Obchodníci sedí na hoře cenných údajů o spotřebitelích. Ale ne všechna data, která mají k dispozici, jsou užitečná. Práce s nekvalitními daty otravuje vaše marketingové úsilí, vede k promarněným příležitostem a v konečném důsledku bolí váš zisk.



37 význam čísla anděla

Špatná data jsou data, která jsou často okolnostmi poškozena. A je to častější, než si uvědomujeme. Nikdy to není úmyslné nebo škodlivé, často je to důsledek lidské chyby nebo nesprávného shromažďování. Někdy je to tak jednoduché, jak se e-mailové adresy v průběhu času mění. V jiných případech se ve vašem procesu něco zlomí. I když příčina může být jednoduchá, účinek - mezery a nepřesnosti v analytice, které způsobují neúčinnost všeho, co měříte - může být katastrofální.



Ne každá organizace má ve svém týmu šampiony v oblasti dat, ale protože společnosti stále více přijímají kulturu založenou na datech, priorita stavu dat se stane nutností.

Špatná data nejsou standardizovaná

V osobním životě obvykle existuje nějaký způsob, jak sladit data. Řekněme, že na svém bankovním účtu najdete nesrovnalosti: víte, co jste vydělali, a utratili, a můžete to porovnat s historickými údaji ve svých bankovních výpisech. Jinými slovy, máte zdroj pravdy. Ale v marketingu častěji neexistuje základní linie. Jako obchodník samozřejmě máte určitou představu o tom, co je správné, ale všechna vaše data jsou relativní k sobě samému.

Tento problém není nový, jednoduše letí pod radarem. Pokud používáte například Google Analytics ke sledování provozu na všech svých webových stránkách a z jakéhokoli důvodu skript nesledoval 10% vašich stránek, jednoduše byste nevěděli, že vám chybí 10 % vašich dat. Takové mezery se mohou stát několika způsoby. Jedním z velkých způsobů, jak k tomu dochází, je nedostatek standardizace.

Pro firmu SaaS nemusí měření „návštěvníků webu“ znamenat totéž jako „uživatele na platformě“. Když nastavujete tyto metriky napříč různými analytickými platformami a rozdělujete je do několika oddělení - od marketingu přes prodej až po inženýrství - je to rozdíl. „Kliknutí“ v AdWords nemusí nutně znamenat celkový provoz, protože existuje rozdíl mezi novými uživateli, jedinečnostmi a celkovým počtem návštěv. V měřítku stahujete data ze stovek zdrojů. Nestandardizace toho, co měříte, a přesto s ním zacházíte stejně, je recept na špatná data.

Špatná data jsou drahá

Ať už problém ignorujete, protože si nejste jisti, jak jej opravit, nebo o tom zatím ještě nevíte, práce s nekvalitními daty ovlivňuje mnoho podniků mimo marketing. Pokud jsou vaše data všude, zastaví to cenné iniciativy a zraní váš zisk.



10 * 55

Abychom to uvedli na pravou míru, protože data se rozpadají rychlostí 70% ročně, špatná data stojí podniky v průměru 9,7 milionu $ ročně . Harvardský obchodní přehled dospěl k závěru, že špatná data stojí tolik, protože ti, kdo rozhodují, manažeři, datoví vědci a další členové týmu, se musí vyrovnat s nesrovnalostmi v jejich každodenní práci - shánět nepřesnosti a špatné zdroje, opravovat chyby. Je to časově náročné a nákladné.

Kromě dolarů kompromitují špatná data vaši strategii, což vede k promarnění příležitostí v důsledku neinformovaných obchodních rozhodnutí. Řešení velkého množství dat poskytovaných prostřednictvím více zdrojů, v různých formátech a na různých frekvencích je fragmentovaný proces. Je pochopitelné, že marketingovým oddělením často chybí pracovní síla pro průběžnou analýzu, pochopení a využití všech těchto údajů.

Dobrá data jsou čistá

Dobré výsledky dat, když si uděláte čas na vyčištění, ověření a uspořádání dat tak, aby váš systém již neobtěžoval běžné problémy, jako jsou zastaralé informace, duplikáty nebo nepřesnosti.



andělská čísla 1222

Řešení této složitosti vyžaduje vyhrazené zdroje a dobře definované procesy a zásady pro standardizaci, optimalizaci, podávání zpráv a agilní přístup. Jedná se o odklon od měsíčních zpráv, čtvrtletních prognóz a generování epizodických pohledů, na které je většina organizací zvyklá. Tento posun je však zásadní pro úspěch ve světě, který je stále více založen na datech. Špičková marketingová organizace by měla hladce spojovat data, analytiku, strategie, lidi, procesy a schopnosti k dosažení obchodních výsledků.

Pokud vaše organizace roste a vy jste právě otevřeli brány ke sdílení dat mezi odděleními, podívejte se na oblasti, kde lze informace sloučit, abyste měli o zákazníkovi úplnější představu. Zvažte vytvoření pracovní skupiny, kde členové týmu vlastní různé části kanálu a prosazují dobrá data ve vaší organizaci.

Pokud je pro vás přidělení prostředků pracovní skupině k ručnímu vyčištění datového kanálu nerealistická možnost, zvažte implementace nástrojů AI . Prediktivní strojové učení se může naučit základní chování vašich datových metrik a má schopnost rychle transformovat obrovské objemy dat na důvěryhodné obchodní informace a automatizovat zjišťování anomálií.

Vyhrazené prostředky na vyčištění potrubí opravují problém, ale není nic ochrannějšího než proaktivní uplatňování těchto zásad. Udělejte si čas, který by váš tým strávil opravou chybných dat, a vyměňte jej za čas strávený budováním bezpečných a přesných datových procesů do vašeho úsilí od samého začátku.

811 duchovní význam

Pronásledování, ne dokonalost

Být realistický je důležité. Realita špatných dat je, že jejich vyčištění je nikdy nekončící proces. Cílem není konečný stav, kdy je vše perfektní. Cílem je usilovat o zvyky a procesy na pracovišti, které podporují lepší data.

To znamená, že kvalita dat je v konečném důsledku záležitostí každého. Bez ohledu na to, zda pracujete přímo s čísly, data ovlivňují každý výstup organizace. Čisté a udržované potrubí znamená, že vy a váš tým můžete snížit chybné náklady na dobré a snáze sledovat zdravé datové strategie.

Posun marketingu směrem ke skutečné kultuře založené na datech může být dlouhá cesta. Ale je to ten, který se osvědčil.

Tato část je součástí našeho seriálu o marketingu založeném na datech, ve kterém naši odborníci prozkoumávají klíče k rozvoji týmu a strategický přístup založený na datech. Přečtěte si první článek tady .

Sdílej Se Svými Přáteli: