מאַרקעטינג דאַרף קוואַליטעט דאַטן צו זיין דאַטאַ-געטריבן - סטראַגאַליז און סאַלושאַנז

מאַרקעטינג דאַטאַ קוואַליטי און דאַטאַ-געטריבן מאַרקעטינג

מאַרקעטערס זענען אונטער עקסטרעם דרוק צו זיין דאַטן-געטריבן. אָבער, איר וועט ניט געפֿינען מאַרקעטערס וואָס רעדן וועגן נעבעך דאַטן קוואַליטעט אָדער פרעגן די פעלן פון דאַטן פאַרוואַלטונג און דאַטן אָונערשיפּ אין זייער אָרגאַנאַזיישאַנז. אַנשטאָט, זיי שטרעבן צו זיין דאַטן-געטריבן מיט שלעכט דאַטן. טראַגישע איראָניע! 

פֿאַר רובֿ מאַרקעטערס, פּראָבלעמס ווי דערענדיקט דאַטן, טיפּאָס און דופּליקאַטן זענען נישט אפילו אנערקענט ווי אַ פּראָבלעם. זיי וואָלט פאַרברענגען שעה פיקסיר מיסטייקס אויף עקססעל, אָדער זיי וואָלט זיין ריסערטשינג פֿאַר פּלוגינס צו פאַרבינדן דאַטן קוואלן און פֿאַרבעסערן וואָרקפלאָווס, אָבער זיי טאָן ניט וויסן אַז דאָס זענען דאַטן קוואַליטעט ישוז וואָס האָבן אַ ריפּאַל ווירקונג איבער די אָרגאַניזאַציע, וואָס ריזאַלטינג אין מיליאַנז פון פאַרפאַלן. געלט. 

ווי דאַטאַ קוואַליטי ימפּאַקץ די געשעפט פּראָצעס

מאַרקעטערס הייַנט זענען אַזוי אָוווערוועלמד מיט מעטריקס, טרענדס, ריפּאָרץ און אַנאַליטיקס אַז זיי נאָר טאָן ניט האָבן צייט צו זיין מאַטיקיאַלאַס מיט דאַטן קוואַליטעט טשאַלאַנדזשיז. אבער אַז ס די פּראָבלעם. אויב מאַרקעטערס טאָן ניט האָבן פּינטלעך דאַטן צו אָנהייבן מיט, ווי אין דער וועלט וואָלט זיי קענען צו שאַפֿן עפעקטיוו קאַמפּיינז? 

איך ריטשט עטלעכע מאַרקעטערס ווען איך סטאַרטעד שרייבן דעם שטיק. איך איז געווען מאַזלדיק גענוג צו האָבן Axel Lavergne, קאָ-גרינדער פון איבערבליק פלאָווז צו טיילן זיין דערפאַרונג מיט נעבעך דאַטן. 

דאָ זענען זיין ינסייטפאַל ענטפֿערס צו מיין פֿראגן. 

  1. וואָס זענען דיין ערשט ראנגלענישן מיט דאַטן קוואַליטעט ווען איר בויען דיין פּראָדוקט? איך איז געווען באַשטעטיקן אַ רעצענזיע דור מאָטאָר און דארף אַ ביסל כוקס צו ליווערידזש צו שיקן באריכטן ריקוועס צו צופרידן קאַסטאַמערז אין אַ צייט ווען זיי וואָלט מסתּמא לאָזן אַ positive אָפּשאַצונג. 

    צו מאַכן דעם פּאַסירן, די מאַנשאַפֿט באשאפן אַ נעץ פּראָמאָטער כעזשבן (נפּס) יבערבליק וואָס וואָלט זיין געשיקט 30 טעג נאָך סיגנופּ. ווען אַ קונה וואָלט לאָזן אַ positive NPS, טכילעס 9 און 10, שפּעטער יקספּאַנדיד צו 8, 9 און 10, זיי וואָלט זיין פארבעטן צו לאָזן אַ רעצענזיע און באַקומען אַ $ 10 טאַלאַנט קאָרט אין צוריקקומען. די ביגאַסט אַרויסרופן דאָ איז געווען אַז די NPS אָפּשניט איז געווען שטעלן זיך אויף די פֿאַרקויף אָטאַמיישאַן פּלאַטפאָרמע, בשעת די דאַטן זענען געזעסן אין די NPS געצייַג. דיסקאַנעקטיד דאַטן קוואלן און סתירה דאַטן אַריבער מכשירים געווארן אַ באַטאַלנעק וואָס פארלאנגט די נוצן פון נאָך מכשירים און וואָרקפלאָוז.

