डेटा-चालित होण्यासाठी मार्केटिंगला दर्जेदार डेटा आवश्यक आहे - संघर्ष आणि उपाय

विपणन डेटा गुणवत्ता आणि डेटा-चालित विपणन

डेटा-चालित होण्यासाठी मार्केटर्सवर अत्यंत दबाव असतो. तरीही, तुम्हाला मार्केटर्स खराब डेटा गुणवत्तेबद्दल किंवा त्यांच्या संस्थांमध्ये डेटा व्यवस्थापन आणि डेटा मालकीच्या अभावाबद्दल प्रश्न विचारणारे आढळणार नाहीत. त्याऐवजी, ते खराब डेटासह डेटा-चालित होण्याचा प्रयत्न करतात. दुःखद विडंबन! 

बहुतेक विक्रेत्यांसाठी, अपूर्ण डेटा, टायपो आणि डुप्लिकेट यांसारख्या समस्यांना समस्या म्हणून ओळखले जात नाही. ते Excel वर चुका सुधारण्यात तास घालवतील किंवा ते डेटा स्रोत कनेक्ट करण्यासाठी आणि वर्कफ्लो सुधारण्यासाठी प्लगइनसाठी संशोधन करत असतील, परंतु त्यांना माहिती नाही की या डेटा गुणवत्तेच्या समस्या आहेत ज्याचा संपूर्ण संस्थेवर परिणाम होतो ज्यामुळे लाखो लोक गमावतात. पैसे 

डेटा गुणवत्ता व्यवसाय प्रक्रियेवर कसा परिणाम करते

विपणक आज मेट्रिक्स, ट्रेंड, अहवाल आणि विश्लेषणांनी इतके भारावून गेले आहेत की त्यांच्याकडे डेटा गुणवत्तेच्या आव्हानांसह सावधगिरी बाळगण्यासाठी वेळ नाही. पण हीच समस्या आहे. जर मार्केटर्सकडे सुरुवात करण्यासाठी अचूक डेटा नसेल, तर जगात ते प्रभावी मोहिमा कसे तयार करू शकतील? 

जेव्हा मी हा भाग लिहायला सुरुवात केली तेव्हा मी अनेक विपणकांशी संपर्क साधला. मी पुरेसे भाग्यवान होतो अॅक्सेल लॅव्हरग्ने, सह-संस्थापक ReviewFlowz खराब डेटासह त्याचा अनुभव सामायिक करण्यासाठी. 

माझ्या प्रश्नांची त्यांची अभ्यासपूर्ण उत्तरे येथे आहेत. 

  1. तुम्ही तुमचे उत्पादन तयार करत असताना डेटा गुणवत्तेशी तुमचा प्रारंभिक संघर्ष काय होता? मी रिव्ह्यू जनरेशन इंजिन सेट अप करत होतो आणि आनंदी ग्राहकांना पुनरावलोकन विनंत्या पाठवण्याकरता फायदा घेण्यासाठी काही हुक हवे होते जेव्हा ते सकारात्मक पुनरावलोकन सोडतील. 

    हे घडण्यासाठी, संघाने नेट प्रमोटर स्कोअर तयार केला (एनपीएस) सर्वेक्षण जे साइनअप नंतर 30 दिवसांनी पाठवले जाईल. जेव्हा जेव्हा एखादा ग्राहक सकारात्मक NPS सोडतो, सुरुवातीला 9 आणि 10, नंतर 8, 9 आणि 10 पर्यंत विस्तारित केले जाते, तेव्हा त्यांना पुनरावलोकन सोडण्यासाठी आणि त्या बदल्यात $10 भेट कार्ड मिळविण्यासाठी आमंत्रित केले जाईल. येथे सर्वात मोठे आव्हान हे होते की एनपीएस सेगमेंट मार्केटिंग ऑटोमेशन प्लॅटफॉर्मवर सेट केले गेले होते, तर डेटा एनपीएस टूलमध्ये बसला होता. डिस्कनेक्ट केलेला डेटा स्रोत आणि टूल्समधील विसंगत डेटा ही अडचण बनली आहे ज्यासाठी अतिरिक्त साधने आणि वर्कफ्लो वापरणे आवश्यक आहे.

    कार्यसंघ विविध तर्क प्रवाह आणि एकत्रीकरण बिंदू एकत्रित करत असताना, त्यांना लेगसी डेटासह सातत्य राखण्याचा सामना करावा लागला. उत्पादन विकसित होते, याचा अर्थ उत्पादन डेटा सतत बदलत असतो, ज्यासाठी कंपन्यांना वेळोवेळी एक सुसंगत रिपोर्टिंग डेटा स्कीमा ठेवण्याची आवश्यकता असते.

