U marketing hà bisognu di dati di qualità per esse guidati da dati - Lotte è Soluzioni

Marketing Data Quality è Data-Driven Marketing

I marketers sò sottu pressione estrema per esse guidati da dati. Eppuru, ùn truverete micca i cummercializatori chì parlanu di una cattiva qualità di dati o mette in discussione a mancanza di gestione di dati è a pruprietà di e dati in e so urganisazioni. Invece, strive to be data-driven with bad data. Ironia tragica ! 

Per a maiò parte di i marketers, i prublemi cum'è dati incompleti, typos, è duplicati ùn sò ancu ricunnisciuti cum'è un prublema. Passanu ore à risolve errori in Excel, o anu da ricerca per plugins per cunnette e fonti di dati è migliurà i flussi di travagliu, ma ùn sò micca cuscenti chì si tratta di prublemi di qualità di dati chì anu un effettu ondulazione in tutta l'urganizazione chì risultanu in milioni di persi. soldi. 

Cume a Qualità di Dati Impacta u Processu di l'Affari

I marketers oghje sò cusì sopraffatti da metriche, tendenze, rapporti è analitiche chì ùn anu micca tempu per esse meticulosi cù e sfide di qualità di dati. Ma questu hè u prublema. Se i marketers ùn anu micca dati precisi per cumincià, cumu in u mondu puderanu creà campagni efficaci? 

Aghju ghjuntu à parechji marketers quandu aghju cuminciatu à scrive stu pezzu. Aghju avutu a furtuna di avè Axel Lavergne, Co-fundatore di ReviewFlowz per sparte a so sperienza cù dati poveri. 

Eccu e so risposte insightful à e mo dumande. 

  1. Chì eranu e vostre lotte iniziali cù a qualità di dati quandu custruite u vostru pruduttu? Stavu stallatu un mutore di generazione di rivisioni è avia bisognu di uni pochi di ganci per sfruttà per mandà richieste di rivisione à i clienti felici in un momentu chì prubabilmente lascianu una recensione positiva. 

    Per fà questu accade, a squadra hà creatu un Net Promoter Score (NPS) sondaghju chì seria mandatu 30 ghjorni dopu a registrazione. Ogni volta chì un cliente lascià un NPS pusitivu, inizialmente 9 è 10, dopu allargatu à 8, 9 è 10, seranu invitati à lascià una recensione è uttene una carta di rigalu di $ 10 in ritornu. U più grande sfida quì hè chì u segmentu NPS hè statu stallatu nantu à a piattaforma di automatizazione di marketing, mentre chì a dati era pusatu in u strumentu NPS. I fonti di dati disconnessi è e dati inconsistenti trà e strumenti sò diventati un collu di bottiglia chì necessitava l'usu di strumenti è flussi di travagliu supplementari.

    Cume a squadra hà continuatu à integrà diversi flussi di logica è punti d'integrazione, anu da trattà di mantene a coerenza cù e dati legati. U produttu si evoluzione, chì significa chì e dati di u produttu sò in constantemente cambiante, chì impone à e cumpagnie di mantene un schema di dati di rapportu coherente cù u tempu.

  2. Chì passi avete fattu per risolve u prublema? Ci hà pigliatu assai di travaglià cù a squadra di dati per custruisce una ingegneria di dati propria intornu à l'aspettu di l'integrazioni. Puderia sona abbastanza basicu, ma cù parechje integrazioni diverse, è assai aghjornamenti spediti, cumprese l'aghjurnamenti chì afectanu u flussu di registrazione, avemu avutu à custruisce un saccu di flussi logici diffirenti basati nantu à avvenimenti, dati statici, etc.
  3. U vostru dipartimentu di marketing hà avutu una parolla per risolve queste sfide? Hè una cosa complicata. Quandu andate à a squadra di dati cù un prublema assai specificu, pudete pensà chì hè una correzione faciule è questu dura solu 1 ora per riparà ma veramente spessu implica una tonna di cambiamenti chì ùn sapete micca. In u mo casu specificu in quantu à i plugins, a fonti principale di prublemi era di mantene a dati coherente cù i dati legati. I prudutti evoluzione, è hè veramente difficiule di mantene un schema di dati di rapportu coherente cù u tempu.

    Allora sì, certamente una parolla in quantu à i bisogni, ma quandu si tratta di cumu implementà l'aghjurnamenti, ecc. ùn pudete micca veramente sfida à una squadra di ingegneria di dati propiu chì sà chì deve affruntà assai cambiamenti per fà accade. è per "prutegge" e dati contr'à l'aghjurnamenti futuri.

