Marketingu su potrebni kvalitetni podaci da bi bili vođeni podacima – borbe i rješenja

Kvalitet marketinških podataka i marketing vođen podacima

Marketinški stručnjaci su pod ekstremnim pritiskom da budu vođeni podacima. Ipak, nećete naći trgovce koji govore o lošem kvalitetu podataka ili dovode u pitanje nedostatak upravljanja podacima i vlasništvo nad podacima unutar svojih organizacija. Umjesto toga, oni nastoje biti vođeni podacima s lošim podacima. Tragična ironija! 

Za većinu marketinških stručnjaka, problemi kao što su nepotpuni podaci, greške u kucanju i duplikati nisu čak ni prepoznati kao problem. Proveli bi sate ispravljajući greške u Excelu, ili bi istraživali dodatke za povezivanje izvora podataka i poboljšanje tokova posla, ali nisu svjesni da su to problemi s kvalitetom podataka koji imaju talasni učinak na cijelu organizaciju što rezultira milijunima izgubljenih novac. 

Kako kvalitet podataka utiče na poslovni proces

Trgovci su danas toliko zatrpani metrikom, trendovima, izvještajima i analitikom da jednostavno nemaju vremena da budu pedantni s izazovima kvaliteta podataka. Ali to je problem. Ako trgovci za početak nemaju tačne podatke, kako bi za ime svijeta mogli kreirati efikasne kampanje? 

Kontaktirao sam nekoliko marketinških stručnjaka kada sam počeo pisati ovaj članak. Imao sam sreće Axel Lavergne, suosnivač ReviewFlowz da podijeli svoje iskustvo sa lošim podacima. 

Evo njegovih pronicljivih odgovora na moja pitanja. 

  1. Koje su bile vaše početne borbe s kvalitetom podataka kada ste gradili svoj proizvod? Postavljao sam motor za generiranje recenzija i bilo mi je potrebno nekoliko udica koje bih iskoristio da pošaljem zahtjeve za recenziranje sretnim kupcima u vrijeme kada bi oni vjerovatno ostavili pozitivnu recenziju. 

    Da bi se ovo dogodilo, tim je kreirao Net Promoter Score (NPS) anketu koja će biti poslana 30 dana nakon prijave. Kad god bi korisnik ostavio pozitivan NPS, u početku 9 i 10, a kasnije proširen na 8, 9 i 10, bio bi pozvan da ostavi recenziju i zauzvrat dobije poklon karticu od 10 USD. Najveći izazov ovdje je bio što je NPS segment postavljen na platformi za automatizaciju marketinga, dok su podaci stajali u NPS alatu. Nepovezani izvori podataka i nedosljedni podaci među alatima postali su usko grlo koje je zahtijevalo korištenje dodatnih alata i radnih tokova.

    Kako je tim nastavio da integriše različite logičke tokove i tačke integracije, morali su da se pozabave održavanjem konzistentnosti sa naslijeđenim podacima. Proizvod se razvija, što znači da se podaci o proizvodu stalno mijenjaju, zahtijevajući od kompanija da održavaju konzistentnu šemu podataka za izvještavanje tokom vremena.

  2. Koje ste korake poduzeli da riješite problem? Bilo je potrebno mnogo rada sa timom za podatke da bi se izgradio odgovarajući inženjering podataka oko aspekta integracije. Možda zvuči prilično osnovno, ali s mnogo različitih integracija i dosta isporuka ažuriranja, uključujući ažuriranja koja utječu na tok registracije, morali smo izgraditi puno različitih logičkih tokova na osnovu događaja, statičkih podataka itd.
  3. Da li je vaš marketinški odjel imao riječ u rješavanju ovih izazova? To je zeznuta stvar. Kada se obratite timu podataka sa vrlo specifičnim problemom, mogli biste pomisliti da je to lako rješenje i to potrebno je samo 1h da se popravi ali to zaista često uključuje gomilu promjena kojih niste svjesni. U mom konkretnom slučaju u vezi sa dodacima, glavni izvor problema je bilo održavanje konzistentnih podataka sa naslijeđenim podacima. Proizvodi se razvijaju i zaista je teško održavati konzistentnu šemu podataka u izvješćima tijekom vremena.

    Dakle, da, definitivno treba reći u smislu potreba, ali kada je u pitanju kako implementirati ažuriranja itd., zaista ne možete izazvati odgovarajući tim za inženjering podataka koji zna da se mora nositi s puno promjena da bi se to dogodilo, i da “zaštiti” podatke od budućih ažuriranja.

