Тржници седе на брду драгоцених потрошачких података. Али нису сви подаци којима располажу корисни. Рад са неквалитетним подацима трује ваше маркетиншке напоре, доводи до пропуштених прилика и на крају штети вашем резултату.



духовно значење 707

Лоши подаци су подаци који су често оштећени околностима. И чешће је него што мислимо. Никада намерно или злонамерно, често је резултат људске грешке или неправилног прикупљања. Понекад је то једноставно као што се адресе е-поште мењају током времена. У другим случајевима, то је нешто што се прекида у вашем процесу. Иако узрок може бити једноставан, ефекат - празнине и нетачности у вашој аналитици због којих је све што мерите неефикасно - може бити катастрофалан.



Није свака организација у свом тиму првака у подацима, али како компаније све више прихватају културу која преузима податке, постајање приоритета за здравље података постаће неопходно.

Лоши подаци нису стандардизовани

У вашем личном животу обично постоји начин за усклађивање података. Рецимо да на свом банковном рачуну откријете несклад: знате шта сте зарадили у односу на оно што сте потрошили и то можете да проверите на основу историјских података у својим банковним изводима. Другим речима, имате извор истине. Али у маркетингу, најчешће, не постоји основ. Као продавац, наравно да имате неку представу о томе шта је исправно, али сви ваши подаци су релативни сами за себе.

Овај проблем није нов, већ једноставно лети испод радара. Ако, на пример, користите Гоогле аналитику за праћење промета на свим веб страницама и из било ког разлога скрипта није пратила 10% ваших страница, једноставно не бисте знали да вам недостаје 10 % ваших података. Овакве празнине могу се догодити на више начина. Али један велики начин на који се то догађа је недостатак стандардизације.

За СааС пословање, мерење „посетилаца веб локације“ не мора значити исто што и „корисници на платформи“. Када постављате ове метрике на различите аналитичке платформе и фрагментирате их у неколико одељења - од маркетинга до продаје до инжењеринга - то чини разлику. „Кликови“ у АдВордс-у не преводе се нужно на укупан промет, јер постоји разлика између нових корисника, јединствених и укупног броја сесија. У широком обиму повлачите податке из стотина извора. Не стандардизовање онога што мерите, а свеједно поступање са њим, рецепт је за лоше податке.

Лоши подаци су скупи

Без обзира да ли игноришете проблем јер нисте сигурни како да га поправите или га можда још увек нисте свесни, рад са подацима лошег квалитета утиче на велики број послова изван маркетинга. Ако су ваши подаци посвуда, то зауставља вредне иницијативе и штети вашем резултату.



библијски број 9

Да ово ставимо у перспективу, јер подаци пропадају по стопи од 70% годишње, лоши подаци у просеку коштају предузећа 9,7 милиона долара годишње . Харвард Бусинесс Ревиев закључио је да лоши подаци толико коштају јер доносиоци одлука, менаџери, научници и други чланови тима морају да прилагоде неслагања у свом свакодневном раду - тражећи нетачности и лоше изворе, исправљајући грешке. То је и дуготрајно и скупо.

Поред долара, лоши подаци угрожавају вашу стратегију, што доводи до расипања прилика које настају услед неинформисаних пословних одлука. Суочавање са масовним количинама података добијених из више извора, у различитим форматима и на различитим фреквенцијама је фрагментиран процес. Разумљиво је да маркетиншким одељењима често недостаје радне снаге за континуирану анализу, разумевање и коришћење свих ових података.

Добри подаци су чисти

Добри подаци резултирају када одвојите време за чишћење, верификацију и организовање података тако да уобичајени проблеми попут застарелих информација, дупликата или нетачности више не муче ваш систем.



Решавање ове сложености захтева наменске ресурсе и добро дефинисане процесе и политике за стандардизацију, оптимизацију, извештавање и спретан приступ. Ово је одступање од месечног извештавања, кварталног предвиђања и генерирања епизодних увида на које је већина организација навикла. Али овај помак је пресудан за успех у свету који се све више води подацима. Маркетиншка организација светске класе требала би неприметно спајати податке, аналитику, стратегије, људе, процесе и могућности како би постигла пословне резултате.

1333 анђеоски број

Ако ваша организација расте, а ви сте управо отворили врата за размену података између одељења, потражите подручја у којима се информације могу објединити како бисте имали потпунију слику о купцу. Размислите о формирању радне групе, где чланови тима поседују различите делове цевовода и заговарају добре податке у вашој организацији.

Ако је додељивање ресурса радној групи за ручно чишћење вашег цевовода података за вас нереална опција, размислите примена АИ алата . Предиктивно машинско учење може да научи основно понашање ваших метрика података и има могућност брзе трансформације огромних делова података у поуздане пословне информације, као и аутоматизовање откривања аномалија.

Наменски ресурси за чишћење цевовода решавају постојећи проблем, али не постоји ништа заштитније од проактивне примене ових принципа. Одвојите време које би ваш тим провео исправљајући курс лоших података и замените га временом утрошеним на изградњу сигурних и тачних процеса података у ваше напоре од самог почетка.

Потрага, а не савршенство

Бити реалан је важно. А стварност лоших података је да је њихово чишћење процес који се никад не завршава. Циљ није крајње стање у којем је све савршено. Циљ је тежити ка навикама и процесима на вашем радном месту који подстичу боље податке.

духовно значење 16

С тим у вези, квалитет података је на крају свачија ствар. Без обзира радите ли директно са бројевима или не, подаци утичу на сваки излаз организације. Чист, одржаван цевовод значи да ви и ваш тим можете смањити погрешне трошкове за добро и лакше следити здраве стратегије података.

Помицање маркетинга ка истинској култури која прво користи податке може бити дуго путовање. Али то је оно што доказује своју вредност.

Овај део је део наше серије о маркетингу на основу података у којем наши стручњаци истражују кључеве за развој тимског и стратешког приступа заснованог на подацима. Прочитајте први чланак овде .

Подели Са Пријатељима: