Tržnici sjede na brdu vrijednih potrošačkih podataka. Ali nisu svi podaci kojima raspolažu korisni. Rad s nekvalitetnim podacima truje vaše marketinške napore, dovodi do propuštenih prilika i na kraju šteti vašem rezultatu.



nastavi viđati 11 11

Loši podaci su podaci koji su često oštećeni okolnostima. I to je češće nego što mislimo. Nikad namjerno ili zlonamjerno, često je rezultat ljudske pogreške ili nepravilnog prikupljanja. Ponekad je to jednostavno poput adresa e-pošte koje se s vremenom mijenjaju. U drugim slučajevima to je nešto što se prekida u vašem procesu. Iako uzrok može biti jednostavan, učinak - praznine i netočnosti u vašoj analitici zbog kojih sve što mjerite bude neučinkovito - može biti poguban.



Nema svaka organizacija u svom timu prvaka u podacima, no kako tvrtke sve više prihvaćaju kulturu koja je prva na podacima, postajanje prioriteta za zdravlje podataka postat će neophodno.

Loši podaci nisu standardizirani

U vašem osobnom životu obično postoji neki način za usklađivanje podataka. Recimo da na svom bankovnom računu otkrijete nesklad: znate što ste zaradili u odnosu na ono što ste potrošili i to možete provjeriti na temelju povijesnih podataka u svojim bankovnim izvodima. Drugim riječima, imate izvor istine. Ali u marketingu, češće nego ne, nema temeljne vrijednosti. Kao prodavač, naravno, imate predodžbu o tome što je ispravno, ali svi su vaši podaci u odnosu na sebe.

Ovaj problem nije nov, samo lako leti ispod radara. Ako, na primjer, upotrebljavate Google Analytics za praćenje prometa na svim svojim web stranicama i iz bilo kojeg razloga skripta nije pratila 10% vaših stranica, jednostavno ne biste znali da vam nedostaje 10 % vaših podataka. Ovakve se praznine mogu dogoditi na nekoliko načina. Ali jedan od velikih načina na koji se to događa jest nedostatak standardizacije.

Za tvrtku SaaS, mjerenje 'posjetitelja web mjesta' ne mora značiti isto što i 'korisnici na platformi'. Kad te mjerne podatke postavljate na različite analitičke platforme i fragmentirate ih u nekoliko odjela - od marketinga do prodaje do inženjeringa, to čini razliku. 'Klikovi' u AdWordsu ne moraju nužno prevesti na ukupan promet jer postoji razlika između novih korisnika, jedinstvenih i ukupnog broja sesija. U razmjeri povlačite podatke iz stotina izvora. Ne standardiziranje onoga što mjerite, a svejedno liječenje, recept je za loše podatke.

Loši podaci su skupi

Bez obzira zanemarujete li problem jer niste sigurni kako ga riješiti ili ga možda još niste svjesni, rad s nekvalitetnim podacima utječe na puno poslova izvan marketinga. Ako su vaši podaci posvuda, to zaustavlja vrijedne inicijative i šteti vašem rezultatu.



što znači 733

Da to stavimo u perspektivu, jer podaci propadaju po stopi od 70% godišnje, loši podaci u prosjeku koštaju tvrtke 9,7 milijuna dolara godišnje . Harvard Business Review zaključio je da loši podaci toliko koštaju jer donositelji odluka, menadžeri, znanstvenici i drugi članovi tima moraju prilagoditi odstupanja u svom svakodnevnom radu - loviti netočnosti i loše izvore, ispravljajući pogreške. To je i dugotrajno i skupo.

Osim dolara, loši podaci kompromitiraju vašu strategiju, što dovodi do rasipanja prilika koje proizlaze iz neinformiranih poslovnih odluka. Suočavanje s masovnim količinama podataka danih iz više izvora, u različitim formatima i na različitim frekvencijama, fragmentiran je postupak. Razumljivo je da marketinškim odjelima često nedostaje radne snage za kontinuiranu analizu, razumijevanje i iskorištavanje svih ovih podataka.

Dobri podaci su čisti

Dobri rezultati podataka rezultiraju čišćenjem, provjerom i organiziranjem podataka tako da uobičajeni problemi poput zastarjelih podataka, duplikata ili netočnosti više ne muče vaš sustav.



Suočavanje s ovom složenošću zahtijeva namjenske resurse i dobro definirane procese i politike za standardizaciju, optimizaciju, izvještavanje i spretan pristup. Ovo je odmak od mjesečnog izvještavanja, tromjesečnog predviđanja i generiranja epizodnih uvida na koje je većina organizacija navikla. Ali ovaj je pomak presudan za uspjeh u svijetu koji se sve više temelji na podacima. Marketinška organizacija svjetske klase trebala bi neprimjetno spajati podatke, analitiku, strategije, ljude, procese i mogućnosti kako bi postigla poslovne rezultate.

13 što znači anđeo

Ako vaša organizacija raste, a vi ste upravo otvorili vrata za razmjenu podataka između odjela, potražite područja na kojima se podaci mogu spojiti kako biste imali potpuniju sliku o kupcu. Razmislite o formiranju radne skupine, u kojoj članovi tima posjeduju različite dijelove cjevovoda i zagovaraju dobre podatke u vašoj organizaciji.

Ako je raspodjela resursa radnoj grupi za ručno čišćenje vašeg cjevovoda podataka za vas nerealna opcija, razmislite primjena AI alata . Prediktivno strojno učenje može naučiti osnovno ponašanje vaših mjernih podataka i ima mogućnost brze transformacije golemih dijelova podataka u pouzdane poslovne informacije, kao i automatizaciju otkrivanja anomalija.

Namjenski resursi za čišćenje cjevovoda rješavaju problem, ali ne postoji ništa zaštitnije od proaktivne primjene ovih načela. Odvojite vrijeme koje bi vaš tim proveo ispravljajući loše podatke i zamijenite ga vremenom utrošenim u izgradnju sigurnih i točnih procesa podataka u vaše napore od samog početka.

Potraga, a ne savršenstvo

Biti realan je važno. A stvarnost loših podataka je da je njihovo čišćenje proces koji nikad ne prestaje. Cilj nije krajnje stanje u kojem je sve savršeno. Cilj je težiti navikama i procesima na vašem radnom mjestu koji potiču bolje podatke.

2 anđeo broj značenja

Usprkos tome, kvaliteta podataka u konačnici je svačija stvar. Bez obzira radite li izravno s brojevima ili ne, podaci utječu na svaki izlaz organizacije. Čist, održavan cjevovod znači da vi i vaš tim možete smanjiti pogrešne troškove za dobru i jednostavniju provedbu zdravih strategija podataka.

Pomicanje marketinga prema istinskoj kulturi koja je prva na podacima može biti dugo putovanje. Ali to je ono što dokazuje svoju vrijednost.

Ovaj je dio dio naše serije o marketingu na temelju podataka u kojem naši stručnjaci istražuju ključeve za razvoj timskog i strateškog pristupa utemeljenog na podacima. Pročitajte prvi članak ovdje .

Podijelite Sa Svojim Prijateljima: