नक्कलः डुप्लिकेट ग्राहक डेटा टाळण्यासाठी किंवा दुरुस्त करण्यासाठी उत्कृष्ट पद्धती

सीआरएमसाठी डेटा वजावट सर्वोत्तम पद्धती

डुप्लिकेट डेटा केवळ व्यवसाय अंतर्दृष्टीची अचूकता कमी करत नाही तर आपल्या ग्राहकांच्या अनुभवाच्या गुणवत्तेशी देखील तडजोड करते. डुप्लिकेट डेटाच्या परिणामाचा परिणाम प्रत्येकाला - आयटी व्यवस्थापक, व्यवसाय वापरकर्ते, डेटा विश्लेषकांनी सहन करावा लागला असला तरी त्याचा वाईट परिणाम कंपनीच्या मार्केटींग ऑपरेशनवर होतो. विपणक उद्योगात कंपनीचे उत्पादन आणि सेवा ऑफरिंगचे प्रतिनिधित्व करीत असल्याने खराब डेटा आपल्या ब्रँड प्रतिष्ठेची पटकन हानी पोहोचवू शकतो आणि ग्राहकांचे नकारात्मक अनुभव देण्यास प्रवृत्त करतो. कंपनीच्या सीआरएममधील डुप्लिकेट डेटा बर्‍याच कारणांमुळे होतो.

मानवी त्रुटीपासून ते ग्राहकांना संघटनात्मक डेटाबेसमध्ये वेळोवेळी वेगवेगळ्या ठिकाणी थोड्या वेगळ्या माहिती प्रदान करतात. उदाहरणार्थ, एक ग्राहक जोनाथन स्मिथ आणि दुसर्‍या फॉर्मवर जॉन स्मिथ म्हणून त्याचे नाव सूचीबद्ध करतो. वाढत्या डेटाबेसद्वारे आव्हान वाढले आहे. प्रशासकांना डीबीचा मागोवा ठेवणे तसेच संबंधित डेटाचा मागोवा घेणे देखील बर्‍याचदा कठीण होते. संस्थेचे डीबी अचूक राहतील हे सुनिश्चित करणे अधिकाधिक आव्हानात्मक होते. ”

नाटक अमीन, विपणन तज्ञ कॅन्झ मार्केटिंग

या लेखात, आम्ही विविध प्रकारचे डुप्लिकेट डेटा आणि त्याच्या कंपनीचे डेटाबेस काढून टाकण्यासाठी विपणक वापरू शकतील अशा काही उपयुक्त रणनीती पाहू.

डुप्लिकेट डेटाचे विविध प्रकार

डुप्लिकेट डेटाचे सहसा मूळ प्रत म्हणून स्पष्ट केले जाते. परंतु असे विविध प्रकारचे डुप्लिकेट डेटा आहेत जे या समस्येस जटिलता घालतात.

  1. त्याच स्त्रोतामधील अचूक डुप्लिकेट्स - जेव्हा कोणतेही जुळणारे किंवा विलीन करण्याच्या तंत्राचा विचार न करता एका डेटा स्रोतामधील रेकॉर्ड दुसर्‍या डेटा स्रोतामध्ये हस्तांतरित केल्या जातात तेव्हा असे होते. एक उदाहरण म्हणजे सीआरएमकडून ईमेल विपणन साधनावर माहिती कॉपी करणे. जर आपल्या ग्राहकाने आपल्या वृत्तपत्राची सदस्यता घेतली असेल तर त्यांचे रेकॉर्ड आधीच ईमेल विपणन साधनात उपलब्ध आहे आणि सीआरएम वरून डेटाकडे डेटा हस्तांतरित केल्यास त्याच घटकाच्या डुप्लिकेट प्रती तयार होतील. 
  2. एकाधिक स्त्रोतांमधील अचूक डुप्लिकेट्स - बहुधा स्त्रोतांमधील अचूक डुप्लिकेट्स सहसा एखाद्या कंपनीत डेटा बॅकअप उपक्रमांमुळे उद्भवतात. संस्था डेटा साफ करणारे क्रियांचा प्रतिकार करतात आणि त्यांच्याकडे असलेल्या डेटाच्या सर्व प्रती साठवतात. यामुळे डुप्लिकेट माहिती असलेले भिन्न स्त्रोत आहेत.
  3. एकाधिक स्त्रोतांमधील डुप्लिकेट्स बदलत आहे - वेगवेगळ्या माहितीसह डुप्लिकेट देखील अस्तित्वात असू शकतात. हे सहसा उद्भवते जेव्हा क्लायंट आडनाव, नोकरीचे शीर्षक, कंपनी, ईमेल पत्ता इ. मध्ये बदल करतात आणि जुन्या आणि नवीन नोंदींमध्ये उल्लेखनीय फरक असल्यामुळे, येणारी माहिती नवीन अस्तित्व म्हणून मानली जाते.
  4. समान किंवा एकाधिक स्त्रोतांमधील अचूक डुप्लिकेट्स - जेव्हा डेटा मूल्याचा अर्थ समान असतो तेव्हा अचूक डुप्लिकेट असते, परंतु ती वेगवेगळ्या प्रकारे दर्शविली जाते. उदाहरणार्थ, डोना जेन रुथ हे नाव डोना जे रुथ किंवा डीजे रुथ म्हणून जतन केले जाऊ शकते. सर्व डेटा मूल्ये समान वस्तूचे प्रतिनिधित्व करतात परंतु जेव्हा साध्या डेटा जुळविण्याच्या तंत्राद्वारे तुलना केली जाते तेव्हा ते नॉनमेचेच मानले जातात.

