Marketing potrebuje kvalitné údaje, ktoré budú založené na údajoch – boj a riešenia

Kvalita marketingových údajov a marketing založený na údajoch

Obchodníci sú pod extrémnym tlakom, aby sa riadili údajmi. Napriek tomu nenájdete obchodníkov, ktorí by hovorili o nízkej kvalite údajov alebo spochybňovali nedostatok správy údajov a vlastníctva údajov v rámci ich organizácií. Namiesto toho sa snažia byť založené na údajoch so zlými údajmi. Tragická irónia! 

Pre väčšinu obchodníkov sa problémy ako neúplné údaje, preklepy a duplikáty ani nepovažujú za problém. Strávili by hodiny opravovaním chýb v Exceli alebo by hľadali pluginy na prepojenie zdrojov údajov a zlepšenie pracovných tokov, no neuvedomovali si, že ide o problémy s kvalitou údajov, ktoré majú dopad na celú organizáciu, výsledkom čoho sú milióny strát. peniaze. 

Ako kvalita údajov ovplyvňuje obchodný proces

Obchodníci sú dnes tak zahltení metrikami, trendmi, správami a analytikmi, že jednoducho nemajú čas venovať sa problémom s kvalitou údajov. Ale to je ten problém. Ak marketéri nemajú na začiatok presné údaje, ako by preboha mohli vytvárať efektívne kampane? 

Keď som začal písať tento článok, oslovil som niekoľkých obchodníkov. Mal som to šťastie Axel Lavergne, spoluzakladateľ spoločnosti ReviewFlowz aby sa podelil o svoje skúsenosti so slabými údajmi. 

Tu sú jeho bystré odpovede na moje otázky. 

  1. Aké boli vaše počiatočné problémy s kvalitou údajov, keď ste vytvárali svoj produkt? Nastavoval som nástroj na generovanie recenzií a potreboval som pár háčikov, ktoré by som využil na odosielanie žiadostí o recenziu spokojným zákazníkom v čase, keď pravdepodobne zanechajú pozitívnu recenziu. 

    Aby sa to stalo, tím vytvoril čisté skóre propagátora (NPS) prieskum, ktorý bude odoslaný 30 dní po registrácii. Vždy, keď zákazník zanechá kladnú NPS, spočiatku 9 a 10, neskôr sa rozšíri na 8, 9 a 10, bude vyzvaný, aby napísal recenziu a na oplátku dostal darčekovú kartu v hodnote 10 USD. Najväčšou výzvou tu bolo, že segment NPS bol nastavený na platforme automatizácie marketingu, zatiaľ čo údaje sedeli v nástroji NPS. Odpojené zdroje údajov a nekonzistentné údaje medzi nástrojmi sa stali prekážkou, ktorá si vyžadovala použitie ďalších nástrojov a pracovných postupov.

    Keď tím pokračoval v integrácii rôznych logických tokov a integračných bodov, musel sa vysporiadať so zachovaním konzistencie so starými údajmi. Produkt sa vyvíja, čo znamená, že údaje o produktoch sa neustále menia, čo od spoločností vyžaduje, aby v priebehu času udržiavali konzistentnú schému údajov.

  2. Aké kroky ste podnikli na vyriešenie problému? Vybudovanie správneho dátového inžinierstva v súvislosti s aspektom integrácie si vyžiadalo veľa práce s dátovým tímom. Môže to znieť celkom jednoducho, ale s mnohými rôznymi integráciami a množstvom dodávaných aktualizácií vrátane aktualizácií ovplyvňujúcich tok registrácie sme museli vytvoriť množstvo rôznych logických tokov založených na udalostiach, statických údajoch atď.
  3. Malo vaše marketingové oddelenie slovo pri riešení týchto problémov? Je to ošemetná vec. Keď sa obrátite na dátový tím s veľmi špecifickým problémom, možno si myslíte, že ide o jednoduchú opravu oprava trvá iba 1 hodinu ale naozaj často zahŕňa množstvo zmien, o ktorých si nie ste vedomí. V mojom konkrétnom prípade týkajúcom sa doplnkov bolo hlavným zdrojom problémov udržiavanie konzistentných údajov so starými údajmi. Produkty sa vyvíjajú a je naozaj ťažké udržať konzistentnú dátovú schému prehľadov v priebehu času.

    Takže áno, určite treba povedať, čo sa týka potrieb, ale keď príde na to, ako implementovať aktualizácie atď., naozaj nemôžete napadnúť správny tím inžinierov údajov, ktorý vie, že sa musí vysporiadať s množstvom zmien, aby sa to stalo. a na „ochranu“ údajov pred budúcimi aktualizáciami.

  4. Prečo o tom obchodníci nehovoria Správa dát alebo kvalitu údajov, aj keď sa snažia byť založené na údajoch? Myslím, že je to naozaj prípad neuvedomenia si problému. Väčšina obchodníkov, s ktorými som sa rozprával, vo veľkej miere podceňuje výzvy pri zbere údajov a v zásade sa pozerá na KPI, ktoré existujú už roky, bez toho, aby ich niekedy spochybňovali. Ale to, čo nazývate registrácia, potenciálny zákazník alebo dokonca jedinečný návštevník, sa výrazne mení v závislosti od vášho nastavenia sledovania a od vášho produktu.