    ווי די מאַנשאַפֿט איז געגאנגען צו ויסשטימען פאַרשידענע לאָגיק פלאָוז און ינאַגריישאַן פונקטן, זיי האָבן צו האַנדלען מיט די קאַנסיסטאַנס פון לעגאַט דאַטן. פּראָדוקט יוואַלווז, וואָס מיטל אַז פּראָדוקט דאַטן איז קעסיידער טשאַנגינג, וואָס ריקווייערז קאָמפּאַניעס צו האַלטן אַ קאָנסיסטענט רעפּאָרטינג דאַטן סכעמע איבער צייט.

  2. וואָס סטעפּס האָט איר גענומען צו סאָלווע דעם פּראָבלעם? עס האָט גענומען אַ פּלאַץ פון ארבעטן מיט די דאַטן מאַנשאַפֿט צו בויען געהעריק דאַטן ינזשעניעריע אַרום די ינטאַגריישאַנז אַספּעקט. עס קען געזונט שיין יקערדיק, אָבער מיט פילע פאַרשידענע ינאַגריישאַנז און פילע שיפּינג דערהייַנטיקונגען, אַרייַנגערעכנט דערהייַנטיקונגען וואָס ווירקן די סיגנופּ לויפן, מיר האָבן צו בויען אַ פּלאַץ פון פאַרשידענע לאָגיק פלאָוז באזירט אויף געשעענישן, סטאַטיק דאַטן, עטק.
  3. צי האָט דיין פֿאַרקויף אָפּטיילונג האָבן אַ זאָגן אין ריזאַלווינג די טשאַלאַנדזשיז? עס איז אַ שווער זאַך. ווען איר גיין צו די דאַטן מאַנשאַפֿט מיט אַ זייער ספּעציפיש פּראָבלעם, איר קען טראַכטן אַז דאָס איז אַן גרינג פאַרריכטן און דאָס עס נעמט בלויז 1 שעה צו פאַרריכטן אָבער עס טאַקע אָפט ינוואַלווז אַ פּלאַץ פון ענדערונגען וואָס איר טאָן ניט וויסן. אין מיין ספּעציפיש פאַל וועגן פּלוגינס, די הויפּט מקור פון פּראָבלעמס איז צו האַלטן קאָנסיסטענט דאַטן מיט לעגאַט דאַטן. פּראָדוקטן יוואַלוו, און עס איז טאַקע שווער צו האַלטן אַ קאָנסיסטענט ריפּאָרטינג דאַטן סכעמע איבער צייט.

    אַזוי יאָ, באשטימט אַ זאָגן אין טערמינען פון די באדערפענישן, אָבער ווען עס קומט צו ווי צו ינסטרומענט די דערהייַנטיקונגען עטק, איר טאַקע קענען נישט אַרויסרופן אַ געהעריק דאַטן ינזשעניעריע מאַנשאַפֿט וואָס ווייסט אַז זיי האָבן צו האַנדלען מיט פילע ענדערונגען צו מאַכן עס פּאַסירן, און צו "באַשיצן" די דאַטן קעגן צוקונפֿט דערהייַנטיקונגען.