  4. Perchè i marketers ùn parlanu micca Gestione di dati o a qualità di dati ancu s'ellu si prova à esse guidatu da dati? Pensu chì hè veramente un casu di ùn capisce micca u prublema. A maiò parte di i cummercializatori chì aghju parlatu sottustimanu largamente i sfidi di a cullizzioni di dati, è in fondu, fighjate à i KPI chì sò stati dapoi anni senza mai interrugalli. Ma ciò chì chjamate un signup, un lead, o ancu un visitatore unicu cambia massivamente secondu a vostra cunfigurazione di seguimentu, è u vostru pruduttu.

    Asempiu assai basi: ùn avete micca alcuna validazione di email è a vostra squadra di produttu l'aghjunghje. Cosa hè allora una registrazione? Prima o dopu a validazione? Ùn cuminceraghju mancu à andà in tutte e suttilità di u web tracking.

    Pensu chì hà ancu assai di fà cù l'attribuzione è a manera di custruì i squadre di marketing. A maiò parte di i cummercializatori sò rispunsevuli di un canale o di un sottumessu di canali, è quandu sumate ciò chì ogni membru di una squadra attribuisce à u so canali, site di solitu circa 150% o 200% di attribuzione. Sona irragionevule quandu si mette cusì, per quessa chì nimu ùn face. L'altru aspettu hè prubabilmente chì a cullizzioni di dati spessu si riduce à prublemi assai tecnichi, è a maiò parte di i marketers ùn sò micca veramente familiarizati cun elli. In ultimamente, ùn pudete micca passà u vostru tempu à riparà e dati è à circà l'infurmazione perfetta à u pixel perchè solu ùn l'avete micca.

  5. Chì passi pratichi / immediati pensate chì i marketers ponu piglià per riparà a qualità di i so dati di i clienti?Mettitevi in ​​i scarpi di un utilizatore, è pruvate ogni unu di i vostri funnels. Dumandate sè stessu chì tipu d'avvenimentu o azzione di cunversione attivate à ogni passu. Probabilmente sarete assai sorpresi di ciò chì succede veramente. Capisce ciò chì un numeru significa in a vita reale, per un cliente, guida o visitatore, hè assolutamente fundamentale per capiscenu i vostri dati.

U cummercializazione hà a più profonda cunniscenza di u cliente, ma lotta per mette in ordine i so prublemi di qualità di dati

U marketing hè in u core di ogni urganizazione. Hè u dipartimentu chì sparghje a parolla nantu à u pruduttu. Hè u dipartimentu chì hè un ponte trà u cliente è l'affari. U dipartimentu chì onestamente, gestisce u spettaculu.

Eppuru, sò ancu a lotta più cù l'accessu à dati di qualità. Peggiu, cum'è Axel hà dettu, probabilmente ùn anu mancu capitu ciò chì i dati poveri significanu è ciò ch'elli sò contru ! Eccu alcune statistiche ottenute da u rapportu DOMO, U novu MO di u marketing, per mette e cose in perspettiva:

  • U 46% di i marketers dicenu chì u gran numaru di canali di dati è fonti hà fattu più difficiuli di pianificà à longu andà.
  • U 30% di i cummercializatori anziani crede chì u CTO è u dipartimentu di l'IT duveranu a so rispunsabilità di pussede e dati. L'imprese anu sempre capitu a pruprietà di e dati!
  • U 17.5% crede chì ci hè una mancanza di sistemi chì cullighjanu dati è offre trasparenza in tutta a squadra.

Questi numeri indicanu chì hè u tempu per u marketing di pussede dati è di generazione di dumanda per esse veramente guidata da dati.

Chì ponu fà i marketers per capiscenu, identificà è trattà e sfide di qualità di dati?

Malgradu chì i dati sò a spina dorsale per a decisione di l'affari, parechje cumpagnie sò sempre in difficultà per migliurà u so quadru di gestione di dati per affruntà i prublemi di qualità. 

In un rapportu da Evoluzione di u marketing, più di un quartu di l'82% l'imprese in l'indagine sò state ferite da dati substandard. I marketers ùn ponu più permette di spazzà e considerazioni di qualità di dati sottu à u tappettu nè ponu permette di ùn esse micca cuscenti di queste sfide. Allora chì ponu fà veramente i marketers per affruntà queste sfide? Eccu cinque migliori pratiche per inizià.

A megliu pratica 1: Cumincià à amparà nantu à i prublemi di qualità di dati

Un cummercializatore deve esse cuscenti di i prublemi di qualità di dati cum'è u so cullegu IT. Avete bisognu di sapè prublemi cumuni attribuiti à setti di dati chì includenu, ma ùn sò micca limitati à:

  • Typos, errori di ortografia, errori di nomenclatura, errori di registrazione di dati
  • Problemi cù e cunvenzioni di nomenclatura è a mancanza di standard cum'è numeri di telefunu senza codici di paese o cù formati di data differenti
  • Detaglii incompleti cum'è indirizzi email mancanti, cognomi, o informazioni critiche necessarie per campagne efficaci
  • Informazione imprecisa cum'è nomi sbagliati, numeri sbagliati, email, etc
  • Diverse fonti di dati induve registra l'infurmazioni di u stessu individuu, ma sò almacenati in diverse piattaforme o strumenti chì impediscenu di ottene una vista cunsulidata.
  • Duplicate dati induve quella infurmazione hè accidentalmente ripetuta in a listessa fonte di dati o in una altra fonte di dati

