A marketingnek minőségi adatokra van szüksége ahhoz, hogy adatközpontú legyen – küzdelmek és megoldások

Marketingadatok minősége és adatvezérelt marketing

A marketingesekre rendkívüli nyomás nehezedik, hogy adatvezérelt legyen. Ennek ellenére nem fogja találni a marketingeseket, akik rossz adatminőségről beszélnek, vagy megkérdőjelezik az adatkezelés és az adatok tulajdonjogának hiányát a szervezetükön belül. Ehelyett arra törekednek, hogy rossz adatokkal adatvezérelt legyen. Tragikus irónia! 

A legtöbb marketinges számára az olyan problémákat, mint a hiányos adatok, az elírások és az ismétlődések, még csak nem is ismerik fel problémaként. Órákat töltenének azzal, hogy kijavítsák a hibákat az Excelben, vagy beépülő modulokat keresnének az adatforrások összekapcsolására és a munkafolyamatok javítására, de nem tudják, hogy ezek olyan adatminőségi problémák, amelyek átgyűrűző hatást gyakorolnak a szervezetre, ami milliók elvesztését eredményezi. pénz. 

Hogyan hat az adatminőség az üzleti folyamatokra

A marketingszakemberek manapság annyira le vannak terhelve a mérőszámokkal, trendekkel, jelentésekkel és elemzésekkel, hogy egyszerűen nincs idejük az adatminőséggel kapcsolatos kihívások körültekintésére. De ez a probléma. Ha a marketingesek kezdetben nem rendelkeznek pontos adatokkal, hogyan lennének képesek hatékony kampányokat létrehozni? 

Több marketingeshez fordultam, amikor elkezdtem írni ezt a darabot. Volt szerencsém hozzá Axel Lavergne, társalapítója ReviewFlowz hogy megossza tapasztalatait rossz adatokkal. 

Itt vannak az ő éleslátó válaszai a kérdéseimre. 

  1. Milyen nehézségekkel küzdött kezdetben az adatminőséggel, amikor a termékét építette? Egy értékelésgeneráló motort állítottam be, és szükségem volt néhány eszközre ahhoz, hogy értékelési kérelmeket küldhessek az elégedett ügyfeleknek olyan időpontban, amikor valószínűleg pozitív véleményt hagynak. 

    Ennek érdekében a csapat létrehozta a Net Promoter Score-t (NPS) felmérés, amelyet a regisztráció után 30 nappal küldenek ki. Valahányszor egy ügyfél pozitív NPS-t hagyott fel, kezdetben 9-et és 10-et, majd később 8-ra, 9-re és 10-re bővítették, felkérést kaptak, hogy írjanak véleményt, és cserébe 10 dolláros ajándékutalványt kapjanak. A legnagyobb kihívás itt az volt, hogy az NPS szegmenst a marketingautomatizálási platformon hozták létre, miközben az adatok az NPS eszközben ültek. A szétválasztott adatforrások és az eszközök közötti inkonzisztens adatok szűk keresztmetszetté váltak, amely további eszközök és munkafolyamatok használatát tette szükségessé.

    Ahogy a csapat folytatta a különböző logikai folyamatok és integrációs pontok integrálását, meg kellett küzdeniük az örökölt adatokkal való konzisztencia fenntartásával. A termék fejlődik, ami azt jelenti, hogy a termékadatok folyamatosan változnak, ami megköveteli a vállalatoktól, hogy idővel következetes jelentési adatsémát tartsanak fenn.

  2. Milyen lépéseket tett a probléma megoldására? Sokat kellett dolgozni az adatcsapattal, hogy megfelelő adattervezést alakítsunk ki az integrációs szempontok mentén. Lehet, hogy elég egyszerűnek hangzik, de a sokféle integráció és a sok frissítés szállítása miatt, beleértve a regisztrációs folyamatot érintő frissítéseket is, rengeteg különböző logikai folyamatot kellett létrehoznunk események, statikus adatok stb. alapján.
  3. Volt-e beleszólása a marketing osztályának e kihívások megoldásába? Ez egy trükkös dolog. Amikor egy nagyon konkrét problémával fordul az adatcsapathoz, azt gondolhatja, hogy ez egy egyszerű megoldás, és az csak 1 óra a javítás de ez nagyon gyakran olyan változásokkal jár, amelyekről nem is tudsz. A beépülő modulokkal kapcsolatos konkrét esetemben a problémák fő forrása a konzisztens adatok fenntartása volt a régi adatokkal. A termékek fejlődnek, és nagyon nehéz konzisztens jelentési adatsémát tartani az idő múlásával.

    Tehát igen, határozottan beleszólás az igényekbe, de ha a frissítések megvalósításáról van szó, akkor tényleg nem lehet kihívni egy megfelelő adatmérnöki csapatot, aki tudja, hogy sok változtatással kell megküzdenie ahhoz, hogy ez megvalósuljon. és az adatok „védelme” a jövőbeni frissítésekkel szemben.

  4. Miért nem beszélnek a marketingesek adatkezelés vagy az adatminőséget, noha megpróbálnak adatvezérelt lenni? Szerintem tényleg arról van szó, hogy nem veszed észre a problémát. A legtöbb marketinges, akivel beszéltem, nagymértékben alábecsüli az adatgyűjtési kihívásokat, és alapvetően az évek óta létező KPI-ket nézi anélkül, hogy megkérdőjelezte volna őket. De az, hogy mit nevezünk regisztrációnak, leadnek vagy akár egyedi látogatónak, nagymértékben változik a nyomkövetési beállítástól és a terméktől függően.

    Nagyon egyszerű példa: nem kapott e-mail-ellenőrzést, és a termékcsapata hozzáadja azt. Akkor mi az a regisztráció? Érvényesítés előtt vagy után? Nem is kezdek belemenni a webkövetés összes finomságába.

    Úgy gondolom, hogy ennek sok köze van a hozzárendeléshez és a marketingcsapatok felépítéséhez is. A legtöbb marketinges felelős egy csatornáért vagy csatornák egy részhalmazáért, és ha összeadja, hogy a csapat minden tagja mit tulajdonít a csatornájának, akkor általában a hozzárendelés 150%-a vagy 200%-a. Ésszerűtlennek hangzik, ha így fogalmazol, ezért senki sem teszi ezt. A másik szempont valószínűleg az, hogy az adatgyűjtés gyakran nagyon technikai problémákra vezethető vissza, és a legtöbb marketinges nem igazán ismeri ezeket. Végső soron nem töltheti az idejét az adatok javításával és a pixel-tökéletes információk keresésével, mert egyszerűen nem kapja meg.

  5. Ön szerint milyen gyakorlati/azonnali lépéseket tehetnek a marketingesek vásárlói adataik minőségének javítása érdekében?Helyezze magát a felhasználó helyébe, és tesztelje minden egyes tölcsérét. Tegye fel magának a kérdést, hogy az egyes lépéseknél milyen eseményt vagy konverziós műveletet vált ki. Valószínűleg nagyon meg fog lepődni, hogy mi történik valójában. Annak megértése, hogy a valós életben mit jelent egy szám egy ügyfél, érdeklődő vagy látogató számára, elengedhetetlen az adatok megértéséhez.

A marketing a legmélyebben érti az ügyfeleket, de azért küzd, hogy rendbe tegye adatminőségi problémáit

A marketing minden szervezet középpontjában áll. A részleg terjeszti a hírt a termékről. Az osztály az, amely hidat képez az ügyfél és a vállalkozás között. Az a részleg, amely őszintén szólva vezeti a műsort.

