहरू मिलाउन र यी स्रोतहरूबाट डेटालाई एकसाथ जोड्न/मर्ज गर्न मद्दत गर्दछ। उदाहरणका लागि, तपाईं अनलाइन र अफलाइन डेटा स्रोतहरू जडान गर्न डेटा मिलान प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।

डाटा गुणस्तर टेक्नोलोजीले तपाईंलाई अनावश्यक कामको ख्याल राखेर के कुराहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्न अनुमति दिनेछ। तपाईंले अभियान सुरु गर्नु अघि Excel वा CRM भित्र आफ्नो डाटा फिक्स गर्न समय बर्बाद गर्ने बारे चिन्ता लिनु पर्दैन। डेटा गुणस्तर उपकरणको एकीकरणको साथ, तपाइँ प्रत्येक अभियान अघि गुणस्तर डेटा पहुँच गर्न सक्षम हुनुहुनेछ।

उत्तम अभ्यास ४: वरिष्ठ व्यवस्थापन समावेश गर्नुहोस् 

तपाईंको संगठनमा निर्णय निर्माताहरू समस्या बारे सचेत नहुन सक्छन्, वा यदि तिनीहरू छन् भने, तिनीहरू अझै पनि यो IT समस्या हो र मार्केटिङ चिन्ता होइन भनेर मानिरहेका छन्। यो जहाँ तपाइँ एक समाधान प्रस्ताव गर्न को लागी कदम मा आवश्यक छ। CRM मा खराब डाटा? सर्वेक्षणबाट खराब डाटा? खराब ग्राहक डाटा? यी सबै मार्केटिङ सरोकारहरू हुन् र IT टोलीहरूसँग कुनै सरोकार छैन! तर जबसम्म मार्केटरले समस्या समाधान गर्न सुझाव दिनको लागि कदम चाल्दैन, संगठनहरूले डाटा गुणस्तर समस्याहरूको बारेमा केही गर्न सक्दैनन्। 

उत्तम अभ्यास ५: स्रोत स्तरमा समस्याहरू पहिचान गर्नुहोस् 

कहिलेकाहीँ, खराब डाटा समस्याहरू एक अक्षम प्रक्रियाको कारणले गर्दा हुन्छ। जबसम्म तपाईं सतहमा डाटा सफा गर्न सक्नुहुन्छ, जबसम्म तपाईंले समस्याको मूल कारण पहिचान गर्नुहुन्न, तपाईं दोहोर्याउँदा उस्तै गुणस्तरका समस्याहरूसँग हिट हुनुहुनेछ। 

उदाहरणका लागि, यदि तपाईंले ल्यान्डिङ पृष्ठबाट लीड डेटा सङ्कलन गर्दै हुनुहुन्छ, र तपाईंले 80% डाटामा फोन नम्बर प्रविष्टिहरूमा समस्या भएको देख्नुहुन्छ भने, तपाईंले डेटा प्रविष्टि नियन्त्रणहरू लागू गर्न सक्नुहुन्छ (जस्तै अनिवार्य सहर कोड फिल्ड राख्नु)। सही डाटा प्राप्त गर्दै। 

अधिकांश डाटा समस्याहरूको मूल कारण समाधान गर्न अपेक्षाकृत सरल छ। तपाईंले केवल गहिरो खन्ने र मूल मुद्दा पहिचान गर्न र समस्या समाधान गर्न थप प्रयास गर्न समय निकाल्न आवश्यक छ! 

डाटा मार्केटिङ सञ्चालनको मेरुदण्ड हो

डाटा मार्केटिङ अपरेसनहरूको मेरुदण्ड हो, तर यदि यो डाटा सही, पूर्ण, वा भरपर्दो छैन भने, तपाईंले महँगो गल्तीहरूको लागि पैसा गुमाउनुहुनेछ। डाटा गुणस्तर अब आईटी विभागमा सीमित छैन। मार्केटरहरू ग्राहक डेटाका मालिक हुन् र त्यसैले तिनीहरूको डेटा-संचालित लक्ष्यहरू प्राप्त गर्न सही प्रक्रियाहरू र प्रविधिहरू लागू गर्न सक्षम हुनुपर्छ।

तिम्रो के बिचार छ?

यो साइट स्प्याम कम गर्न Akismet को उपयोग गर्दछ। जान्नुहोस् कि तपाईंको डेटा कसरी संसाधित छ.