  2. समस्येचे निराकरण करण्यासाठी तुम्ही कोणती पावले उचलली? एकत्रीकरणाच्या पैलूभोवती योग्य डेटा अभियांत्रिकी तयार करण्यासाठी डेटा टीमसोबत खूप काम करावे लागले. अगदी मूलभूत वाटेल, परंतु अनेक भिन्न एकत्रीकरणांसह, आणि साइनअप प्रवाहावर परिणाम करणार्‍या अद्यतनांसह अनेक अद्यतने शिपिंगसह, आम्हाला इव्हेंट, स्थिर डेटा इत्यादींवर आधारित बरेच भिन्न तर्क प्रवाह तयार करावे लागले.
  3. या आव्हानांचे निराकरण करण्यासाठी तुमच्या विपणन विभागाचे म्हणणे आहे का? अवघड गोष्ट आहे. जेव्हा तुम्ही एका विशिष्ट समस्येसह डेटा टीमकडे जाता, तेव्हा तुम्हाला वाटेल की हे एक सोपे निराकरण आहे आणि ते निराकरण करण्यासाठी फक्त 1 तास लागतो परंतु यात खरोखरच बर्‍याचदा अनेक बदलांचा समावेश असतो ज्यांची तुम्हाला माहिती नसते. प्लगइन्सच्या संदर्भात माझ्या विशिष्ट प्रकरणात, समस्यांचा मुख्य स्त्रोत म्हणजे लेगसी डेटासह सुसंगत डेटा राखणे. उत्पादने विकसित होतात आणि कालांतराने एक सुसंगत अहवाल डेटा स्कीमा ठेवणे खरोखर कठीण आहे.

    तर होय, गरजांच्या संदर्भात निश्चितपणे एक म्हणणे आहे, परंतु जेव्हा अद्यतने इ.ची अंमलबजावणी कशी करायची याचा प्रश्न येतो तेव्हा तुम्ही योग्य डेटा अभियांत्रिकी कार्यसंघाला आव्हान देऊ शकत नाही ज्याला माहित आहे की त्यांना ते घडवून आणण्यासाठी अनेक बदलांना सामोरे जावे लागेल, आणि भविष्यातील अद्यतनांपासून डेटाचे "संरक्षण" करण्यासाठी.

  4. विपणक का बोलत नाहीत डेटा व्यवस्थापन किंवा डेटा दर्जा जरी ते डेटा-चालित करण्याचा प्रयत्न करत आहेत? मला वाटते की ही खरोखर समस्या लक्षात न घेण्याची एक केस आहे. डेटा संकलनाच्या आव्हानांना मी मोठ्या प्रमाणावर कमी लेखण्यासाठी बोललेल्‍या बहुतेक विक्रेत्यांनी, आणि मुळात, केपीआयकडे कधीही प्रश्न न विचारता वर्षानुवर्षे आहेत ते पहा. परंतु तुम्ही ज्याला साइनअप, लीड किंवा अद्वितीय अभ्यागत म्हणतो ते तुमच्या ट्रॅकिंग सेटअपवर आणि तुमच्या उत्पादनावर अवलंबून मोठ्या प्रमाणात बदलते.

    अतिशय मूलभूत उदाहरण: तुमच्याकडे कोणतेही ईमेल प्रमाणीकरण नव्हते आणि तुमची उत्पादन टीम ते जोडते. मग साइनअप म्हणजे काय? प्रमाणीकरणापूर्वी किंवा नंतर? मी वेब ट्रॅकिंगच्या सर्व बारीकसारीक गोष्टींमध्ये जाणे देखील सुरू करणार नाही.

    मला असे वाटते की त्याचा विशेषता आणि मार्केटिंग संघ ज्या प्रकारे तयार केला जातो त्याच्याशी देखील बरेच काही आहे. बहुतेक विक्रेते चॅनेल किंवा चॅनेलच्या उपसंचासाठी जबाबदार असतात आणि जेव्हा तुम्ही संघाच्या प्रत्येक सदस्याने त्यांच्या चॅनेलला जे गुणधर्म दिले आहेत ते बेरीज करता तेव्हा तुम्ही साधारणतः 150% किंवा 200% विशेषता असाल. अवास्तव वाटतं जेव्हा तुम्ही ते असं टाकता, त्यामुळे कोणीही करत नाही. दुसरा पैलू असा आहे की डेटा संग्रह अनेकदा तांत्रिक समस्यांपर्यंत येतो आणि बहुतेक विक्रेते त्यांच्याशी परिचित नसतात. शेवटी, आपण डेटा निश्चित करण्यात आणि पिक्सेल-परिपूर्ण माहिती शोधण्यात आपला वेळ घालवू शकत नाही कारण आपल्याला ती मिळणार नाही.