  4. פארוואס טאָן ניט מאַרקעטערס רעדן וועגן? דאַטן פאַרוואַלטונג אָדער דאַטן קוואַליטעט אפילו כאָטש זיי זענען טריינג צו זיין דאַטן-געטריבן? איך מיין אז עס איז באמת א פאל פון נישט איינזען דעם פראבלעם. רובֿ מאַרקעטערס מיט וואָס איך האָב גערעדט וויידלי אַנדערעסטאַמאַט די טשאַלאַנדזשיז פֿאַר דאַטן זאַמלונג, און בייסיקלי, קוק אין KPIs וואָס האָבן שוין אַרום פֿאַר יאָרן אָן קוועסטשאַנינג זיי. אָבער וואָס איר רופן אַ סיגנופּ, אַ פירן אָדער אפילו אַ יינציק גאַסט ענדערונגען מאַסיוולי דיפּענדינג אויף דיין טראַקינג סעטאַפּ און דיין פּראָדוקט.

    זייער פּשוט בייַשפּיל: איר האָט ניט קיין E- בריוו וואַלאַדיישאַן און דיין פּראָדוקט מאַנשאַפֿט מוסיף עס. וואָס איז אַ צייכן? איידער אָדער נאָך וואַלאַדיישאַן? איך וועל נישט אפילו אָנהייבן צו גיין אין אַלע די וועב טראַקינג סאַטאַלטיז.

    איך טראַכטן עס אויך האט אַ פּלאַץ צו טאָן מיט אַטריביושאַן און די וועג פֿאַרקויף טימז זענען געבויט. רובֿ מאַרקעטערס זענען פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר אַ קאַנאַל אָדער אַ סאַבסעט פון טשאַנאַלז, און ווען איר סאַכאַקל וואָס יעדער מיטגליד פון אַ מאַנשאַפֿט אַטריביוץ צו זייער קאַנאַל, איר יוזשאַוואַלי אַרום 150% אָדער 200% פון אַטריביושאַן. סאָונדס קרום ווען איר שטעלן עס אַזוי, וואָס איז וואָס קיינער טוט. די אנדערע אַספּעקט איז מיסטאָמע אַז דאַטן זאַמלונג אָפט קומט אַראָפּ צו זייער טעכניש ישוז, און רובֿ מאַרקעטערס זענען נישט טאַקע באַקאַנט מיט זיי. לעסאָף, איר קענען נישט פאַרברענגען דיין צייט אויף פיקסיר דאַטן און זוכן פֿאַר פּיקסעל-שליימעסדיק אינפֿאָרמאַציע ווייַל איר נאָר וועט נישט באַקומען עס.

  5. וואָס פּראַקטיש / באַלדיק סטעפּס טאָן איר טראַכטן מאַרקעטערס קענען נעמען צו פאַרריכטן די קוואַליטעט פון זייער קונה דאַטן?שטעלן זיך אין אַ באַניצער ס שיכלעך, און פּרובירן יעדער איינער פון דיין פונעלס. פרעגן זיך וואָס סאָרט פון געשעעניש אָדער קאַנווערזשאַן קאַמף איר טריגערז אין יעדער שריט. איר וועט מסתּמא זיין זייער סאַפּרייזד פון וואָס טאַקע כאַפּאַנז. פארשטאנד וואָס אַ נומער מיטל אין פאַקטיש לעבן, פֿאַר אַ קונה, פירן אָדער גאַסט, איז לעגאַמרע פונדאַמענטאַל צו פֿאַרשטיין דיין דאַטן.

מאַרקעטינג האט די דיפּאַסט פארשטאנד פון דער קונה נאָך געראַנגל צו באַקומען זייער דאַטן קוואַליטעט פּראָבלעמס אין סדר

מאַרקעטינג איז די האַרץ פון קיין אָרגאַניזאַציע. עס איז די אָפּטיילונג וואָס ספּרעדז די וואָרט וועגן דעם פּראָדוקט. עס איז די אָפּטיילונג וואָס איז אַ בריק צווישן די קונה און די געשעפט. די אָפּטיילונג וואָס גאַנץ ערלעך, לויפט די ווייַזן.