  4. Zašto trgovci ne pričaju o tome Upravljanje podacima ili kvaliteta podataka iako pokušavaju biti vođeni podacima? Mislim da je to zaista slučaj neshvatanja problema. Većina marketinških stručnjaka s kojima sam razgovarao uvelike podcjenjuju izazove prikupljanja podataka i u osnovi gledaju KPI-je koji postoje godinama, a da ih nikada nisu doveli u pitanje. Ali ono što nazivate registracijom, potencijalnim klijentom ili čak jedinstvenim posjetiteljem uvelike se mijenja ovisno o vašim postavkama praćenja i vašem proizvodu.

    Vrlo osnovni primjer: niste imali nikakvu potvrdu e-pošte i vaš proizvodni tim je dodaje. Šta je onda prijava? Prije ili poslije validacije? Neću ni početi ulaziti u sve suptilnosti praćenja weba.

    Mislim da to takođe ima mnogo veze sa atribucijom i načinom na koji se grade marketinški timovi. Većina marketinških stručnjaka odgovorna je za kanal ili podskup kanala, a kada zbrojite ono što svaki član tima pripisuje svom kanalu, obično ste oko 150% ili 200% atribucije. Zvuči nerazumno kada to tako kažete, zbog čega niko ne radi. Drugi aspekt je vjerovatno da se prikupljanje podataka često svodi na vrlo tehničke probleme, a većina marketinških stručnjaka nije baš upoznata s njima. Na kraju krajeva, ne možete trošiti svoje vrijeme na popravljanje podataka i traženje informacija savršenih za piksel jer ih jednostavno nećete dobiti.

  5. Što mislite koje praktične/neposredne korake trgovci mogu poduzeti da poprave kvalitet svojih podataka o kupcima?Stavite se u kožu korisnika i testirajte svaki od svojih tokova. Zapitajte se koju vrstu događaja ili radnje konverzije pokrećete u svakom koraku. Verovatno ćete biti veoma iznenađeni šta se zaista dešava. Razumijevanje onoga što broj znači u stvarnom životu, za kupca, potencijalnog klijenta ili posjetitelja, apsolutno je fundamentalno za razumijevanje vaših podataka.

Marketing ima najdublje razumijevanje kupaca, ali se bori da dovede svoje probleme s kvalitetom podataka u red

Marketing je u srcu svake organizacije. To je odjel koji širi vijest o proizvodu. To je odjel koji je most između kupca i poslovanja. Odjel koji, iskreno, vodi emisiju.

Ipak, oni se također najviše bore s pristupom kvalitetnim podacima. Što je još gore, kao što je Axel spomenuo, oni vjerovatno ni ne shvaćaju šta znače loši podaci i protiv čega se bore! Evo nekih statistika dobijenih iz DOMO izvještaja, Marketingov novi MO, da stavim stvari u perspektivu:

  • 46% marketinških stručnjaka kaže da je sam broj kanala podataka i izvora otežavao dugoročno planiranje.
  • 30% viših marketinških stručnjaka vjeruje da bi CTO i IT odjel trebali preuzeti odgovornost za posjedovanje podataka. Kompanije još uvijek otkrivaju vlasništvo nad podacima!
  • 17.5% vjeruje da postoji nedostatak sistema koji objedinjuju podatke i nude transparentnost u cijelom timu.

Ove brojke pokazuju da je vrijeme da marketing posjeduje podatke i zahtijeva stvaranje zahtjeva kako bi isti bili vođeni podacima.

Šta trgovci mogu učiniti kako bi razumjeli, identificirali i riješili izazove kvaliteta podataka?

Uprkos tome što su podaci okosnica poslovnog odlučivanja, mnoge kompanije se i dalje bore sa poboljšanjem svog okvira za upravljanje podacima kako bi se pozabavile pitanjima kvaliteta. 

U izvještaju od Marketing Evolution, više od četvrtine od 82% kompanije u istraživanju bile su povrijeđene podstandardnim podacima. Marketinški stručnjaci više ne mogu priuštiti da pitanja kvaliteta podataka gurnu pod tepih niti mogu priuštiti da ne budu svjesni ovih izazova. Dakle, šta trgovci zaista mogu učiniti kako bi odgovorili na ove izazove? Evo pet najboljih praksi za početak.

Najbolja praksa 1: Počnite učiti o problemima s kvalitetom podataka

Marketinški stručnjak mora biti svjestan problema kvaliteta podataka kao i njegov IT kolega. Morate znati uobičajene probleme koji se pripisuju skupovima podataka koji uključuju, ali nisu ograničeni na:

  • Greške u kucanju, pravopisne greške, greške u imenovanju, greške u zapisu podataka
  • Problemi s konvencijama imenovanja i nedostatkom standarda kao što su telefonski brojevi bez kodova zemalja ili korištenje različitih formata datuma
  • Nepotpuni detalji kao što su nedostajuće adrese e-pošte, prezimena ili kritične informacije potrebne za učinkovite kampanje
  • Netačne informacije kao što su netačna imena, netačni brojevi, emailovi itd
  • Različiti izvori podataka u kojima bilježite informacije o istoj osobi, ali su pohranjeni na različitim platformama ili alatima koji vas sprečavaju da dobijete konsolidovani pregled
  • Duplicirani podaci gdje se te informacije slučajno ponavljaju u istom izvoru podataka ili u drugom izvoru podataka

Evo kako loše izgledaju podaci u izvoru podataka:

loši podaci o problemima marketinga

Upoznavanje s pojmovima kao što su kvalitet podataka, upravljanje podacima i upravljanje podacima može vam pomoći da odete daleko u identifikaciji grešaka unutar vašeg upravljanja odnosima s klijentima (CRM) platforma, i time vam omogućava da preduzmete radnje po potrebi.

