कसरी इकाई रिजोल्युसनले तपाईंको मार्केटिङ प्रक्रियाहरूमा मूल्य थप्छ

मार्केटिङ डाटा मा एकाइ रिजोल्युसन के हो

B2B मार्केटरहरूको ठूलो संख्या - लगभग 27% - स्वीकार्छन् अपर्याप्त डाटाले तिनीहरूलाई 10% खर्च गरेको छ, वा केहि अवस्थामा, वार्षिक राजस्व घाटा मा अझ बढी।

यसले आज धेरैजसो मार्केटरहरूले सामना गरेको एउटा महत्त्वपूर्ण मुद्दालाई स्पष्ट रूपमा हाइलाइट गर्दछ, र त्यो हो: खराब डेटा गुणस्तर। अपूर्ण, हराएको, वा खराब-गुणस्तर डेटाले तपाईंको मार्केटिङ प्रक्रियाहरूको सफलतामा ठूलो प्रभाव पार्न सक्छ। यो एक कम्पनी मा लगभग सबै विभागीय प्रक्रियाहरु - तर विशेष गरी बिक्री र मार्केटिंग - संगठनात्मक डेटा द्वारा भारी ईन्धन भएका कारण हुन्छ।

चाहे यो तपाईंका ग्राहकहरू, नेतृत्वहरू, वा सम्भावनाहरू, वा उत्पादनहरू, सेवा प्रस्तावहरू, वा ठेगाना स्थानहरूसँग सम्बन्धित अन्य जानकारीहरूको पूर्ण, 360-दृश्य हो - मार्केटिङ हो जहाँ यो सबै सँगै आउँछ। यही कारणले गर्दा मार्केटरहरूले सबैभन्दा बढी पीडित हुन्छन् जब कम्पनीले निरन्तर डाटा प्रोफाइलिङ र डाटा गुणस्तर फिक्सिङको लागि उपयुक्त डाटा गुणस्तर व्यवस्थापन फ्रेमवर्कहरू प्रयोग गर्दैन।

यस ब्लगमा, म सबैभन्दा सामान्य डाटा गुणस्तर समस्या र यसले तपाईंको महत्वपूर्ण मार्केटिङ प्रक्रियाहरूलाई कसरी प्रभाव पार्छ भन्ने कुरामा ध्यान दिन चाहन्छु; त्यसपछि हामी यस समस्याको सम्भावित समाधान हेर्नेछौं, र अन्तमा, हामी यसलाई निरन्तर आधारमा कसरी स्थापित गर्न सक्छौं भनेर हेर्नेछौं।

त्यसोभए, चल्न सुरु गरौं!

सबैभन्दा ठूलो डाटा गुणस्तर समस्या मार्केटर्स द्वारा सामना

यद्यपि, खराब डेटा गुणस्तरले कम्पनीमा मार्केटरहरूको लागि समस्याहरूको लामो सूची निम्त्याउँछ, तर 100+ ग्राहकहरूलाई डेटा समाधानहरू डेलिभर गरिसकेपछि, हामीले मानिसहरूले सामना गरेको सबैभन्दा सामान्य डेटा गुणस्तर समस्या हो:

कोर डाटा सम्पत्तिहरूको एकल दृश्य प्राप्त गर्दै।

एउटै निकायका लागि नक्कल रेकर्डहरू भण्डारण गर्दा यो समस्या देखापर्छ। यहाँ, संस्था शब्दको अर्थ जे पनि हुन सक्छ। अधिकतर, मार्केटिङको दायरामा, शब्द इकाईले सन्दर्भ गर्न सक्छ: ग्राहक, नेतृत्व, सम्भावना, उत्पादन, स्थान, वा अन्य केहि जुन तपाइँको मार्केटिङ गतिविधिहरूको प्रदर्शनको लागि मूल हो।

तपाईंको मार्केटिङ प्रक्रियाहरूमा डुप्लिकेट रेकर्डहरूको प्रभाव

मार्केटिङ उद्देश्यका लागि प्रयोग गरिएको डाटासेटहरूमा नक्कल रेकर्डहरूको उपस्थिति कुनै पनि मार्केटरको लागि दुःस्वप्न हुन सक्छ। जब तपाइँसँग डुप्लिकेट रेकर्डहरू छन्, निम्न केही गम्भीर परिदृश्यहरू छन् जुन तपाइँ चलाउन सक्नुहुन्छ:

