CRM i platforme podatakaE-mail marketing i automatizacija

Kako entitetska rezolucija dodaje vrijednost vašim marketinškim procesima

Veliki broj B2B marketinga – skoro 27% – priznaje to nedovoljno podataka ih je koštalo 10%, ili u nekim slučajevima čak i više u godišnjim gubicima prihoda.

Ovo jasno naglašava značajan problem sa kojim se danas suočava većina marketinških stručnjaka, a to je: loš kvalitet podataka. Nepotpuni, nedostajući ili nekvalitetni podaci mogu imati ogroman utjecaj na uspjeh vaših marketinških procesa. To se događa jer su gotovo svi procesi odjela u kompaniji – ali posebno prodaja i marketing – u velikoj mjeri podstaknuti organizacijskim podacima.

Bilo da se radi o kompletnom pregledu od 360 vaših kupaca, potencijalnih klijenata ili potencijalnih klijenata ili drugim informacijama vezanim za proizvode, ponudu usluga ili adrese adresa – marketing je mjesto gdje se sve spaja. Zbog toga trgovci najviše pate kada kompanija ne koristi odgovarajuće okvire za upravljanje kvalitetom podataka za kontinuirano profilisanje podataka i fiksiranje kvaliteta podataka.

U ovom blogu želim da skrenem pažnju na najčešći problem kvaliteta podataka i kako on utiče na vaše kritične marketinške procese; onda ćemo razmotriti potencijalno rješenje za ovaj problem, i konačno, vidjet ćemo kako ga možemo uspostaviti na kontinuiranoj osnovi.

Pa, hajde da započnemo!

Najveći problem kvaliteta podataka sa kojim se suočavaju trgovci

Iako loš kvalitet podataka uzrokuje dugu listu problema za marketinške stručnjake u kompaniji, ali nakon što smo isporučili rješenja podataka za više od 100 klijenata, najčešći problem s kvalitetom podataka s kojim se ljudi suočavaju je:

Postizanje jedinstvenog pogleda na osnovne podatke.

Ovaj problem se pojavljuje kada se duplicirani zapisi pohranjuju za isti entitet. Ovdje pojam entitet može značiti bilo šta. Uglavnom, u domenu marketinga, riječ entitet se može odnositi na: kupca, potencijalnog klijenta, potencijalnog klijenta, proizvod, lokaciju ili nešto drugo što je ključno za izvođenje vaših marketinških aktivnosti.

Uticaj duplih zapisa na vaše marketinške procese

Prisustvo duplih zapisa u skupovima podataka koji se koriste u marketinške svrhe može biti noćna mora za svakog trgovca. Kada imate duple zapise, sljedeći su neki ozbiljni scenariji u koje možete naići:

  • Uzalud izgubljeno vrijeme, budžet i trud – Budući da vaš skup podataka sadrži više zapisa za isti entitet, možda ćete na kraju uložiti vrijeme, budžet i napore više puta za istog klijenta, potencijalnog klijenta ili potencijalnog klijenta.
  • Nije moguće olakšati personalizirana iskustva – Duplikati često sadrže različite dijelove informacija o entitetu. Ako ste provodili marketinške kampanje koristeći nepotpun pogled na svoje klijente, možete na kraju učiniti da se vaši klijenti osjećaju nečuveno ili neshvaćeno.
  • Netačni marketinški izvještaji – Uz duple zapise podataka, mogli biste na kraju dati netačan prikaz vaših marketinških napora i njihovog povratka. Na primjer, poslali ste e-poštu 100 potencijalnih klijenata, ali ste dobili odgovore samo od 10 – moglo bi biti da je samo 80 od tih 100 bilo jedinstveno, a ostatak od 20 su duplikati.
  • Smanjena operativna efikasnost i produktivnost zaposlenih – Kada članovi tima dohvate podatke za određeni entitet i pronađu više zapisa pohranjenih u različitim izvorima ili prikupljenih tokom vremena u istom izvoru, to djeluje kao velika prepreka u produktivnosti zaposlenika. Ako se to dešava prilično često, onda to značajno utiče na operativnu efikasnost cijele organizacije.
  • Nije moguće izvršiti ispravnu atribuciju konverzije – Ako ste zabilježili istog posjetitelja kao novi entitet svaki put kada je posjetio vaše društvene kanale ili web stranicu, za vas će postati gotovo nemoguće izvršiti tačnu atribuciju konverzije i znati tačan put kojim je posjetitelj slijedio do konverzije.
  • Neisporučena fizička i elektronska pošta – Ovo je najčešća posljedica dupliranja zapisa. Kao što je ranije spomenuto, svaki duplikat zapisa obično sadrži djelomični prikaz entiteta (zbog toga su zapisi uopće završili kao duplikati u vašem skupu podataka). Iz tog razloga, određenim zapisima mogu nedostajati fizičke lokacije ili kontakt informacije, što može uzrokovati neuspjeh isporuke pošte.

Šta je entitetska rezolucija?

Rezolucija entiteta (ER) je proces određivanja kada su reference na entitete iz stvarnog svijeta ekvivalentne (isti entitet) ili nisu ekvivalentne (različiti entiteti). Drugim riječima, to je proces identifikacije i povezivanja više zapisa sa istim entitetom kada su zapisi opisani drugačije i obrnuto.

Entitetska rezolucija i kvalitet informacija John R. Talburt

Implementacija entitetske rezolucije u vaše skupove marketinških podataka

S obzirom na užasan utjecaj duplikata na uspjeh vaših marketinških aktivnosti, neophodno je imati jednostavnu, ali moćnu metodu za dedupliciranje vaših skupova podataka. Ovdje se odvija proces entitetska rezolucija Jednostavno, rješavanje entiteta se odnosi na proces identifikacije koji zapisi pripadaju istom entitetu.