Mégis ők küzdenek a legjobban a minőségi adatokhoz való hozzáféréssel. Ami még rosszabb, mint Axel említette, valószínűleg nem is sejtik, mit jelentenek a rossz adatok, és mivel állnak szemben! Íme néhány statisztika a DOMO jelentésből, A marketing új MO, hogy perspektívába helyezzük a dolgokat:

  • A marketingesek 46%-a szerint az adatcsatornák és források puszta száma megnehezítette a hosszú távú tervezést.
  • A vezető marketingszakemberek 30%-a úgy gondolja, hogy a CTO-nak és az IT-részlegnek kellene vállalnia az adatok birtoklásának felelősségét. A cégek még mindig tisztázzák az adatok tulajdonjogát!
  • A válaszadók 17.5%-a úgy véli, hogy hiányoznak az adatok összegyűjtését és átláthatóságot biztosító rendszerek a csapaton belül.

Ezek a számok azt jelzik, hogy ideje a marketingnek birtokolni az adatokat és keresletet generálni ahhoz, hogy valóban adatvezérelt legyen.

Mit tehetnek a marketingesek az adatminőséggel kapcsolatos kihívások megértése, azonosítása és kezelése érdekében?

Annak ellenére, hogy az adatok képezik az üzleti döntéshozatal gerincét, sok vállalat még mindig küszködik adatkezelési keretrendszerének javításával a minőségi problémák megoldása érdekében. 

Egy jelentésében Marketing Evolution, a 82% több mint negyede a felmérésben részt vevő cégeket bántották a színvonaltalan adatok. A marketingszakemberek többé nem engedhetik meg maguknak, hogy az adatminőségi szempontokat a szőnyeg alá söpörjék, és nem engedhetik meg maguknak, hogy ne legyenek tisztában ezekkel a kihívásokkal. Mit tehetnek tehát a marketingesek ezeknek a kihívásoknak a megoldása érdekében? Íme öt bevált gyakorlat a kezdéshez.

1. bevált gyakorlat: Kezdje el az adatminőséggel kapcsolatos problémák megismerését

A marketingszakembernek ugyanolyan tisztában kell lennie az adatminőséggel kapcsolatos problémákkal, mint informatikai kollégájának. Ismernie kell az adatkészletekkel kapcsolatos gyakori problémákat, amelyek többek között a következőket foglalják magukban:

  • Elírási hibák, elnevezési hibák, adatrögzítési hibák
  • Problémák az elnevezési konvenciókkal és a szabványok hiányával, mint például az országkód nélküli telefonszámok vagy a különböző dátumformátumok használata
  • Hiányos részletek, például hiányzó e-mail-címek, vezetéknevek vagy a hatékony kampányokhoz szükséges kritikus információk
  • Pontatlan információk, például helytelen nevek, helytelen számok, e-mailek stb
  • Különböző adatforrások, ahol ugyanarról a személyről rögzíti az információkat, de azokat különböző platformokon vagy eszközökben tárolják, amelyek megakadályozzák, hogy konszolidált nézetet kapjon.
  • Duplikált adatok, ha az információ véletlenül megismétlődik ugyanabban az adatforrásban vagy egy másik adatforrásban

Így néznek ki a gyenge adatok egy adatforrásban:

rossz adatproblémák marketing

Az olyan kifejezések megismerése, mint az adatminőség, adatkezelés és adatkezelés, sokat segíthet az Ügyfélkapcsolat-kezelésen belüli hibák azonosításában (CRM) platformon, és ezen a szakaszon lehetővé teszi, hogy szükség szerint intézkedjen.

2. bevált gyakorlat: Mindig adjon prioritást a minőségi adatoknak

Ott voltam, megtettem. Csábító a rossz adatok figyelmen kívül hagyása, mert ha igazán mélyre ásna, az adatoknak csak 20%-a lenne ténylegesen használható. Több mint az adatok 80%-a elpazarolt. Mindig előnyben részesítsd a minőséget a mennyiséggel szemben! Ezt az adatgyűjtési módszerek optimalizálásával teheti meg. Például, ha egy webes űrlapról rögzít adatokat, győződjön meg arról, hogy csak a szükséges adatokat gyűjti össze, és korlátozza a felhasználónak az adatok manuális beírását. Minél többet kell egy személynek „beírnia” az információt, annál nagyobb valószínűséggel küldhet hiányos vagy pontatlan adatokat.