    Úplne základný príklad: nemáte žiadne overenie e-mailu a váš produktový tím ho pridá. Čo je potom registrácia? Pred alebo po validácii? Ani nezačnem rozoberať všetky jemnosti sledovania webu.

    Myslím si, že to má veľa spoločného aj s atribúciou a spôsobom, akým sú budované marketingové tímy. Väčšina marketingových špecialistov je zodpovedná za kanál alebo podskupinu kanálov a keď spočítate, čo každý člen tímu pripisuje svojmu kanálu, zvyčajne máte približne 150 % alebo 200 % pripisovania. Znie to nerozumne, keď to poviete takto, a preto to nikto nerobí. Ďalším aspektom je pravdepodobne to, že zber údajov sa často týka veľmi technických problémov a väčšina obchodníkov s nimi nie je oboznámená. V konečnom dôsledku nemôžete tráviť čas opravovaním údajov a hľadaním informácií dokonalých pre pixely, pretože ich jednoducho nedostanete.

  5. Aké praktické/okamžité kroky môžu podľa vás marketéri podniknúť na nápravu kvality údajov o svojich zákazníkoch?Vžite sa do kože používateľa a otestujte každý jeden z vašich lievikov. Opýtajte sa sami seba, aký druh udalosti alebo konverznej akcie spúšťate pri každom kroku. Pravdepodobne budete veľmi prekvapení, čo sa skutočne stane. Pochopenie toho, čo číslo znamená v reálnom živote pre zákazníka, potenciálneho zákazníka alebo návštevníka, je absolútne nevyhnutné pre pochopenie vašich údajov.

Marketing má najhlbšie porozumenie zákazníkovi, no napriek tomu sa snaží dať do poriadku problémy s kvalitou údajov

Marketing je srdcom každej organizácie. Je to oddelenie, ktoré šíri informácie o produkte. Je to oddelenie, ktoré je mostom medzi zákazníkom a obchodom. Oddelenie, ktoré celkom úprimne, riadi show.

Zároveň však najviac zápasia s prístupom ku kvalitným údajom. Horšie je, že ako spomínal Axel, pravdepodobne si ani neuvedomujú, čo slabé dáta znamenajú a proti čomu stoja! Tu sú niektoré štatistiky získané zo správy DOMO, Marketing's New MO, aby som uviedol veci na pravú mieru:

  • 46 % marketérov tvrdí, že veľké množstvo dátových kanálov a zdrojov sťažuje dlhodobé plánovanie.
  • 30 % senior marketérov sa domnieva, že zodpovednosť za vlastníctvo údajov by mali niesť CTO a IT oddelenie. Spoločnosti stále zisťujú vlastníctvo údajov!
  • 17.5 % sa domnieva, že chýbajú systémy, ktoré zbierajú údaje a ponúkajú transparentnosť v rámci tímu.

Tieto čísla naznačujú, že je čas, aby marketing vlastnil údaje a požadoval ich generovanie, aby boli skutočne založené na údajoch.

Čo môžu marketéri urobiť, aby pochopili, identifikovali a zvládli problémy s kvalitou údajov?

Napriek tomu, že dáta sú chrbtovou kosťou pre obchodné rozhodovanie, mnohé spoločnosti stále zápasia so zlepšovaním rámca správy dát, aby riešili problémy s kvalitou. 

V správe od Marketingová evolúcia, viac ako štvrtina z 82 % spoločnosti v prieskume boli poškodené nekvalitnými údajmi. Obchodníci si už nemôžu dovoliť zamiesť úvahy o kvalite údajov pod koberec, ani si nemôžu dovoliť nevedieť o týchto výzvach. Čo teda môžu obchodníci skutočne urobiť, aby sa s týmito výzvami popasovali? Tu je päť osvedčených postupov, s ktorými môžete začať.

Osvedčený postup 1: Začnite sa učiť o problémoch s kvalitou údajov

Obchodník si musí byť vedomý problémov s kvalitou údajov rovnako ako ich IT kolega. Potrebujete poznať bežné problémy pripisované množinám údajov, ktoré zahŕňajú, ale nie sú obmedzené na:

  • Preklepy, pravopisné chyby, chyby v názvoch, chyby pri zaznamenávaní údajov
  • Problémy s konvenciami pomenovania a nedostatkom štandardov, ako sú telefónne čísla bez kódov krajín alebo používanie rôznych formátov dátumu
  • Neúplné podrobnosti, ako sú chýbajúce e-mailové adresy, priezviská alebo dôležité informácie potrebné na efektívne kampane
  • Nepresné informácie, ako sú nesprávne mená, nesprávne čísla, e-maily atď
  • Rôzne zdroje údajov, v ktorých zaznamenávate informácie o tej istej osobe, no sú uložené v rôznych platformách alebo nástrojoch, ktoré vám bránia získať konsolidovaný pohľad
  • Duplicitné údaje, kde sa tieto informácie náhodne opakujú v rovnakom zdroji údajov alebo v inom zdroji údajov

Takto vyzerajú slabé údaje v zdroji údajov:

slabý marketing problémov s údajmi

Oboznámenie sa s pojmami ako kvalita údajov, správa údajov a správa údajov vám môže pomôcť pri identifikácii chýb v rámci riadenia vzťahov so zákazníkmi (CRM) platforma, a tým úsek, ktorý vám umožní konať podľa potreby.

