Tržniki sedijo na gori dragocenih potrošniških podatkov. Vsi podatki, s katerimi razpolagajo, pa niso koristni. Delo s slabo kakovostnimi podatki zastrupi vaša tržna prizadevanja, vodi do zamujenih priložnosti in na koncu škoduje vašemu rezultatu.



poiščite svojo angelsko številko

Slabi podatki so podatki, ki jih okoliščine pogosto poškodujejo. In bolj pogosta je, kot se zavedamo. Nikoli namerno ali zlonamerno, pogosto je posledica človeške napake ali neustreznega zbiranja. Včasih je preprosto, kot so e-poštni naslovi, ki se sčasoma spreminjajo. V drugih primerih je to nekaj, kar se v vašem procesu zlomi. Čeprav je vzrok lahko preprost, je lahko učinek - vrzeli in netočnosti v analitiki, zaradi katerih je vse, kar merite, neučinkovit - katastrofalen.



Vsaka organizacija v svoji ekipi nima prvakov v podatkih, a ker podjetja vedno bolj sprejemajo kulturo, ki temelji na podatkih, bo prednostno zdravje podatkov postalo nujno.

Slabi podatki niso standardizirani

V vašem osebnem življenju običajno obstaja način za uskladitev podatkov. Recimo, da na svojem bančnem računu ugotovite neskladje: veste, koliko ste zaslužili glede na porabljeno, in to lahko preverite glede na pretekle podatke na svojih bančnih izpiskih. Z drugimi besedami, imate vir resnice. Toda pri trženju najpogosteje ni izhodišč. Kot tržnik seveda nekaj veste, kaj je prav, toda vsi vaši podatki so povezani sami s seboj.

Ta težava ni nova, preprosto zlahka leti pod radar. Če na primer uporabljate Google Analytics za sledenje prometa na vseh vaših spletnih straneh in iz kakršnega koli razloga skript ni sledil 10% vašim stranem, preprosto ne bi vedeli, da pogrešate 10 % vaših podatkov. Takšne vrzeli se lahko zgodijo na več načinov. Toda en pomemben način je pomanjkanje standardizacije.

Za podjetje SaaS merjenje »obiskovalcev spletnega mesta« morda ne pomeni isto kot »uporabniki na platformi«. Ko te meritve nastavljate na različnih analitičnih platformah in jih razdelite na več oddelkov - od trženja do prodaje do inženiringa - je to pomembno. »Kliki« v programu AdWords ne pomenijo nujno celotnega prometa, saj obstaja razlika med novimi uporabniki, enoličnimi elementi in skupnim številom sej. V obsegu vlečete podatke iz več sto virov. Če ne standardizirate merjenega, vendar ga vseeno obravnavate, je recept za slabe podatke.

Slabi podatki so dragi

Ne glede na to, ali težave ignorirate, ker niste prepričani, kako jo odpraviti, ali se je še ne zavedate, delo s slabo kakovostnimi podatki vpliva na veliko poslov zunaj trženja. Če so vaši podatki povsod, to ustavi dragocene pobude in škoduje vašemu rezultatu.



kaj pomeni 744

Če to predstavimo v perspektivi, ker podatki propadajo s hitrostjo 70% na leto, slabi podatki v povprečju stanejo podjetja 9,7 milijona dolarjev letno . Harvard Business Review ugotovil, da slabi podatki stanejo toliko, ker se morajo nosilci odločitev, vodje, znanstveniki in drugi člani ekipe prilagoditi neskladjem pri svojem vsakdanjem delu - loviti netočnosti in slabe vire ter popravljati napake. To je zamudno in drago.

Poleg dolarjev slabi podatki ogrožajo vašo strategijo in vodijo do zapravljenih priložnosti, ki so posledica neinformiranih poslovnih odločitev. Obravnavanje množičnih količin podatkov, posredovanih iz več virov, v različnih oblikah in na različnih frekvencah, je razdrobljen postopek. Razumljivo je, da tržni oddelki pogosto nimajo delovne sile za sprotno analizo, razumevanje in izkoriščanje vseh teh podatkov.

Dobri podatki so čisti

Dobri rezultati podatkov, ko si vzamete čas za čiščenje, preverjanje in razvrščanje podatkov, tako da pogoste težave, kot so zastarele informacije, dvojniki ali netočnosti, ne pestijo več vašega sistema.



25 pomen angelskega števila

Obvladovanje te zapletenosti zahteva namenske vire in natančno opredeljene procese in politike za standardizacijo, optimizacijo, poročanje in gibčen pristop. To je odmik od mesečnega poročanja, četrtletnega napovedovanja in ustvarjanja epizodnih vpogledov, ki jih je večina organizacij vajena. Toda ta premik je ključnega pomena za uspeh v svetu, ki se vedno bolj vodi do podatkov. Trgovska organizacija svetovnega razreda bi morala brez težav združiti podatke, analitiko, strategije, ljudi, procese in zmogljivosti za doseganje poslovnih rezultatov.

Če vaša organizacija raste in ste pravkar odprli vrata za izmenjavo podatkov med oddelki, poiščite področja, na katerih je mogoče združiti informacije, da boste imeli popolnejšo sliko o stranki. Razmislite o oblikovanju delovne skupine, kjer bi člani ekipe imeli različne dele plinovoda in zagovarjali dobre podatke v vaši organizaciji.

Če dodelitev virov projektni skupini za ročno čiščenje podatkovnega cevovoda za vas predstavlja nerealistično možnost, razmislite izvajanje orodij umetne inteligence . Napovedovalno strojno učenje se lahko nauči osnovnega vedenja meritev vaših podatkov in ima možnost hitrega preoblikovanja obsežnih podatkov v zaupanja vredne poslovne informacije ter avtomatizirati odkrivanje nepravilnosti.

Namenski viri za čiščenje cevovoda odpravljajo težavo, vendar ni nič bolj zaščitnega kot proaktivna uporaba teh načel. Vzemite si čas, da bi vaša ekipa porabila tečaj za popravljanje slabih podatkov in ga zamenjala za čas, porabljen za vgradnjo varnih in natančnih podatkovnih procesov v vaša prizadevanja od začetka.

1242 angelsko število

Zasledovanje, ne popolnost

Biti realen je pomembno. In resničnost slabih podatkov je, da je njihovo čiščenje neprekinjen postopek. Cilj ni končno stanje, kjer je vse popolno. Cilj je prizadevanje za navade in procese na vašem delovnem mestu, ki spodbujajo boljše podatke.

Kljub temu je kakovost podatkov na koncu stvar vseh. Ne glede na to, ali neposredno delate s številkami, podatki vplivajo na vsak izhod organizacije. Čist, vzdrževan cevovod pomeni, da lahko vi in ​​vaša ekipa zmanjšate napačne stroške za dobro in lažje sledite zdravim podatkovnim strategijam.

Premik trženja k pravi kulturi, ki temelji na prvih podatkih, je lahko dolga pot. Ampak to je tisto, ki se izkaže.

Ta del je del naše serije o trženju na podlagi podatkov, v katerem naši strokovnjaki raziskujejo ključe za razvoj skupinskega in strateškega pristopa, ki temelji na podatkih. Preberite prvi članek tukaj .

Delite S Prijatelji: