Cumu a risoluzione di l'entità aghjunghje valore à i vostri prucessi di marketing

Cosa hè a risoluzione di l'entità in i dati di marketing

Un gran numaru di cummercializatori B2B - quasi 27% - ammettenu chì dati insufficiente li hà custatu 10%, o in certi casi, ancu di più in perditi di rivenuti annuali.

Questu mette in risaltu chjaramente un prublema significativu affrontatu da a maiò parte di i marketers oghje, è questu hè: una qualità di dati povira. I dati incompleti, mancanti o di qualità povera ponu avè un impattu enormu nantu à u successu di i vostri prucessi di marketing. Questu succede postu chì quasi tutti i prucessi dipartimentali in una cumpagnia - ma specificamente vendite è marketing - sò assai alimentati da dati di l'urganizazione.

Ch'ella sia una vista cumpleta, 360-di i vostri clienti, cunduce, o prospetti, o altre infurmazione ligata à i prudutti, l'offerte di serviziu, o l'indirizzi di l'indirizzu - u marketing hè induve tuttu si riunisce. Hè per quessa chì i marketers soffrenu più quandu una sucietà ùn impiega micca strutture di gestione di a qualità di dati adattati per a profilazione di dati continuu è a riparazione di a qualità di dati.

In questu blog, vogliu attirà l'attenzione à u prublema di qualità di dati più cumuni è cumu impacta i vostri prucessi critichi di marketing; Tandu circheremu una suluzione potenziale per stu prublema, è, infine, vedemu cumu pudemu stabilisce in una basa cuntinuu.

Allura, accuminciamu!

U più grande prublema di qualità di dati affrontatu da i marketers

Ancu s'è, una qualità di dati cattiva causa una longa lista di prublemi per i marketers in una cumpagnia, ma avè furnitu suluzioni di dati à più di 100 clienti, u prublema di qualità di dati più cumuni chì avemu vistu a ghjente affruntà hè:

Ottene una vista unica di l'assi di dati core.

Stu prublema surghje quandu i registri duplicati sò almacenati per a listessa entità. Quì, u terminu entità pò significà qualcosa. A maiò parte, in u regnu di u marketing, a parolla entità pò riferisce à: cliente, guida, prospettiva, pruduttu, locu, o qualcosa altru chì hè core à u funziunamentu di e vostre attività di marketing.

L'impattu di i registri duplicati nantu à i vostri prucessi di marketing

A prisenza di registri duplicati in datasets utilizati per scopi di marketing pò esse un incubo per qualsiasi marketer. Quandu avete registri duplicati, seguite sò alcuni scenarii serii chì pudete curriri in:

  • Perdu tempu, budgetu è sforzi - Siccomu u vostru inseme di dati cuntene parechji registri per a listessa entità, pudete finisce per investisce tempu, budgetu è sforzi parechje volte per u stessu cliente, prospettiva o guida.
  • Incapace di facilità spirienzi persunalizati - I registri duplicati spessu cuntenenu diverse parti di informazioni nantu à una entità. Se avete realizatu campagni di cummercializazione utilizendu una vista incompleta di i vostri clienti, pudete finisce per fà chì i vostri clienti si sentenu inauditi o incomprensi.
  • Rapporti di marketing imprecisi - Cù registri di dati duplicati, pudete finisce per dà una vista imprecisa di i vostri sforzi di marketing è u so ritornu. Per esempiu, avete mandatu email 100 leads, ma solu ricevutu risposte da 10 - puderia esse chì solu 80 di quelli 100 eranu unichi, è u restu di 20 eranu duplicati.
  • Efficienza operativa ridotta è produtividade di l'impiegati - Quandu i membri di a squadra piglianu dati per una certa entità è trovanu parechji registri almacenati in diverse fonti o riuniti cù u tempu in a listessa fonte, agisce cum'è un grande ostaculu in a produtividade di l'impiegati. S'ellu succede abbastanza spessu, allora impacta notevolmente l'efficienza operativa di una urganizazione sana.
  • Impossibile di realizà l'attribuzione di cunversione curretta - Se avete registratu u stessu visitatore cum'è una nova entità ogni volta chì visitava i vostri canali suciali o u situ web, diventerà quasi impussibile per voi di fà una attribuzione precisa di cunversione, è cunnosce u percorsu esatta chì u visitatore hà seguitu versu a cunversione.
  • Mail fisiche è elettroniche non consegnate - Questa hè a cunsequenza più cumuna di i registri duplicati. Cumu l'esitatu prima, ogni registru duplicatu tende à cuntene una vista parziale di l'entità (hè per quessa chì i registri anu finitu cum'è duplicati in u vostru dataset in u primu locu). Per questu mutivu, certi dischi putissi hannu lochi missing fisicu, o infurmazione cuntattu, chì pò causari mails à fiascà a consegna.

Cosa hè a risoluzione di l'entità?

risoluzione di l'entità (ER) hè u prucessu di determinà quandu e referenze à entità di u mondu reale sò equivalenti (stessa entità) o micca equivalenti (entità diverse). In altre parolle, hè u prucessu di identificà è ligà parechji registri à a listessa entità quandu i registri sò descritti in modu diversu è viceversa.

Risoluzione di l'Entità è Qualità di l'Informazione da John R. Talburt

Implementazione di a risoluzione di l'entità in i vostri datasets di marketing

Dopu avè vistu l'impattu terribili di i duplicati nantu à u successu di e vostre attività di marketing, hè imperativu di avè un metudu simplice, ma putente, per deduplicazione di i vostri datasets. Questu hè induve u prucessu di risoluzione di l'entità vene in. Simply, a risoluzione di l'entità si riferisce à u prucessu di identificà quali registri appartenenu à a listessa entità.

Sicondu a cumplessità è u statu di qualità di i vostri datasets, stu prucessu pò cuntene una quantità di passi. I vi purteraghju à traversu ogni passu di stu prucessu in modu chì vi pò capisce ciò chì esattamente ciò chì implica.

Nota: Aduprà u termu genericu "entità" mentre descrive u prucessu sottu. Ma u listessu prucessu hè applicabile è pussibule per qualsiasi entità implicata in u vostru prucessu di cummercializazione, cum'è cliente, guida, prospettiva, indirizzu di locu, etc.

Passi in u prucessu di risoluzione di l'entità

  1. Raccolta di registri di dati di entità residenti in fonti di dati disparate – Questu hè u primu passu è u più impurtante di u prucessu, induve identificate induva esattamente i registri di l'entità sò almacenati. Questu pò esse dati chì venenu da l'annunzii di e social media, u trafficu di u situ web, o scritti manualmente da i rappresentanti di vendita o u persunale di marketing. Una volta identificate e fonti, tutti i registri devenu esse riuniti in un locu.
  2. Profiling records cumminati - Una volta chì i registri sò riuniti in un set di dati, hè ora di capisce i dati è scopre i dettagli nascosti nantu à a so struttura è u cuntenutu. U prufilu di dati analizeghja statisticamente i vostri dati è scopre se i valori di dati sò incompleti, vuoti o seguite un mudellu è furmatu invalidu. U prufilu di u vostru inseme di dati scopre altri tali dettagli, è mette in risaltu potenziale opportunità di purificazione di dati.
  3. Pulizia è standardizazione di i registri di dati - Un prufilu di dati in prufundità vi dà una lista azzione di articuli per a pulizia è a standardizazione di u vostru dataset. Questu pò implicà passi per riempie i dati mancanti, corregge i tipi di dati, riparà mudelli è furmati, è ancu analizà i campi cumplessi in sottoelementi per una megliu analisi di dati.
  4. Matching and linking records appartenenti à a listessa entità - Avà, i vostri registri di dati sò pronti per esse currispondenti è liati, è dopu finalizà quali registri appartenenu à a listessa entità. Stu prucessu hè generalmente fattu da l'implementazione di l'algoritmi di currispundenza di qualità industriale o privati ​​​​chì o realizanu una corrispondenza esatta nantu à attributi identificativi unichi, o fuzzy match in una cumminazione di attributi di una entità. In casu chì i risultati di l'algoritmu currispondente sò imprecisi o cuntenenu falsi pusitivi, pudete avè bisognu di sintonizà l'algoritmu o marcà manualmente partite incorrecte cum'è duplicate o non-duplicate.
  5. Implementazione di e regule per a fusione di entità in record d'oru - Hè quì chì a fusione finale succede. Probabilmente ùn vulete micca perde dati nantu à una entità almacenata in i registri, cusì stu passu hè di cunfigurà e regule per decide:
    • Quale record hè u master record è induve sò i so duplicati?
    • Chì attributi da i duplicati vulete copià nantu à u registru maestru?

Una volta queste regule sò cunfigurate è implementate, a pruduzzioni hè un inseme di record d'oru di e vostre entità.

Stabbilisce un Quadru di Risoluzione di Entità Continuu

Ancu s'è avemu passatu per una guida simplice passu à passu per risolve entità in un dataset di marketing, hè impurtante capisce chì questu deve esse trattatu cum'è un prucessu continuu in a vostra urganizazione. L'imprese chì investenu in capiscenu e so dati è risolve i so prublemi di qualità core sò disposti per una crescita assai più promettente.

Per una implementazione rapida è faciule di tali prucessi, pudete ancu furnisce l'operatori di dati o ancu i marketers in a vostra cumpagnia cù un software di risoluzione di entità faciule d'utilizà, chì pò guidà à traversu i passi sopra citati.

In cunclusione, pudemu dì in modu sicuru chì un inseme di dati senza duplicati agisce cum'è un attore cruciale per maximizà u ROI di l'attività di marketing è rinfurzà a reputazione di a marca in tutti i canali di marketing.