אָבער, זיי זענען אויך סטראַגאַלינג די מערסט מיט אַקסעס צו קוואַליטעט דאַטן. ערגער, ווי אַקסעל האט דערמאנט, זיי מיסטאָמע אפילו נישט פאַרשטיין וואָס נעבעך דאַטן מיטל און וואָס זיי זענען קעגן! דאָ זענען עטלעכע סטאַץ באקומען פון די DOMO באַריכט, מאַרקעטינג ס ניו מאָ, צו שטעלן זאכן אין פּערספּעקטיוו:

  • 46% פון מאַרקעטערס זאָגן אַז די לויטער נומער פון דאַטן טשאַנאַלז און קוואלן האט געמאכט עס מער שווער צו פּלאַן פֿאַר די לאַנג טערמין.
  • 30% עלטער מאַרקעטערס גלויבן אַז די CTO און IT אָפּטיילונג זאָל נעמען די פֿאַראַנטוואָרטלעכקייט פון אָונינג דאַטן. קאָמפּאַניעס זענען נאָך פיגורינג אויס אָונערשיפּ פון דאַטן!
  • 17.5% גלויבן אַז עס איז אַ פעלן פון סיסטעמען וואָס קאַלאַט דאַטן און פאָרשלאָגן דורכזעיקייַט איבער די מאַנשאַפֿט.

די נומערן אָנווייַזן אַז עס איז צייט פֿאַר פֿאַרקויף צו פאַרמאָגן דאַטן און פאָדערן דור צו זיין באמת דאַטן-געטריבן.

וואָס קענען מאַרקעטערס טאָן צו פֿאַרשטיין, ידענטיפיצירן און שעפּן טשאַלאַנדזשיז פֿאַר דאַטן קוואַליטעט?

טראָץ דאַטן זייַנען די באַקבאָון פֿאַר געשעפט באַשלוס-מאכן, פילע קאָמפּאַניעס זענען נאָך סטראַגאַלינג מיט ימפּרוווינג זייער דאַטן פאַרוואַלטונג פריימווערק צו אַדרעס קוואַליטעט ישוז. 

אין א באריכט פון מאַרקעטינג עוואַלושאַן, מער ווי 82/XNUMX פון די XNUMX% קאָמפּאַניעס אין די יבערבליק זענען שאַטן דורך סאַבסטאַנדערד דאַטן. מאַרקעטערס קענען ניט מער פאַרגינענ זיך צו ויסקערן דאַטן קוואַליטעט קאַנסידעריישאַנז אונטער די טעפּעך און זיי קענען ניט פאַרגינענ זיך צו זיין ניט וויסנד פון די טשאַלאַנדזשיז. אַזוי וואָס קענען מאַרקעטערס טאַקע טאָן צו אַדרעס די טשאַלאַנדזשיז? דאָ זענען פינף בעסטער פּראַקטיסיז צו אָנהייבן מיט.

בעסטער פּראַקטיסיז 1: אָנהייבן צו לערנען וועגן דאַטן קוואַליטעט ישוז

א מאַרקאַטער דאַרף זיין אַווער פון דאַטן קוואַליטעט ישוז ווי זייער IT קאָלעגע. איר דאַרפֿן צו וויסן פּראָסט פּראָבלעמס אַטריביאַטאַד צו דאַטן שטעלט וואָס אַרייַננעמען אָבער זענען נישט לימיטעד צו:

  • טיפּאָס, אויסלייג ערראָרס, נאַמינג ערראָרס, דאַטן רעקאָרדינג ערראָרס
  • ישוז מיט נאַמינג קאַנווענשאַנז און די פעלן פון סטאַנדאַרדס אַזאַ ווי טעלעפאָן נומערן אָן לאַנד קאָודז אָדער ניצן פאַרשידענע דאַטע פֿאָרמאַטירונגען
  • דערענדיקט דעטאַילס ווי פעלנדיק בליצפּאָסט אַדרעסעס, לעצטע נעמען אָדער קריטיש אינפֿאָרמאַציע פארלאנגט פֿאַר עפעקטיוו קאַמפּיינז
  • ומפּינקטלעך אינפֿאָרמאַציע ווי פאַלש נעמען, פאַלש נומערן, ימיילז עטק
  • פאַרשיידן דאַטן קוואלן ווו איר רעקאָרדירן אינפֿאָרמאַציע פון ​​דער זעלביקער יחיד, אָבער זיי זענען סטאָרד אין פאַרשידענע פּלאַטפאָרמס אָדער מכשירים וואָס פּרעווענטינג איר צו באַקומען אַ קאַנסאַלאַדייטאַד מיינונג
  • דופּליקאַט דאַטן ווו די אינפֿאָרמאַציע איז אַקסאַדענאַלי ריפּיטיד אין דער זעלביקער דאַטן מקור אָדער אין אן אנדער דאַטן מקור

דאָ ס ווי נעבעך דאַטן קוקט אין אַ דאַטן מקור:

נעבעך דאַטן ישוז פֿאַרקויף

באקענען זיך מיט טערמינען ווי דאַטן קוואַליטעט, דאַטן פאַרוואַלטונג און דאַטן גאַווערנאַנס קענען העלפֿן איר גיין אַ לאַנג וועג צו ידענטיפיצירן ערראָרס אין דיין קונה רעלאַטיאָנשיפּ מאַנאַגעמענט (קרם) פּלאַטפאָרמע, און דורך דעם אויסשטרעקן, אַלאַוינג איר צו נעמען קאַמף ווי דארף.

בעסטער פּראַקטיסיז 2: שטענדיק פּרייאָראַטייז קוואַליטעט דאַטן

איך בין געווען דאָרט, געטאן אַז. עס איז טעמפּטינג צו איגנאָרירן שלעכט דאַטן ווייַל אויב איר וואָלט טאַקע גראָבן טיף, בלויז 20% פון דיין דאַטן וואָלט זיין ניצלעך. מער ווי 80% פון דאַטן איז וויסט. פּרייאָראַטייז קוואַליטעט איבער קוואַנטיטי שטענדיק! איר קענען טאָן דאָס דורך אָפּטימיזינג דיין דאַטן זאַמלונג מעטהאָדס. פֿאַר בייַשפּיל, אויב איר רעקאָרדירן דאַטן פֿון אַ וועב פאָרעם, מאַכן זיכער אַז איר קלייַבן בלויז דאַטן וואָס זענען נייטיק און באַגרענעצן די נויט פֿאַר די באַניצער צו מאַניואַלי אַרייַן די אינפֿאָרמאַציע. די מער אַ מענטש האט צו 'טיפּ' אין אינפֿאָרמאַציע, די העכער זיי זענען מסתּמא צו שיקן אין דערענדיקט אָדער ומפּינקטלעך דאַטן.

בעסטער פּראַקטיסיז 3: לעווערידזש די רעכט דאַטן קוואַליטי טעכנאָלאָגיע

איר טאָן ניט האָבן צו פאַרברענגען אַ מיליאָן דאָללאַרס אויף פיקסיר דיין דאַטן קוואַליטעט. עס זענען דאַזאַנז פון מכשירים און פּלאַטפאָרמס וואָס קענען העלפֿן איר באַקומען דיין דאַטן אין סדר אָן קיקינג אַרויף אַ טאַרעראַם. די טינגז וואָס די מכשירים קענען העלפֿן איר מיט אַרייַננעמען:

  • דאַטאַ פּראָפילינג: העלפּס איר צו ידענטיפיצירן פאַרשידענע ערראָרס אין דיין דאַטן שטעלן אַזאַ ווי פעלנדיק פעלדער, דופּליקאַט איינסן, אויסלייג ערראָרס, עטק.
  • רייניקונג פון דאַטן: העלפּס איר צו ריין דיין דאַטן דורך געבן אַ שנעל טראַנספאָרמאַציע פון ​​אָרעם צו אָפּטימיזעד דאַטן.
  • דאַטן וואָס ריכטן זיך: העלפּס איר צופּאַסן דאַטן שטעלט אין פאַרשידענע דאַטן קוואלן און פאַרבינדן / צונויפגיסן די דאַטן פֿון די קוואלן צוזאַמען. פֿאַר בייַשפּיל, איר קענען נוצן דאַטן גלייַכן צו פאַרבינדן ביידע אָנליין און אָפפלינע דאַטן קוואלן.