  • समय, बजेट, र प्रयास बर्बाद - तपाईंको डेटासेटले एउटै संस्थाको लागि धेरै रेकर्डहरू समावेश गरेको हुनाले, तपाईंले एउटै ग्राहक, सम्भावना, वा नेतृत्वको लागि धेरै पटक लगानी समय, बजेट र प्रयासहरू समाप्त गर्न सक्नुहुन्छ।
  • व्यक्तिगत अनुभवहरू सहज बनाउन असमर्थ - डुप्लिकेट रेकर्डहरूले प्रायः एक संस्थाको बारेमा जानकारीको विभिन्न भागहरू समावेश गर्दछ। यदि तपाईंले आफ्ना ग्राहकहरूको अपूर्ण दृश्य प्रयोग गरेर मार्केटिङ अभियानहरू सञ्चालन गर्नुभयो भने, तपाईंले आफ्ना ग्राहकहरूलाई नसुनेको वा गलत बुझेको महसुस गराउन सक्नुहुन्छ।
  • गलत मार्केटिङ रिपोर्ट - डुप्लिकेट डाटा रेकर्डहरूको साथ, तपाईंले आफ्नो मार्केटिङ प्रयासहरू र तिनीहरूको फिर्तीको गलत दृश्य दिन सक्नुहुन्छ। उदाहरणका लागि, तपाईंले 100 लीडहरू इमेल गर्नुभयो, तर 10 बाट मात्र प्रतिक्रियाहरू प्राप्त गर्नुभयो - यो हुन सक्छ कि ती 80 मध्ये 100 मात्र अद्वितीय थिए, र बाँकी 20 डुप्लिकेटहरू थिए।
  • कम परिचालन दक्षता र कर्मचारी उत्पादकता - जब टोली सदस्यहरूले एक निश्चित इकाईको लागि डाटा ल्याउँछन् र विभिन्न स्रोतहरूमा भण्डारण गरिएका बहु रेकर्डहरू फेला पार्छन् वा समयसँगै एउटै स्रोतमा जम्मा हुन्छन्, यसले कर्मचारी उत्पादकतामा ठूलो अवरोधको रूपमा कार्य गर्दछ। यदि यो धेरै पटक हुन्छ भने, त्यसपछि यसले सम्पूर्ण संगठनको परिचालन दक्षतालाई उल्लेखनीय रूपमा असर गर्छ।
  • सही रूपान्तरण विशेषता प्रदर्शन गर्न असमर्थ - यदि तपाईंले उही आगन्तुकलाई नयाँ निकायको रूपमा रेकर्ड गर्नुभएको छ भने प्रत्येक पटक तिनीहरूले तपाईंको सामाजिक च्यानलहरू वा वेबसाइटहरू भ्रमण गरे, यो तपाईंको लागि सही रूपान्तरण एट्रिब्युसन प्रदर्शन गर्न लगभग असम्भव हुनेछ, र आगन्तुकले रूपान्तरण तर्फ पछ्याएको सही मार्ग थाहा छ।
  • डिलिवर नगरिएको भौतिक र इलेक्ट्रोनिक मेलहरू - यो डुप्लिकेट रेकर्डहरूको सबैभन्दा सामान्य परिणाम हो। पहिले उल्लेख गरिएझैं, प्रत्येक नक्कल रेकर्डले इकाईको आंशिक दृश्य समावेश गर्दछ (यसैले गर्दा रेकर्डहरू तपाईंको डेटासेटमा डुप्लिकेटको रूपमा पहिलो स्थानमा समाप्त भयो)। यस कारणका लागि, केहि रेकर्डहरूमा भौतिक स्थानहरू, वा सम्पर्क जानकारी हराइरहेको हुन सक्छ, जसले मेलहरू डेलिभरी असफल हुन सक्छ।

संस्था संकल्प के हो?