Ovisno o složenosti i stanju kvalitete vaših skupova podataka, ovaj proces može sadržavati nekoliko koraka. Provest ću vas kroz svaki korak ovog procesa kako biste mogli razumjeti šta tačno podrazumijeva.

Napomena: Ja ću koristiti generički izraz 'entitet' dok opisujem proces u nastavku. Ali isti je proces primjenjiv i moguć za sve subjekte uključene u vaš marketinški proces, kao što su kupac, potencijalni klijent, potencijalni klijent, adresa lokacije itd.

Koraci u procesu rješavanja entiteta

  1. Prikupljanje entitetskih zapisa podataka koji se nalaze u različitim izvorima podataka – Ovo je prvi i najvažniji korak u procesu u kojem se identifikujete gdje tačno se pohranjuju zapisi entiteta. To mogu biti podaci koji dolaze iz oglasa na društvenim mrežama, promet na web stranici ili ih ručno unose prodajni predstavnici ili marketinško osoblje. Kada se identifikuju izvori, svi zapisi se moraju sastaviti na jednom mestu.
  2. Profilisanje kombinovanih zapisa – Kada se zapisi spoje u jedan skup podataka, sada je vrijeme da se razumiju podaci i otkriju skriveni detalji o njihovoj strukturi i sadržaju. Profiliranje podataka statistički analizira vaše podatke i otkriva jesu li vrijednosti podataka nepotpune, prazne ili slijede nevažeći obrazac i format. Profilisanje vašeg skupa podataka otkriva druge takve detalje i ističe potencijalne mogućnosti čišćenja podataka.
  3. Čišćenje i standardizacija zapisa podataka – Detaljni profil podataka daje vam popis stavki koje možete izvršiti za čišćenje i standardizaciju vašeg skupa podataka. Ovo može uključivati ​​korake za popunjavanje podataka koji nedostaju, ispravljanje tipova podataka, popravljanje obrazaca i formata, kao i raščlanjivanje složenih polja u podelemente radi bolje analize podataka.
  4. Uparivanje i povezivanje zapisa koji pripadaju istom entitetu – Sada su vaši zapisi podataka spremni za uparivanje i povezivanje, a zatim finalizirajte koji zapisi pripadaju istom entitetu. Ovaj proces se obično radi implementacijom algoritama za uparivanje industrijske ili vlasničke klase koji ili izvode tačno podudaranje na jedinstveno identifikujućim atributima, ili nejasno podudaranje na kombinaciji atributa entiteta. U slučaju da su rezultati algoritma za podudaranje netočni ili sadrže lažne pozitivne rezultate, možda ćete morati fino podesiti algoritam ili ručno označiti netačna podudaranja kao duplikate ili neduplikate.
  5. Implementacija pravila za spajanje entiteta u zlatnu evidenciju – Tu se dešava konačno spajanje. Vjerojatno ne želite da izgubite podatke o entitetu pohranjenim u različitim zapisima, pa se ovaj korak odnosi na konfiguriranje pravila za odlučivanje:
    • Koji je zapis glavni zapis i gdje su njegovi duplikati?
    • Koje atribute iz duplikata želite kopirati u glavni zapis?

Nakon što su ova pravila konfigurirana i implementirana, izlaz je skup zlatnih zapisa vaših entiteta.

Uspostaviti tekući okvir za rješavanje entiteta

Iako smo prošli kroz jednostavan vodič korak po korak za rješavanje entiteta u skupu marketinških podataka, važno je razumjeti da ovo treba tretirati kao stalni proces u vašoj organizaciji. Preduzeća koja ulažu u razumijevanje svojih podataka i rješavanje njihovih ključnih problema s kvalitetom postavljena su za daleko obećavajući rast.

Za brzu i lakšu implementaciju ovakvih procesa, također možete obezbijediti operaterima podataka ili čak trgovcima u vašoj kompaniji softver za rješavanje entiteta koji je jednostavan za korištenje, koji ih može voditi kroz gore navedene korake.

Konačno, možemo sa sigurnošću reći da skup podataka bez duplikata djeluje kao ključni igrač u maksimiziranju ROI marketinških aktivnosti i jačanju reputacije brenda u svim marketinškim kanalima.

Zara Ziad

Zara Ziad je analitičar marketinga proizvoda u Ljestvica podataka sa iskustvom u IT. Ona je strastvena u osmišljavanju kreativne strategije sadržaja koja naglašava stvarne probleme higijene podataka sa kojima se danas suočavaju mnoge organizacije. Ona proizvodi sadržaj za komuniciranje rješenja, savjeta i praksi koji mogu pomoći preduzećima da implementiraju i postignu inherentni kvalitet podataka u svojim procesima poslovne inteligencije. Ona nastoji stvoriti sadržaj koji je usmjeren na široku lepezu publike, od tehničkog osoblja do krajnjeg korisnika, kao i da ga plasira na različitim digitalnim platformama.

Vezani članci

Nazad na vrh dugmeta
blizu

Adblock otkriven

Martech Zone je u mogućnosti da vam pruži ovaj sadržaj bez ikakvih troškova jer mi unovčavamo našu stranicu putem prihoda od oglasa, partnerskih veza i sponzorstava. Bili bismo zahvalni ako biste uklonili svoj blokator oglasa dok gledate našu web stranicu.