  5. विपणक त्यांच्या ग्राहक डेटाची गुणवत्ता निश्चित करण्यासाठी कोणती व्यावहारिक/तात्काळ पावले उचलू शकतात असे तुम्हाला वाटते?स्वतःला वापरकर्त्याच्या शूजमध्ये ठेवा आणि तुमच्या प्रत्येक फनेलची चाचणी करा. प्रत्येक टप्प्यावर तुम्ही कोणत्या प्रकारची घटना किंवा रूपांतरण क्रिया ट्रिगर करत आहात हे स्वतःला विचारा. खरोखर काय घडते याबद्दल तुम्हाला कदाचित खूप आश्चर्य वाटेल. वास्तविक जीवनात नंबर म्हणजे काय हे समजून घेणे, ग्राहक, लीड किंवा अभ्यागतासाठी, तुमचा डेटा समजून घेण्यासाठी पूर्णपणे मूलभूत आहे.

मार्केटिंगला ग्राहकाची सखोल समज आहे तरीही त्यांच्या डेटा गुणवत्तेच्या समस्या क्रमाने मिळवण्यासाठी संघर्ष करावा लागतो

मार्केटिंग हे कोणत्याही संस्थेच्या केंद्रस्थानी असते. हा विभाग आहे जो उत्पादनाबद्दल संदेश पसरवतो. हा विभाग ग्राहक आणि व्यवसाय यांच्यातील पूल आहे. जो विभाग प्रामाणिकपणे शो चालवतो.

तरीही, ते दर्जेदार डेटाच्या प्रवेशासाठी सर्वात जास्त संघर्ष करत आहेत. वाईट म्हणजे, Axel ने सांगितल्याप्रमाणे, त्यांना कदाचित हे देखील कळत नाही की खराब डेटा म्हणजे काय आणि ते कशाच्या विरोधात आहेत! डोमो अहवालातून प्राप्त केलेली काही आकडेवारी येथे आहे, मार्केटिंगचे नवीन MO, गोष्टी दृष्टीकोनात ठेवण्यासाठी:

  • 46% विपणक म्हणतात की डेटा चॅनेल आणि स्त्रोतांच्या प्रचंड संख्येमुळे दीर्घकालीन योजना करणे अधिक कठीण झाले आहे.
  • 30% वरिष्ठ मार्केटर्सचे मत आहे की CTO आणि IT विभागाने डेटाच्या मालकीची जबाबदारी घेतली पाहिजे. कंपन्या अजूनही डेटाची मालकी शोधत आहेत!
  • 17.5% लोकांचा असा विश्वास आहे की डेटा एकत्र करणार्‍या आणि संपूर्ण टीममध्ये पारदर्शकता प्रदान करणार्‍या सिस्टमची कमतरता आहे.

हे आकडे सूचित करतात की मार्केटिंगसाठी डेटाची मालकी घेण्याची वेळ आली आहे आणि ते खरोखर डेटा-चालित होण्यासाठी निर्मितीची मागणी करते.

डेटा गुणवत्ता आव्हाने समजून घेण्यासाठी, ओळखण्यासाठी आणि हाताळण्यासाठी विपणक काय करू शकतात?

डेटा हा व्यवसाय निर्णय घेण्याचा कणा असूनही, बर्‍याच कंपन्या गुणवत्ता समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी त्यांचे डेटा व्यवस्थापन फ्रेमवर्क सुधारण्यासाठी अजूनही संघर्ष करत आहेत. 

द्वारे एक अहवाल मध्ये विपणन उत्क्रांती, 82% पैकी एक चतुर्थांश पेक्षा जास्त सर्वेक्षणातील कंपन्या निकृष्ट डेटामुळे दुखावल्या गेल्या आहेत. विपणकांना यापुढे डेटाच्या गुणवत्तेचा विचार करणे परवडणारे नाही आणि त्यांना या आव्हानांबद्दल माहिती नसणे परवडणारे नाही. मग या आव्हानांना तोंड देण्यासाठी विपणक खरोखर काय करू शकतात? प्रारंभ करण्यासाठी येथे पाच सर्वोत्तम पद्धती आहेत.