Najbolja praksa 2: Uvijek dajte prioritet kvalitetnim podacima

Bio sam tamo, uradio sam to. Primamljivo je zanemariti loše podatke jer ako biste zaista duboko kopali, samo 20% vaših podataka bi bilo stvarno upotrebljivo. Više nego 80% podataka je potrošeno. Uvijek dajte prioritet kvalitetu nad kvantitetom! To možete učiniti tako što ćete optimizirati svoje metode prikupljanja podataka. Na primjer, ako bilježite podatke iz web obrasca, pobrinite se da prikupljate samo podatke koji su neophodni i ograničite potrebu da korisnik ručno unese informacije. Što više osoba mora da 'ukuca' informacije, veća je vjerovatnoća da će poslati nepotpune ili netačne podatke.

Najbolja praksa 3: Iskoristite pravu tehnologiju kvaliteta podataka

Ne morate potrošiti milion dolara na popravljanje kvaliteta podataka. Postoje desetine alata i platformi koje vam mogu pomoći da dovedete svoje podatke u red bez podizanja buke. Stvari u kojima vam ovi alati mogu pomoći uključuju:

  • Profiliranje podataka: Pomaže vam da identifikujete različite greške u vašem skupu podataka kao što su polja koja nedostaju, dupli unosi, pravopisne greške itd.
  • Čišćenje podataka: Pomaže vam da očistite svoje podatke omogućavajući bržu transformaciju iz loših u optimizovane podatke.
  • Podudaranje podataka: Pomaže vam da uparite skupove podataka u različitim izvorima podataka i povežete/spojite podatke iz ovih izvora zajedno. Na primjer, možete koristiti podudaranje podataka za povezivanje izvora podataka na mreži i van mreže.

Tehnologija kvaliteta podataka omogućit će vam da se fokusirate na ono što je važno tako što ćete se pobrinuti za suvišan posao. Nećete morati da brinete o gubitku vremena popravljajući svoje podatke u Excel-u ili unutar CRM-a pre nego što započnete kampanju. Uz integraciju alata za kvalitetu podataka, moći ćete pristupiti kvalitetnim podacima prije svake kampanje.

Najbolja praksa 4: Uključite viši menadžment 

Donosioci odluka u vašoj organizaciji možda nisu svjesni problema, ili čak i ako jesu, i dalje pretpostavljaju da je to IT problem, a ne marketinški problem. Ovdje morate uskočiti kako biste predložili rješenje. Loši podaci u CRM-u? Loši podaci iz anketa? Loši podaci o kupcima? Sve su to marketinške brige i nemaju nikakve veze sa IT timovima! Ali osim ako marketinški stručnjak ne predlaže rješavanje problema, organizacije ne mogu učiniti ništa po pitanju kvaliteta podataka. 

Najbolja praksa 5: Identifikujte probleme na nivou izvora 

Ponekad su problemi sa lošim podacima uzrokovani neefikasnim procesom. Iako možete očistiti podatke na površini, osim ako ne identificirate osnovni uzrok problema, imat ćete iste probleme s kvalitetom pri ponavljanju. 

Na primjer, ako prikupljate vodeće podatke sa odredišne ​​stranice i primijetite da 80% podataka ima problem s unosima telefonskih brojeva, možete implementirati kontrole unosa podataka (kao što je postavljanje obaveznog polja koda grada) kako biste bili sigurni da ćete dobijamo tačne podatke. 

Osnovni uzrok većine problema s podacima relativno je jednostavno riješiti. Samo trebate odvojiti vrijeme da kopate dublje i identificirate suštinski problem i uložite dodatni napor da riješite problem! 

Podaci su okosnica marketinških operacija

Podaci su okosnica marketinških operacija, ali ako ti podaci nisu tačni, potpuni ili pouzdani, gubit ćete novac zbog skupih grešaka. Kvalitet podataka više nije ograničen samo na IT odjel. Marketinški stručnjaci su vlasnici podataka o kupcima i stoga moraju biti u stanju implementirati prave procese i tehnologiju u postizanju svojih ciljeva zasnovanih na podacima.

Šta ti misliš?

Ova stranica koristi Akismet kako bi smanjila neželjenu poštu. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.