वजा करणे ही एक जटिल प्रक्रिया असू शकते कारण ग्राहक आणि व्यवसाय बर्‍याच वेळा त्यांचा संपर्क डेटा वेळोवेळी सुधारित करतात. ते डेटाच्या प्रत्येक फील्डमध्ये कसे प्रवेश करतात याबद्दल भिन्नता आहे - त्यांचे नाव, ईमेल पत्ता (ईएस), निवासी पत्ता, व्यवसायाचा पत्ता इ.

विक्रेते आज वापरणे सुरू करू शकतील अशा 5 डेटा कपात सर्वोत्कृष्ट पद्धतींची यादी येथे आहे.

धोरण 1: डेटा एन्ट्रीवर वैधता तपासणी करा

सर्व डेटा प्रविष्टी साइटवर आपल्याकडे कठोर प्रमाणीकरण नियंत्रणे असणे आवश्यक आहे. यामध्ये इनपुट डेटा आवश्यक डेटा प्रकार, स्वरुपाचे आणि स्वीकार्य श्रेणी दरम्यानचे आहे याची खात्री करुन घेते. आपला डेटा पूर्ण, वैध आणि अचूक बनविण्यामध्ये हे बरेच अंतर जाऊ शकते. याउप्पर, हे आवश्यक आहे की आपला डेटा प्रविष्टी वर्कफ्लो नवीन रेकॉर्ड तयार करण्यासाठी केवळ कॉन्फिगर केलेले नाही परंतु प्रथम शोधतो आणि शोधतो की डेटासेटमध्ये विद्यमान रेकॉर्ड आहे जो येणार्‍याशी जुळत आहे. आणि अशा प्रकरणांमध्ये, नवीन रेकॉर्ड तयार करण्याऐवजी ते केवळ शोधते आणि अद्यतनित करते. बर्‍याच कंपन्यांनी स्वतःचा डुप्लिकेट डेटा सोडविण्यासाठी ग्राहकांसाठी धनादेशांचा समावेश केला आहे.

रणनीति 2: स्वयंचलित साधनांचा वापर करून वजा करा

स्वयंसेवा वापरा डेटा डुप्लिकेशन सॉफ्टवेयर हे डुप्लिकेट रेकॉर्ड ओळखण्यात आणि साफ करण्यात आपली मदत करू शकते. ही साधने करू शकतात डेटा प्रमाणित करा, अचूक आणि अचूक जुळण्या अचूकपणे शोधा आणि त्या हजारो पंक्तींच्या डेटाच्या शोधात मॅन्युअल श्रम देखील कमी करतात. हे सुनिश्चित करा की एक्सेल शीट्स, सीआरएम डेटाबेस, याद्या इत्यादी सारख्या विविध स्त्रोतांकडून डेटा आयात करण्यासाठी हे साधन समर्थन देत आहे.