सर्वोत्तम सराव 1: डेटा गुणवत्ता समस्यांबद्दल जाणून घेणे सुरू करा

मार्केटरला त्यांच्या IT सहकार्‍याप्रमाणे डेटा गुणवत्तेच्या समस्यांबद्दल जागरूक असणे आवश्यक आहे. तुम्हाला डेटा संचांना श्रेय दिलेली सामान्य समस्या माहित असणे आवश्यक आहे ज्यात समाविष्ट आहे परंतु इतकेच मर्यादित नाही:

  • टायपोज, स्पेलिंग एरर, नेमिंग एरर, डेटा रेकॉर्डिंग एरर
  • नामकरण पद्धतींसह समस्या आणि मानकांचा अभाव जसे की देश कोड नसलेले फोन नंबर किंवा भिन्न तारीख स्वरूप वापरणे
  • गहाळ ईमेल पत्ते, आडनावे किंवा प्रभावी मोहिमांसाठी आवश्यक असलेली गंभीर माहिती यासारखे अपूर्ण तपशील
  • चुकीची माहिती जसे की चुकीची नावे, चुकीचे क्रमांक, ईमेल इ
  • भिन्न डेटा स्रोत जेथे तुम्ही एकाच व्यक्तीची माहिती रेकॉर्ड करत आहात, परंतु ते वेगवेगळ्या प्लॅटफॉर्म किंवा साधनांमध्ये संग्रहित केले जातात जे तुम्हाला एकत्रित दृश्य मिळण्यापासून प्रतिबंधित करतात
  • डुप्लिकेट डेटा जिथे ती माहिती चुकून त्याच डेटा स्त्रोतामध्ये किंवा दुसर्‍या डेटा स्त्रोतामध्ये पुनरावृत्ती होते

डेटा स्रोतामध्ये खराब डेटा कसा दिसतो ते येथे आहे:

खराब डेटा समस्या विपणन

डेटा गुणवत्ता, डेटा व्यवस्थापन आणि डेटा गव्हर्नन्स यासारख्या संज्ञांशी परिचित होणे तुम्हाला तुमच्या ग्राहक संबंध व्यवस्थापनातील त्रुटी ओळखण्यात खूप मदत करू शकते.सी आर एम) प्लॅटफॉर्म, आणि त्या स्ट्रेचद्वारे, तुम्हाला आवश्यकतेनुसार कारवाई करण्याची परवानगी देते.

सर्वोत्तम सराव 2: नेहमी गुणवत्ता डेटाला प्राधान्य द्या

मी तिथे गेलो आहे, ते केले. खराब डेटाकडे दुर्लक्ष करणे मोहक आहे कारण जर तुम्ही खरोखर खोल खोदत असाल, तर तुमचा फक्त 20% डेटा प्रत्यक्षात वापरण्यायोग्य असेल. पेक्षा जास्त 80% डेटा वाया जातो. नेहमी प्रमाणापेक्षा गुणवत्तेला प्राधान्य द्या! तुम्ही तुमच्या डेटा संकलन पद्धतींना अनुकूल करून ते करू शकता. उदाहरणार्थ, जर तुम्ही वेब फॉर्मवरून डेटा रेकॉर्ड करत असाल, तर तुम्ही फक्त आवश्यक असलेला डेटा गोळा केल्याची खात्री करा आणि वापरकर्त्याने मॅन्युअली माहिती टाइप करण्याची गरज मर्यादित करा. एखाद्या व्यक्तीला माहिती जितकी जास्त 'टाइप' करावी लागेल, तितकी जास्त ती अपूर्ण किंवा चुकीची माहिती पाठवण्याची शक्यता आहे.

सर्वोत्तम सराव 3: योग्य डेटा गुणवत्ता तंत्रज्ञानाचा लाभ घ्या

तुमची डेटा गुणवत्ता निश्चित करण्यासाठी तुम्हाला दशलक्ष डॉलर्स खर्च करण्याची गरज नाही. तेथे डझनभर साधने आणि प्लॅटफॉर्म आहेत जे तुम्हाला गडबड न करता तुमचा डेटा व्यवस्थित ठेवण्यास मदत करू शकतात. ही साधने तुम्हाला मदत करू शकतील अशा गोष्टींचा समावेश आहे:

  • डेटा प्रोफाइलिंग: तुमच्या डेटा सेटमध्ये गहाळ फील्ड, डुप्लिकेट एंट्री, स्पेलिंग एरर इत्यादीसारख्या वेगवेगळ्या त्रुटी ओळखण्यात तुम्हाला मदत करते.
  • डेटा साफ करणे: खराब ते ऑप्टिमाइझ डेटामध्ये जलद परिवर्तन सक्षम करून तुमचा डेटा साफ करण्यात मदत करते.
  • डेटा जुळणी: तुम्हाला वेगवेगळ्या डेटा स्रोतांमधील डेटा सेट जुळवण्यात आणि या स्रोतांमधील डेटा एकत्र जोडण्यास/विलीन करण्यात मदत करते. उदाहरणार्थ, तुम्ही ऑनलाइन आणि ऑफलाइन दोन्ही डेटा स्रोत कनेक्ट करण्यासाठी डेटा जुळणी वापरू शकता.