3. bevált gyakorlat: Használja ki a megfelelő adatminőségi technológiát

Nem kell egymillió dollárt költenie az adatminőség javítására. Több tucat eszköz és platform létezik, amelyek segítségével rendbe teheti adatait anélkül, hogy felhajtást okozna. Amiben ezek az eszközök segíthetnek:

  • Adatprofilozás: Segít azonosítani az adatkészleten belüli különféle hibákat, például hiányzó mezőket, ismétlődő bejegyzéseket, helyesírási hibákat stb.
  • Adattisztítás: Segít megtisztítani az adatokat azáltal, hogy gyorsabb átalakítást tesz lehetővé gyenge adatokról optimalizált adatokká.
  • Adategyeztetés: Segít a különböző adatforrásokban található adatkészletek egyeztetésében, valamint az ezekből a forrásokból származó adatok összekapcsolásában/egyesítésében. Az adategyeztetés segítségével például online és offline adatforrásokat is összekapcsolhat.

Az adatminőség-technológia lehetővé teszi, hogy a redundáns munkák elvégzésével arra összpontosítson, ami számít. Nem kell aggódnia amiatt, hogy a kampány elindítása előtt az adatok Excelben vagy a CRM-en belüli javításával kell időt vesztegetnie. Az adatminőségi eszköz integrálásával minden kampány előtt hozzáférhet a minőségi adatokhoz.

4. bevált gyakorlat: A felső vezetés bevonása 

Előfordulhat, hogy a szervezet döntéshozói nincsenek tisztában a problémával, vagy ha vannak is, akkor is azt feltételezik, hogy ez informatikai probléma, és nem marketing probléma. Itt kell beavatkoznia, hogy megoldást javasoljon. Rossz adatok a CRM-ben? Rossz adatok a felmérésekből? Rossz ügyféladatok? Mindezek marketing aggályok, és semmi közük az IT csapatokhoz! De hacsak egy marketingszakértő nem javasolja a probléma megoldását, a szervezetek nem tehetnek semmit az adatminőségi problémák ellen. 

5. legjobb gyakorlat: A problémák azonosítása a forrás szintjén 

Néha a rossz adatokkal kapcsolatos problémákat egy nem hatékony folyamat okozza. Bár a felszínen lévő adatokat megtisztíthatja, hacsak nem azonosítja a probléma kiváltó okát, ismétlődően ugyanazok a minőségi problémák érik majd. 

Például, ha potenciális ügyfelek adatait gyűjti egy céloldalról, és azt észleli, hogy az adatok 80%-ánál probléma van a telefonszámok megadásával, akkor alkalmazhat adatbeviteli vezérlőket (például egy kötelező városkód mező elhelyezése), hogy biztosítsa, pontos adatokat kap. 

A legtöbb adatprobléma kiváltó oka viszonylag egyszerűen megoldható. Csak időt kell szánnia arra, hogy mélyebbre ásson, és azonosítsa az alapvető problémát, és további erőfeszítéseket kell tennie a probléma megoldására! 

Az adatok jelentik a marketingműveletek gerincét

Az adatok képezik a marketingműveletek gerincét, de ha ezek az adatok nem pontosak, teljesek vagy megbízhatóak, akkor költséges hibák miatt pénzt fog veszíteni. Az adatok minősége már nem korlátozódik az informatikai részlegre. A marketingszakemberek az ügyfelek adatainak tulajdonosai, ezért képesnek kell lenniük a megfelelő folyamatok és technológia megvalósítására adatvezérelt céljaik elérése érdekében.

Mit gondolsz?

Ez az oldal Akismet-et használ a levélszemét csökkentése érdekében. Ismerje meg, hogyan dolgozik a megjegyzésed.