דאַטאַ קוואַליטעט טעכנאָלאָגיע וועט לאָזן איר צו פאָקוס אויף וואָס ענינים דורך נעמען קעיר פון די יבעריק אַרבעט. איר וועט ניט האָבן צו זאָרג וועגן וויסט צייט צו פאַרריכטן דיין דאַטן אויף עקססעל אָדער אין די CRM איידער איר אָנהייבן אַ קאמפאניע. מיט די ינאַגריישאַן פון אַ דאַטן קוואַליטעט געצייַג, איר וועט קענען צו אַקסעס קוואַליטעט דאַטן איידער יעדער קאַמפּיין.

בעסטער פּראַקטיסיז 4: אַרייַנציען עלטער פאַרוואַלטונג 

באַשלוס-מייקערז אין דיין אָרגאַניזאַציע קען נישט זיין אַווער פון דעם פּראָבלעם, אָדער אפילו אויב זיי זענען, זיי זענען נאָך אַסומינג אַז דאָס איז אַן IT פּראָבלעם און נישט אַ פֿאַרקויף דייַגע. דאָס איז ווו איר דאַרפֿן צו טרעטן אין צו פאָרשלאָגן אַ לייזונג. שלעכט דאַטן אין די קרם? שלעכט דאַטן פון סערווייז? שלעכט קונה דאַטן? אַלע פון ​​די זענען פֿאַרקויף קאַנסערנז און האָבן גאָרנישט צו טאָן מיט עס טימז! אָבער אויב אַ מאַרקאַטער סטעפּס אַרויף צו פֿאָרשלאָגן סאַלווינג דעם פּראָבלעם, אָרגאַנאַזיישאַנז קען טאָן גאָרנישט וועגן דאַטן קוואַליטעט ישוז. 

בעסטער פּראַקטיסיז 5: ידענטיפיצירן פּראָבלעמס אויף די מקור מדרגה 

מאל, נעבעך דאַטן ישוז זענען געפֿירט דורך אַ באַטלאָניש פּראָצעס. בשעת איר קענען ריין אַרויף דאַטן אויף די ייבערפלאַך, אויב איר טאָן ניט ידענטיפיצירן די וואָרצל גרונט פון דעם פּראָבלעם, איר וועט זיין שלאָגן מיט די זעלבע קוואַליטעט ישוז אויף איבערחזרן. 

צום ביישפּיל, אויב איר קאַלעקטינג פירן דאַטן פון אַ לאַנדינג בלאַט, און איר באַמערקן אַז 80% פון די דאַטן האָבן אַ פּראָבלעם מיט טעלעפאָן נומער איינסן, איר קענען ינסטרומענט דאַטן פּאָזיציע קאָנטראָלס (ווי שטעלן אַ מאַנדאַטאָרי שטאָט קאָד פעלד) צו ענשור איר. שייַעך געטינג פּינטלעך דאַטן. 

דער וואָרצל גרונט פון רובֿ דאַטן פּראָבלעמס איז לעפיערעך פּשוט צו סאָלווע. איר נאָר דאַרפֿן צו נעמען צייט צו גראָבן דיפּער און ידענטיפיצירן די האַרץ אַרויסגעבן און מאַכן די עקסטרע מי צו סאָלווע די פּראָבלעם! 

דאַטע איז די באַקבאָון פון מאַרקעטינג אָפּעראַטיאָנס

דאַטן זענען די באַקבאָון פון פֿאַרקויף אַפּעריישאַנז, אָבער אויב די דאַטן זענען נישט פּינטלעך, גאַנץ אָדער פאַרלאָזלעך, איר וועט פאַרלירן געלט צו טייַער מיסטייקס. דאַטן קוואַליטעט איז ניט מער לימיטעד צו די IT אָפּטיילונג. מאַרקעטערס זענען די אָונערז פון קונה דאַטן און דעריבער מוזן קענען צו ינסטרומענט די רעכט פּראַסעסאַז און טעכנאָלאָגיע אין דערגרייכן זייער דאַטן-געטריבן גאָולז.

וואָס טאָן איר טראַכטן?

דעם פּלאַץ ניצט אַקיסמעט צו רעדוצירן ספּאַם. לערן ווי דיין קאָמענטאַר דאַטע איז פּראַסעסט.