Eccu cumu si pò vede i dati poveri in una fonte di dati:

cattiva data prublemi di marketing

Familiarizà cun termini cum'è a qualità di dati, a gestione di e dati è u guvernu di dati pò aiutà à andà assai in l'identificazione di l'errori in a vostra gestione di a relazione cù i clienti (CRM), è da quellu stretchimentu, chì vi permette di piglià l'azzioni cum'è necessariu.

Best Practice 2: Sempre Priorità Dati di Qualità

Sò statu quì, fattu cusì. Hè tentativu di ignurà i dati cattivi perchè s'è vo avete veramente scavà in profondità, solu u 20% di i vostri dati seranu veramente utilizabili. Più chè 80% di dati hè persu. Priorità sempre a qualità à a quantità! Pudete fà chì ottimizendu i vostri metudi di cullizzioni di dati. Per esempiu, sè vo avete registratu dati da una forma web, assicuratevi di cullà solu e dati necessarii è limità a necessità per l'utilizatore di scrive manualmente l'infurmazioni. Quantu più una persona hà da "tipà" in l'infurmazioni, u più altu hè prubabile di mandà in dati incompleti o imprecisi.

Best Practice 3: Leverage the Right Data Quality Technology

Ùn avete micca bisognu di spende un milione di dollari per riparà a vostra qualità di dati. Ci sò decine d'arnesi è di e plataformi chì ponu aiutà à ottene i vostri dati in ordine senza sbattà un fuss. E cose chì sti strumenti ponu aiutà vi includenu:

  • Prufessu di dati: Aiuta à identificà diversi errori in u vostru settore di dati cum'è campi mancanti, voci duplicate, errori di ortografia, etc.
  • Pulizia di i dati: Aiuta à pulizziari i vostri dati permettendu a trasfurmazioni più veloce da dati poveri à dati ottimizzati.
  • Corrispondenza di dati: Aiuta à cunghjuntà i setti di dati in diverse fonti di dati è ligà / unisce e dati da queste fonti inseme. Per esempiu, pudete aduprà data match per cunnette e fonti di dati in linea è offline.

A tecnulugia di qualità di dati vi permetterà di fucalizza nantu à ciò chì importa da piglià cura di u travagliu redundante. Ùn averete micca preoccupatu di perde u tempu per risolve i vostri dati in Excel o in u CRM prima di inizià una campagna. Cù l'integrazione di un strumentu di qualità di dati, puderete accede à dati di qualità prima di ogni campagna.

Best Practice 4: Implica l'Alta Management 

I decisori in a vostra urganizazione ùn anu micca cunuscenza di u prublema, o ancu s'ellu sò, anu sempre assumendu chì hè un prublema IT è micca una preoccupazione di marketing. Hè quì chì avete bisognu di passà per prupone una suluzione. Dati cattivi in ​​u CRM? Dati cattivi da i sondaggi? Dati di i clienti cattivi? Tutti questi sò preoccupazioni di marketing è ùn anu nunda di fà cù e squadre IT! Ma salvu chì un cummercializatore si mette per suggerisce di risolve u prublema, l'urganisazioni ùn ponu fà nunda in quantu à i prublemi di qualità di dati. 

Best Practice 5: Identificà i prublemi à u livellu fonte 

Calchì volta, i prublemi di dati poveri sò causati da un prucessu inefficient. Mentre pudete pulizziari i dati nantu à a superficia, salvu chì ùn identificate micca a causa radicali di u prublema, sarete culpitu cù i stessi prublemi di qualità in ripetizione. 

Per esempiu, s'è tù cullighjate dati di piombo da una pagina di destinazione, è avete nutatu chì u 80% di e dati hà un prublema cù l'entrata di numeri di telefunu, pudete implementà cuntrolli di ingressu di dati (cum'è mette un campu di codice di cità obligatoriu) per assicurà chì " riceve dati precisi. 

A causa principale di a maiò parte di i prublemi di dati hè relativamente simplice di risolve. Basta à piglià u tempu per scavà più profonda è identificà u prublema core è fà u sforzu extra per risolve u prublema! 

I dati sò a spina di l'operazioni di marketing

I dati sò a spina di l'operazioni di cummercializazione, ma s'ellu ùn hè micca precisu, cumpletu o affidabile, perderete soldi per sbaglii costosi. A qualità di dati ùn hè più limitata à u dipartimentu IT. I marketers sò i pruprietarii di i dati di i clienti è per quessa devenu esse capace di implementà i prucessi è a tecnulugia ghjustificate per ottene i so scopi guidati da dati.

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