एंटिटी रिझोल्यूशन आपल्या विपणन प्रक्रियेत मूल्य कसे जोडते

मार्केटिंग डेटामध्ये एंटिटी रिझोल्यूशन म्हणजे काय

मोठ्या संख्येने B2B मार्केटर्स - जवळजवळ 27% - ते कबूल करतात अपुरा डेटा त्यांना 10% खर्च झाला आहे, किंवा काही प्रकरणांमध्ये, वार्षिक महसूल तोट्यात आणखी.

हे आज बहुतेक विक्रेत्यांसमोरील एक महत्त्वपूर्ण समस्या स्पष्टपणे हायलाइट करते आणि ती म्हणजे: खराब डेटा गुणवत्ता. अपूर्ण, गहाळ किंवा खराब-गुणवत्तेचा डेटा तुमच्या मार्केटिंग प्रक्रियेच्या यशावर मोठा प्रभाव टाकू शकतो. असे घडते कारण कंपनीतील जवळजवळ सर्व विभागीय प्रक्रिया - परंतु विशेषतः विक्री आणि विपणन - संस्थात्मक डेटाद्वारे मोठ्या प्रमाणावर चालना दिली जाते.

तुमच्या ग्राहकांचे, लीड्सचे किंवा संभाव्यतेचे संपूर्ण, 360-दृश्य असो किंवा उत्पादने, सेवा ऑफर किंवा पत्त्याच्या स्थानांशी संबंधित इतर माहिती असो - मार्केटिंग हे सर्व एकत्र येते. यामुळेच जेव्हा एखादी कंपनी सतत डेटा प्रोफाइलिंग आणि डेटा क्वालिटी फिक्सिंगसाठी योग्य डेटा क्वालिटी मॅनेजमेंट फ्रेमवर्क वापरत नाही तेव्हा मार्केटर्सना सर्वाधिक त्रास होतो.

या ब्लॉगमध्ये, मला सर्वात सामान्य डेटा गुणवत्तेच्या समस्येकडे लक्ष वेधायचे आहे आणि ते तुमच्या गंभीर विपणन प्रक्रियेवर कसा परिणाम करते; त्यानंतर आपण या समस्येसाठी संभाव्य उपाय पाहू, आणि शेवटी, आपण ते सतत आधारावर कसे स्थापित करू शकतो ते पाहू.

तर, चला प्रारंभ करूया!

सर्वात मोठी डेटा गुणवत्ता समस्या मार्केटर्सना भेडसावत आहे

जरी, खराब डेटा गुणवत्तेमुळे कंपनीतील विपणकांसाठी समस्यांची लांबलचक यादी निर्माण होते, परंतु 100+ क्लायंटना डेटा सोल्यूशन्स वितरीत केल्यामुळे, डेटा गुणवत्तेची सर्वात सामान्य समस्या जी आम्ही लोकांना तोंड दिली ती आहे:

कोर डेटा मालमत्तेचे एकल दृश्य प्राप्त करणे.

जेव्हा डुप्लिकेट रेकॉर्ड एकाच घटकासाठी संग्रहित केले जातात तेव्हा ही समस्या समोर येते. येथे, अस्तित्व या शब्दाचा अर्थ काहीही असू शकतो. मुख्यतः, मार्केटिंगच्या क्षेत्रात, अस्तित्व या शब्दाचा संदर्भ असू शकतो: ग्राहक, आघाडी, संभावना, उत्पादन, स्थान किंवा इतर काहीतरी जे आपल्या विपणन क्रियाकलापांच्या कार्यप्रदर्शनासाठी मुख्य आहे.

तुमच्या विपणन प्रक्रियेवर डुप्लिकेट रेकॉर्डचा प्रभाव

विपणन उद्देशांसाठी वापरल्या जाणार्‍या डेटासेटमध्ये डुप्लिकेट रेकॉर्डची उपस्थिती कोणत्याही मार्केटरसाठी एक भयानक स्वप्न असू शकते. जेव्हा तुमच्याकडे डुप्लिकेट रेकॉर्ड असतात, तेव्हा खालील काही गंभीर परिस्थिती आहेत ज्यात तुम्ही धावू शकता:

  • वाया गेलेला वेळ, बजेट आणि प्रयत्न - तुमच्या डेटासेटमध्ये एकाच घटकासाठी अनेक रेकॉर्ड असल्याने, तुम्ही एकाच ग्राहकासाठी, संभाव्यतेसाठी किंवा लीडसाठी अनेक वेळा गुंतवणूक वेळ, बजेट आणि प्रयत्न करू शकता.
  • वैयक्तिकृत अनुभवांची सोय करण्यात अक्षम - डुप्लिकेट रेकॉर्डमध्ये एखाद्या घटकाबद्दल माहितीचे वेगवेगळे भाग असतात. तुम्ही तुमच्या ग्राहकांचे अपूर्ण दृश्य वापरून विपणन मोहिमा चालविल्यास, तुम्ही तुमच्या ग्राहकांना न ऐकलेले किंवा गैरसमज झाल्यासारखे वाटू शकता.
  • चुकीचे विपणन अहवाल - डुप्लिकेट डेटा रेकॉर्डसह, आपण आपल्या विपणन प्रयत्नांचे आणि त्यांच्या परताव्याच्या चुकीचे दृश्य देऊ शकता. उदाहरणार्थ, तुम्ही 100 लीड्स ईमेल केल्या, परंतु फक्त 10 कडून प्रतिसाद मिळाला – असे असू शकते की त्या 80 पैकी फक्त 100 अद्वितीय होत्या आणि उर्वरित 20 डुप्लिकेट होत्या.
  • कमी ऑपरेशनल कार्यक्षमता आणि कर्मचारी उत्पादकता - जेव्हा कार्यसंघ सदस्य एखाद्या विशिष्ट घटकासाठी डेटा आणतात आणि विविध स्त्रोतांमध्ये संचयित केलेले एकाधिक रेकॉर्ड शोधतात किंवा त्याच स्त्रोतामध्ये कालांतराने एकत्र केले जातात, तेव्हा ते कर्मचारी उत्पादकतेमध्ये एक मोठा अडथळा म्हणून कार्य करते. जर हे बर्‍याचदा घडत असेल, तर ते संपूर्ण संस्थेच्या कार्यक्षमतेवर लक्षणीय परिणाम करते.
  • योग्य रूपांतरण विशेषता पूर्ण करण्यात अक्षम - तुम्ही प्रत्येक वेळी तुमच्या सोशल चॅनेल किंवा वेबसाइटला भेट दिल्यावर त्याच अभ्यागताची नवीन संस्था म्हणून नोंद केली असल्यास, अचूक रूपांतरण विशेषता पूर्ण करणे आणि अभ्यागताने रूपांतरणासाठी नेमका कोणता मार्ग अवलंबला हे जाणून घेणे तुमच्यासाठी जवळजवळ अशक्य होईल.
  • वितरित न केलेले भौतिक आणि इलेक्ट्रॉनिक मेल - डुप्लिकेट रेकॉर्डचा हा सर्वात सामान्य परिणाम आहे. आधी सांगितल्याप्रमाणे, प्रत्येक डुप्लिकेट रेकॉर्डमध्ये घटकाचे आंशिक दृश्य असते (म्हणूनच रेकॉर्ड प्रथम स्थानावर तुमच्या डेटासेटमध्ये डुप्लिकेट म्हणून संपले). या कारणास्तव, काही रेकॉर्डमध्ये भौतिक स्थाने किंवा संपर्क माहिती गहाळ असू शकते, ज्यामुळे मेल डिलिव्हरी अयशस्वी होऊ शकतात.

एंटिटी रिझोल्यूशन म्हणजे काय?

घटक ठराव (ER) ही वास्तविक-जगातील घटकांचे संदर्भ समतुल्य (समान अस्तित्व) आहेत किंवा समतुल्य (वेगवेगळ्या घटक) नाहीत हे निर्धारित करण्याची प्रक्रिया आहे. दुस-या शब्दात सांगायचे तर, जेव्हा रेकॉर्ड्सचे वर्णन वेगळ्या पद्धतीने केले जाते आणि त्याउलट केले जाते तेव्हा एकाच घटकाशी एकाधिक रेकॉर्ड ओळखणे आणि लिंक करणे ही प्रक्रिया आहे.