संस्थाको संकल्प (ER) वास्तविक-विश्व संस्थाहरूको सन्दर्भहरू बराबर (एउटै संस्था) वा बराबर (भिन्न संस्थाहरू) होइनन् भन्ने निर्धारण गर्ने प्रक्रिया हो। अर्को शब्दमा भन्नुपर्दा, यो अभिलेखलाई फरक र उल्टो रूपमा वर्णन गर्दा एउटै निकायमा बहु अभिलेखहरूलाई पहिचान गर्ने र लिङ्क गर्ने प्रक्रिया हो।

जोन आर तालबर्ट द्वारा संस्था रिजोल्युसन र सूचना गुणस्तर

तपाईंको मार्केटिङ डाटासेटहरूमा संस्था रिजोल्युसन लागू गर्दै

तपाइँको मार्केटिङ गतिविधिहरु को सफलता मा डुप्लिकेट को भयानक प्रभाव देखे पछि, यो एक सरल, तर शक्तिशाली, विधि को लागी आवश्यक छ। तपाईंको डाटासेटहरू डुप्लिकेट गर्दै। यो जहाँ प्रक्रिया छ इकाई संकल्प भित्र आउँछ। साधारणतया, इकाई रिजोल्युसनले एउटै संस्थाको कुन अभिलेखहरू छन् भनेर पहिचान गर्ने प्रक्रियालाई बुझाउँछ।

जटिलता र तपाइँको डेटासेटको गुणस्तरको स्थितिमा निर्भर गर्दै, यो प्रक्रियाले धेरै चरणहरू समावेश गर्न सक्छ। म तपाईंलाई यस प्रक्रियाको प्रत्येक चरण मार्फत लैजाँदैछु ताकि तपाईं बुझ्न सक्नुहुन्छ कि यसले वास्तवमा के समावेश गर्दछ।

नोट: तलको प्रक्रियाको वर्णन गर्दा म जेनेरिक शब्द 'इकाई' प्रयोग गर्नेछु। तर उही प्रक्रिया तपाईको मार्केटिङ प्रक्रियामा संलग्न कुनै पनि संस्थाको लागि लागू हुन्छ र सम्भव छ, जस्तै ग्राहक, नेतृत्व, सम्भावना, स्थान ठेगाना, आदि।