धोरण 3: डेटा-विशिष्ट कपात तंत्र वापरा

डेटाच्या स्वरूपावर अवलंबून डेटा नक्कल वेगळ्या प्रकारे केली जाते. डेटा कपात करताना विक्रेत्यांनी सावधगिरी बाळगली पाहिजे कारण समान डेटा म्हणजे विविध डेटा विशेषतांमध्ये काहीतरी वेगळे असू शकते. उदाहरणार्थ, जर ईमेल पत्त्यावर दोन डेटा रेकॉर्ड जुळत असतील तर त्या डुप्लिकेट असल्याची उच्च शक्यता आहे. परंतु पत्त्यावर दोन रेकॉर्ड जुळत असतील तर ते डुप्लिकेट असणे आवश्यक नाही, कारण एकाच घरातल्या दोन व्यक्तींची आपल्या कंपनीत स्वतंत्र सदस्यता असू शकते. म्हणून आपल्या डेटासेटमध्ये कोणत्या प्रकारच्या डेटाचा डेटा आहे त्यानुसार डेटा कपात, विलीन आणि शुद्धीकरण क्रियाकलापांची अंमलबजावणी करणे सुनिश्चित करा.

रणनीति 4: डेटा संवर्धनाद्वारे गोल्डन मास्टर रेकॉर्ड मिळवा

एकदा आपण आपल्या डेटाबेसमध्ये अस्तित्त्वात असलेल्या सामन्यांची यादी निश्चित केल्यावर डेटा विलीन किंवा शुद्धीकरण निर्णय घेण्यापूर्वी या माहितीचे विश्लेषण करणे महत्त्वपूर्ण आहे. एकाच घटकासाठी एकाधिक रेकॉर्ड अस्तित्त्वात असल्यास आणि काही चुकीच्या माहितीचे प्रतिनिधित्व करीत असल्यास, त्या नोंदी पुसून टाकणे चांगले. दुसरीकडे, डुप्लिकेट्स अपूर्ण राहिल्यास डेटा विलीन करणे ही एक चांगली निवड आहे कारण यामुळे डेटा संवर्धन सक्षम होईल आणि विलीन झालेल्या रेकॉर्ड्समुळे आपल्या व्यवसायात अधिक मूल्य असू शकेल. 

एकतर, विपणनकर्त्यांनी त्यांच्या विपणन माहितीचा एकच दृष्टिकोन मिळविण्यासाठी कार्य केले पाहिजे, ज्याला सुवर्ण मास्टर रेकॉर्ड.

धोरण 5: डेटा गुणवत्ता निर्देशिकांचे परीक्षण करा

आपला डेटा स्वच्छ आणि कपात ठेवण्याचा चालू ठेवलेला प्रयत्न म्हणजे आपली डेटा नक्कल करण्याची कार्यवाही करण्याचा उत्तम मार्ग. डेटा प्रोफाइलिंग आणि गुणवत्ता व्यवस्थापन वैशिष्ट्ये ऑफर करणारे एक साधन येथे खूप उपयुक्त ठरू शकते. मार्केटर्सना विपणन कार्यासाठी वापरला जाणारा डेटा किती अचूक, वैध, पूर्ण, अद्वितीय आणि सातत्यपूर्ण आहे यावर लक्ष ठेवणे आवश्यक आहे.

संस्था त्यांच्या व्यवसाय प्रक्रियेत डेटा अनुप्रयोग जोडत राहिल्यामुळे, प्रत्येक विपणनकर्त्यास त्या ठिकाणी डेटा नक्कल करण्याच्या धोरणे असणे आवश्यक झाले आहे. डेटा कपात साधने वापरणे आणि डेटा रेकॉर्ड तयार करणे आणि अद्यतनित करण्यासाठी अधिक वैधता वर्कफ्लो डिझाइन करणे यासारख्या पुढाकाराने काही महत्त्वपूर्ण धोरणे आहेत जी आपल्या संस्थेत विश्वसनीय डेटा गुणवत्ता सक्षम करू शकतात.

डेटा शिडी बद्दल

डेटा शिडी हा डेटा गुणवत्ता व्यवस्थापन प्लॅटफॉर्म आहे जो कंपन्यांना त्यांचा डेटा साफसफाई, वर्गीकरण, मानकीकरण, डुप्लिकेट, प्रोफाइल करणे आणि समृद्ध करण्यास मदत करतो. आमचे उद्योग-अग्रगण्य डेटा जुळणारे सॉफ्टवेअर आपल्याला आपला डेटा कोठे राहतो आणि कोणत्या स्वरूपात आहे याची पर्वा न करता, जुळणारे रेकॉर्ड शोधण्यात, डेटा विलीन करण्यात आणि बुद्धिमान अस्पष्ट जुळणी आणि मशीन लर्निंग अल्गोरिदम वापरून डुप्लिकेट्स काढण्यात मदत करते.

डेटा शिडीच्या डेटा मॅचिंग सॉफ्टवेअरची विनामूल्य चाचणी डाउनलोड करा

तुला काय वाटत?

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