जॉन आर. टॅलबर्ट द्वारे एंटिटी रिझोल्यूशन आणि माहिती गुणवत्ता

तुमच्या मार्केटिंग डेटासेटमध्ये एंटिटी रिझोल्यूशनची अंमलबजावणी करणे

तुमच्या विपणन क्रियाकलापांच्या यशावर डुप्लिकेटचा भयानक प्रभाव पाहिल्यानंतर, यासाठी एक साधी, परंतु शक्तिशाली, पद्धत असणे अत्यावश्यक आहे. तुमचा डेटासेट काढून टाकत आहे. ची प्रक्रिया येथे आहे अस्तित्व ठराव मध्ये येतो. फक्त, एंटिटी रिझोल्यूशन म्हणजे कोणते रेकॉर्ड एकाच घटकाचे आहेत हे ओळखण्याच्या प्रक्रियेला संदर्भित करते.

तुमच्या डेटासेटची जटिलता आणि गुणवत्तेची स्थिती यावर अवलंबून, या प्रक्रियेमध्ये अनेक पायऱ्या असू शकतात. मी तुम्हाला या प्रक्रियेच्या प्रत्येक टप्प्यातून पुढे नेणार आहे जेणेकरून तुम्हाला त्यात नेमके काय समाविष्ट आहे हे समजेल.

टीप: खाली प्रक्रियेचे वर्णन करताना मी सामान्य संज्ञा 'संस्था' वापरेन. परंतु हीच प्रक्रिया तुमच्या मार्केटिंग प्रक्रियेत सामील असलेल्या कोणत्याही घटकासाठी लागू आहे आणि शक्य आहे, जसे की ग्राहक, आघाडी, संभावना, स्थान पत्ता इ.