संस्था रिजोल्युसन प्रक्रियामा चरणहरू

  1. भिन्न डेटा स्रोतहरूमा बस्ने इकाई डेटा रेकर्डहरू सङ्कलन गर्दै - यो प्रक्रियाको पहिलो र सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण चरण हो, जहाँ तपाइँ पहिचान गर्नुहुन्छ जहाँ ठ्याक्कै संस्था अभिलेख भण्डार गरिएको छ। यो सामाजिक मिडिया विज्ञापनहरू, वेबसाइट ट्राफिक, वा बिक्री प्रतिनिधि वा मार्केटिङ स्टाफ द्वारा म्यानुअल रूपमा टाइप गरिएको डेटा हुन सक्छ। एक पटक स्रोतहरू पहिचान भएपछि, सबै अभिलेखहरू एकै ठाउँमा ल्याउनु पर्छ।
  2. संयुक्त अभिलेख प्रोफाइलिङ - एकचोटि रेकर्डहरू एउटै डाटासेटमा ल्याइएपछि, अब डाटा बुझ्ने र यसको संरचना र सामग्रीको बारेमा लुकेका विवरणहरू उजागर गर्ने समय हो। डाटा प्रोफाइलिङले तपाइँको डाटालाई सांख्यिकीय रूपमा विश्लेषण गर्दछ र पत्ता लगाउँदछ कि यदि डाटा मानहरू अपूर्ण छन्, खाली छन्, वा अवैध ढाँचा र ढाँचा पछ्याउनुहोस्। तपाईंको डाटासेट प्रोफाइलले अन्य यस्ता विवरणहरू उजागर गर्दछ, र सम्भावित डाटा सफा गर्ने अवसरहरू हाइलाइट गर्दछ।
  3. डाटा रेकर्डहरू सफा र मानकीकरण - एक गहन डेटा प्रोफाइलले तपाइँलाई तपाइँको डाटासेट सफा गर्न र मानकीकरण गर्न वस्तुहरूको कार्ययोग्य सूची दिन्छ। यसमा हराएको डाटा भर्ने, डाटा प्रकारहरू सुधार गर्ने, ढाँचाहरू र ढाँचाहरू फिक्स गर्ने, साथै राम्रो डाटा विश्लेषणको लागि उप-तत्वहरूमा जटिल क्षेत्रहरू पार्स गर्ने चरणहरू समावेश हुन सक्छ।
  4. एउटै निकायसँग सम्बन्धित रेकर्डहरू मिलान र लिङ्क गर्ने - अब, तपाइँको डाटा रेकर्डहरू मिलाउन र लिङ्क गर्न तयार छन्, र त्यसपछि कुन रेकर्डहरू एउटै संस्थाको हो भनेर अन्तिम रूप दिनुहोस्। यो प्रक्रिया सामान्यतया उद्योग-ग्रेड वा स्वामित्व मिल्दो एल्गोरिदमहरू लागू गरेर गरिन्छ जुन कि त विशिष्ट रूपमा पहिचान गर्ने विशेषताहरूमा सटीक मिलान प्रदर्शन गर्दछ, वा एक संस्थाको विशेषताहरूको संयोजनमा फजी मिलान गर्दछ। यदि मिल्दो एल्गोरिदमबाट नतिजाहरू गलत छन् वा गलत सकारात्मकहरू समावेश छन् भने, तपाईंले एल्गोरिथ्मलाई ठीक-ट्यून गर्न वा म्यानुअल रूपमा गलत मिलानहरूलाई नक्कल वा गैर-डुप्लिकेटको रूपमा चिन्ह लगाउन आवश्यक पर्दछ।
  5. स्वर्ण अभिलेखमा संस्थाहरू गाभ्ने नियमहरू कार्यान्वयन गर्दै - यो जहाँ अन्तिम मर्ज हुन्छ। तपाईं सम्भवतः रेकर्डहरूमा भण्डारण गरिएको संस्थाको डेटा गुमाउन चाहनुहुन्न, त्यसैले यो चरण निर्णय गर्न नियमहरू कन्फिगर गर्ने बारे हो:
    • कुन रेकर्ड मास्टर रेकर्ड हो र यसको नक्कलहरू कहाँ छन्?
    • डुप्लिकेटबाट कुन विशेषताहरू तपाईं मास्टर रेकर्डमा प्रतिलिपि गर्न चाहनुहुन्छ?

एकचोटि यी नियमहरू कन्फिगर र कार्यान्वयन भएपछि, आउटपुट तपाईंको संस्थाहरूको सुनौलो रेकर्डहरूको सेट हो।

चलिरहेको संस्था रिजोल्युसन फ्रेमवर्क स्थापना गर्नुहोस्

यद्यपि हामीले मार्केटिङ डेटासेटमा संस्थाहरू समाधान गर्नको लागि एक साधारण चरण-दर-चरण मार्गनिर्देशन मार्फत गयौं, यो बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ कि यसलाई तपाईंको संगठनमा चलिरहेको प्रक्रियाको रूपमा व्यवहार गर्नुपर्छ। आफ्नो डेटा बुझ्न र यसको मुख्य गुणस्तर समस्याहरू समाधान गर्न लगानी गर्ने व्यवसायहरू धेरै आशाजनक वृद्धिको लागि सेट गरिएका छन्।

त्यस्ता प्रक्रियाहरूको द्रुत र सजिलो कार्यान्वयनको लागि, तपाईंले डाटा अपरेटरहरू वा आफ्नो कम्पनीमा मार्केटरहरूलाई पनि प्रयोग गर्न सजिलो इकाई रिजोल्युसन सफ्टवेयर प्रदान गर्न सक्नुहुन्छ, जसले तिनीहरूलाई माथि उल्लेख गरिएका चरणहरू मार्फत मार्गदर्शन गर्न सक्छ।

निष्कर्षमा, हामी सुरक्षित रूपमा भन्न सक्छौं कि डुप्लिकेट-मुक्त डेटासेटले मार्केटिङ गतिविधिहरूको ROI अधिकतम बनाउन र सबै मार्केटिङ च्यानलहरूमा ब्रान्ड प्रतिष्ठालाई बलियो बनाउन महत्त्वपूर्ण खेलाडीको रूपमा कार्य गर्दछ।