डेटा गुणवत्ता तंत्रज्ञान तुम्हाला अनावश्यक कामाची काळजी घेऊन कोणत्या गोष्टींवर लक्ष केंद्रित करण्यास अनुमती देईल. मोहीम सुरू करण्यापूर्वी तुम्हाला तुमचा डेटा Excel वर किंवा CRM मध्ये निश्चित करण्यात वेळ वाया घालवण्याची काळजी करण्याची गरज नाही. डेटा गुणवत्ता साधनाच्या एकत्रीकरणासह, तुम्ही प्रत्येक मोहिमेपूर्वी गुणवत्ता डेटामध्ये प्रवेश करण्यास सक्षम असाल.

सर्वोत्तम सराव 4: वरिष्ठ व्यवस्थापनाचा समावेश करा 

तुमच्या संस्थेतील निर्णय घेणार्‍यांना कदाचित या समस्येची जाणीव नसेल, किंवा जरी ते असले तरीही, ते अजूनही गृहीत धरत आहेत की ही एक IT समस्या आहे आणि मार्केटिंगची चिंता नाही. येथेच तुम्हाला उपाय सुचवण्यासाठी पाऊल टाकावे लागेल. CRM मधील डेटा खराब आहे? सर्वेक्षणातील खराब डेटा? खराब ग्राहक डेटा? या सर्व मार्केटिंगच्या समस्या आहेत आणि त्यांचा आयटी संघांशी काहीही संबंध नाही! परंतु जोपर्यंत मार्केटर समस्या सोडवण्याचा सल्ला देत नाही तोपर्यंत, संस्था डेटा गुणवत्ता समस्यांबद्दल काहीही करू शकत नाही. 

सर्वोत्तम सराव 5: स्त्रोत स्तरावर समस्या ओळखा 

कधीकधी, खराब डेटा समस्या अकार्यक्षम प्रक्रियेमुळे उद्भवतात. तुम्ही पृष्ठभागावरील डेटा साफ करू शकता, जोपर्यंत तुम्ही समस्येचे मूळ कारण ओळखत नाही, तोपर्यंत तुम्हाला त्याच गुणवत्तेच्या समस्यांचा सामना करावा लागेल. 

उदाहरणार्थ, जर तुम्ही लँडिंग पेजवरून लीड डेटा गोळा करत असाल आणि तुमच्या लक्षात आले की 80% डेटामध्ये फोन नंबर नोंदींमध्ये समस्या आहे, तर तुम्ही हे सुनिश्चित करण्यासाठी डेटा एंट्री नियंत्रणे (जसे की अनिवार्य शहर कोड फील्ड ठेवणे) लागू करू शकता. पुन्हा अचूक डेटा मिळत आहे. 

बहुतेक डेटा समस्यांचे मूळ कारण सोडवणे तुलनेने सोपे आहे. तुम्हाला फक्त खोलवर जाण्यासाठी आणि मूळ समस्या ओळखण्यासाठी आणि समस्येचे निराकरण करण्यासाठी अतिरिक्त प्रयत्न करण्याची आवश्यकता आहे! 

डेटा मार्केटिंग ऑपरेशन्सचा कणा आहे

डेटा हा मार्केटिंग ऑपरेशन्सचा कणा आहे, परंतु जर हा डेटा अचूक, पूर्ण किंवा विश्वासार्ह नसेल, तर तुम्ही महागड्या चुकांमुळे पैसे गमावाल. डेटाची गुणवत्ता आता केवळ आयटी विभागापुरती मर्यादित नाही. विपणक हे ग्राहक डेटाचे मालक आहेत आणि म्हणून त्यांची डेटा-चालित उद्दिष्टे साध्य करण्यासाठी योग्य प्रक्रिया आणि तंत्रज्ञान लागू करण्यात सक्षम असणे आवश्यक आहे.

तुला काय वाटत?

ही साइट स्पॅम कमी करण्यासाठी अकिस्मेट वापरते आपल्या टिप्पणी डेटावर प्रक्रिया कशी केली जाते ते जाणून घ्या.