एंटिटी रिझोल्यूशन प्रक्रियेतील चरण

  1. भिन्न डेटा स्त्रोतांमध्ये राहणारे अस्तित्व डेटा रेकॉर्ड गोळा करणे - ही प्रक्रियेची पहिली आणि सर्वात महत्त्वाची पायरी आहे, जिथे तुम्ही ओळखता जेथे नेमके घटक रेकॉर्ड संग्रहित केले जातात. हा सोशल मीडिया जाहिराती, वेबसाइट ट्रॅफिक किंवा विक्री प्रतिनिधी किंवा विपणन कर्मचार्‍यांनी मॅन्युअली टाइप केलेला डेटा असू शकतो. एकदा स्रोत ओळखल्यानंतर, सर्व रेकॉर्ड एकाच ठिकाणी एकत्र आणणे आवश्यक आहे.
  2. एकत्रित रेकॉर्ड प्रोफाइलिंग - एकदा रेकॉर्ड एका डेटासेटमध्ये एकत्र आणल्यानंतर, आता डेटा समजून घेण्याची आणि त्याची रचना आणि सामग्रीबद्दल लपविलेले तपशील उघड करण्याची वेळ आली आहे. डेटा प्रोफाइलिंग आपल्या डेटाचे सांख्यिकीय विश्लेषण करते आणि डेटा मूल्ये अपूर्ण, रिक्त आहेत किंवा अवैध नमुना आणि स्वरूपाचे अनुसरण करतात हे शोधते. तुमचा डेटासेट प्रोफाईल केल्याने असे इतर तपशील उघड होतात आणि संभाव्य डेटा साफ करण्याच्या संधी हायलाइट होतात.
  3. डेटा रेकॉर्ड साफ करणे आणि प्रमाणित करणे - सखोल डेटा प्रोफाईल तुम्हाला तुमचा डेटासेट साफ करण्यासाठी आणि प्रमाणित करण्यासाठी आयटमची क्रिया करण्यायोग्य सूची देते. यामध्ये गहाळ डेटा भरणे, डेटा प्रकार दुरुस्त करणे, पॅटर्न आणि फॉरमॅट निश्चित करणे, तसेच चांगल्या डेटा विश्लेषणासाठी जटिल फील्डचे उप-घटकांमध्ये पार्स करणे या चरणांचा समावेश असू शकतो.
  4. समान घटकाशी संबंधित रेकॉर्ड जुळवणे आणि लिंक करणे - आता, तुमचे डेटा रेकॉर्ड जुळण्यासाठी आणि लिंक करण्यासाठी तयार आहेत, आणि नंतर कोणत्या नोंदी त्याच घटकाशी संबंधित आहेत हे अंतिम करा. ही प्रक्रिया सहसा इंडस्ट्री-ग्रेड किंवा प्रोप्रायटरी मॅचिंग अल्गोरिदम अंमलात आणून केली जाते जी एकतर विशिष्टपणे ओळखणाऱ्या विशेषतांवर अचूक जुळणी करतात किंवा एखाद्या घटकाच्या गुणधर्मांच्या संयोजनावर अस्पष्ट जुळणी करतात. जुळणार्‍या अल्गोरिदमचे परिणाम चुकीचे असल्यास किंवा त्यात चुकीचे सकारात्मक गुण असल्यास, तुम्हाला अल्गोरिदम बारीक करणे आवश्यक आहे किंवा चुकीच्या जुळण्यांना डुप्लिकेट किंवा नॉन-डुप्लिकेट म्हणून मॅन्युअली चिन्हांकित करणे आवश्यक आहे.
  5. सोनेरी नोंदींमध्ये संस्थांचे विलीनीकरण करण्यासाठी नियमांची अंमलबजावणी करणे - येथेच अंतिम विलीनीकरण होते. तुम्हाला कदाचित रेकॉर्डमध्ये संग्रहित केलेल्या घटकाबद्दलचा डेटा गमावायचा नाही, म्हणून ही पायरी ठरवण्यासाठी नियम कॉन्फिगर करण्याबद्दल आहे:
    • कोणता रेकॉर्ड मास्टर रेकॉर्ड आहे आणि त्याचे डुप्लिकेट कुठे आहेत?
    • डुप्लिकेटमधील कोणती विशेषता तुम्हाला मास्टर रेकॉर्डवर कॉपी करायची आहे?

एकदा हे नियम कॉन्फिगर केले आणि अंमलात आणले की, आउटपुट हा तुमच्या संस्थांच्या सुवर्ण रेकॉर्डचा संच असतो.

चालू असलेल्या एंटिटी रिझोल्यूशन फ्रेमवर्कची स्थापना करा

जरी आम्ही मार्केटिंग डेटासेटमधील घटकांचे निराकरण करण्यासाठी एक सोप्या चरण-दर-चरण मार्गदर्शकाद्वारे गेलो, तरीही हे समजून घेणे महत्त्वाचे आहे की ही तुमच्या संस्थेमध्ये चालू असलेली प्रक्रिया मानली जावी. जे व्यवसाय त्यांचा डेटा समजून घेण्यासाठी आणि त्याच्या मुख्य गुणवत्तेच्या समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी गुंतवणूक करतात ते अधिक आशादायक वाढीसाठी सेट आहेत.

अशा प्रक्रियांच्या जलद आणि सोप्या अंमलबजावणीसाठी, तुम्ही तुमच्या कंपनीतील डेटा ऑपरेटर्स किंवा अगदी मार्केटर्सना वापरण्यास-सुलभ एंटिटी रिझोल्यूशन सॉफ्टवेअर देखील प्रदान करू शकता, जे त्यांना वर नमूद केलेल्या चरणांद्वारे मार्गदर्शन करू शकतात.

निर्णायकपणे, आम्ही सुरक्षितपणे म्हणू शकतो की डुप्लिकेट-मुक्त डेटासेट मार्केटिंग क्रियाकलापांचा ROI वाढवण्यासाठी आणि सर्व मार्केटिंग चॅनेलवर ब्रँड प्रतिष्ठा मजबूत करण्यासाठी एक महत्त्वपूर्ण खेळाडू म्हणून कार्य करतो.