Osvedčený postup 2: Vždy uprednostňujte údaje o kvalite

Bol som tam, urobil som to. Ignorovať zlé údaje je lákavé, pretože ak by ste sa skutočne pohrabali hlboko, iba 20 % vašich údajov by bolo skutočne použiteľných. Viac ako 80 % údajov je zbytočné. Vždy uprednostňujte kvalitu pred kvantitou! Môžete to urobiť optimalizáciou metód zberu údajov. Ak napríklad zaznamenávate údaje z webového formulára, uistite sa, že zbierate iba potrebné údaje, a obmedzte potrebu používateľa manuálne zadávať informácie. Čím viac musí osoba „zadávať“ informácie, tým vyššia je pravdepodobnosť, že pošle neúplné alebo nepresné údaje.

Osvedčený postup 3: Využite správnu technológiu kvality údajov

Nemusíte minúť milión dolárov na opravu kvality dát. Existujú desiatky nástrojov a platforiem, ktoré vám môžu pomôcť usporiadať vaše údaje bez toho, aby ste vyvolali rozruch. Veci, s ktorými vám tieto nástroje môžu pomôcť, zahŕňajú:

  • Profilovanie údajov: Pomáha vám identifikovať rôzne chyby vo vašej množine údajov, ako sú chýbajúce polia, duplicitné záznamy, pravopisné chyby atď.
  • Čistenie údajov: Pomáha vám vyčistiť údaje tým, že umožňuje rýchlejšiu transformáciu z chudobných na optimalizované údaje.
  • Zhoda údajov: Pomáha vám porovnávať množiny údajov v rôznych zdrojoch údajov a spájať/zlučovať údaje z týchto zdrojov dohromady. Môžete napríklad použiť zhodu údajov na prepojenie online aj offline zdrojov údajov.

Technológia dátovej kvality vám umožní sústrediť sa na to, na čom záleží, tým, že sa postará o nadbytočnú prácu. Pred spustením kampane sa nebudete musieť obávať, že stratíte čas opravovaním údajov v Exceli alebo v CRM. Vďaka integrácii nástroja na kvalitu údajov budete mať prístup ku kvalitným údajom pred každou kampaňou.

Osvedčený postup 4: Zapojte vyšší manažment 

Osoby s rozhodovacou právomocou vo vašej organizácii si nemusia byť vedomé problému, alebo aj keď sú, stále predpokladajú, že ide o problém IT a nie o marketingový problém. Tu musíte zasiahnuť a navrhnúť riešenie. Zlé dáta v CRM? Zlé údaje z prieskumov? Zlé zákaznícke údaje? Toto všetko sú marketingové záležitosti a nemajú nič spoločné s IT tímami! Ak však obchodník nenavrhne riešenie problému, organizácie nemusia s problémami s kvalitou údajov nič robiť. 

Osvedčený postup 5: Identifikujte problémy na úrovni zdroja 

Niekedy sú problémy so zlými údajmi spôsobené neefektívnym procesom. Aj keď môžete vyčistiť údaje na povrchu, pokiaľ neidentifikujete hlavnú príčinu problému, budete opakovane zasiahnutí rovnakými problémami s kvalitou. 

Ak napríklad zhromažďujete údaje o potenciálnom zákazníkovi zo vstupnej stránky a všimnete si, že 80 % údajov má problém so zadávaním telefónnych čísel, môžete implementovať ovládacie prvky zadávania údajov (ako je umiestnenie povinného poľa s kódom mesta), aby ste sa uistili, že získať presné údaje. 

Hlavná príčina väčšiny problémov s údajmi sa dá pomerne jednoducho vyriešiť. Stačí si nájsť čas na hlbšie preskúmanie a identifikovať hlavný problém a vynaložiť ďalšie úsilie na vyriešenie problému! 

Dáta sú chrbtovou kosťou marketingových operácií

Údaje sú chrbtovou kosťou marketingových operácií, ale ak tieto údaje nie sú presné, úplné alebo spoľahlivé, prídete o peniaze kvôli nákladným chybám. Kvalita dát sa už neobmedzuje len na IT oddelenie. Obchodníci sú vlastníkmi údajov o zákazníkoch, a preto musia byť schopní implementovať správne procesy a technológie pri dosahovaní svojich cieľov založených na údajoch.

Čo si myslíte?

Táto stránka používa Akismet na zníženie spamu. Zistite, ako sa spracúvajú údaje vašich komentárov.