मार्केटिंग को डेटा-चालित होने के लिए गुणवत्ता डेटा की आवश्यकता होती है - संघर्ष और समाधान

मार्केटिंग डेटा गुणवत्ता और डेटा-संचालित मार्केटिंग

डेटा-चालित होने के लिए विपणक अत्यधिक दबाव में हैं। फिर भी, आप विपणक को खराब डेटा गुणवत्ता के बारे में बात करते हुए या अपने संगठनों के भीतर डेटा प्रबंधन और डेटा स्वामित्व की कमी पर सवाल उठाते हुए नहीं पाएंगे। इसके बजाय, वे खराब डेटा के साथ डेटा-संचालित होने का प्रयास करते हैं। दुखद विडंबना! 

अधिकांश विपणक के लिए, अपूर्ण डेटा, टाइपो और डुप्लीकेट जैसी समस्याओं को समस्या के रूप में भी पहचाना नहीं जाता है। वे एक्सेल पर गलतियों को ठीक करने में घंटों खर्च करते थे, या वे डेटा स्रोतों को जोड़ने और वर्कफ़्लो में सुधार करने के लिए प्लग इन के लिए शोध कर रहे थे, लेकिन वे इस बात से अवगत नहीं थे कि ये डेटा गुणवत्ता के मुद्दे हैं जिनका पूरे संगठन पर प्रभाव पड़ता है जिसके परिणामस्वरूप लाखों लोगों का नुकसान होता है। पैसे। 

डेटा गुणवत्ता व्यवसाय प्रक्रिया को कैसे प्रभावित करती है

विपणक आज मेट्रिक्स, ट्रेंड, रिपोर्ट और एनालिटिक्स से इतने अभिभूत हैं कि उनके पास डेटा गुणवत्ता चुनौतियों के साथ सावधानी बरतने का समय नहीं है। लेकिन यही समस्या है। यदि विपणक के पास शुरू करने के लिए सटीक डेटा नहीं है, तो वे दुनिया में कैसे प्रभावी अभियान बनाने में सक्षम होंगे? 

जब मैंने यह लेख लिखना शुरू किया तो मैं कई विपणक तक पहुंचा। मैं भाग्यशाली था कि मेरे पास एक्सल लावेर्गने, के सह-संस्थापक समीक्षा खराब डेटा के साथ अपना अनुभव साझा करने के लिए। 

यहाँ मेरे सवालों के उनके व्यावहारिक जवाब हैं। 

  1. जब आप अपना उत्पाद बना रहे थे तो डेटा गुणवत्ता के साथ आपके शुरुआती संघर्ष क्या थे? मैं एक समीक्षा पीढ़ी इंजन स्थापित कर रहा था और खुश ग्राहकों को समीक्षा अनुरोध भेजने के लिए कुछ हुक की आवश्यकता थी, जब वे सकारात्मक समीक्षा छोड़ देंगे। 

    ऐसा करने के लिए, टीम ने एक नेट प्रमोटर स्कोर बनाया (एनपीएस) सर्वेक्षण जो साइनअप के 30 दिन बाद भेजा जाएगा। जब भी कोई ग्राहक सकारात्मक एनपीएस छोड़ता है, शुरू में 9 और 10, बाद में इसे 8, 9 और 10 तक बढ़ा दिया गया, तो उन्हें एक समीक्षा छोड़ने और बदले में $ 10 उपहार कार्ड प्राप्त करने के लिए आमंत्रित किया जाएगा। यहां सबसे बड़ी चुनौती यह थी कि एनपीएस सेगमेंट को मार्केटिंग ऑटोमेशन प्लेटफॉर्म पर स्थापित किया गया था, जबकि डेटा एनपीएस टूल में बैठा था। डिस्कनेक्ट किए गए डेटा स्रोत और सभी टूल में असंगत डेटा एक अड़चन बन गया जिसके लिए अतिरिक्त टूल और वर्कफ़्लोज़ के उपयोग की आवश्यकता थी।

    जैसा कि टीम ने विभिन्न तर्क प्रवाह और एकीकरण बिंदुओं को एकीकृत किया, उन्हें विरासत डेटा के साथ निरंतरता बनाए रखने से निपटना पड़ा। उत्पाद विकसित होता है, जिसका अर्थ है कि उत्पाद डेटा लगातार बदल रहा है, जिससे कंपनियों को समय के साथ लगातार रिपोर्टिंग डेटा स्कीमा रखने की आवश्यकता होती है।

  2. समस्या के समाधान के लिए आपने क्या कदम उठाए? एकीकरण पहलू के इर्द-गिर्द उचित डेटा इंजीनियरिंग बनाने के लिए डेटा टीम के साथ काम करने में बहुत समय लगा। बहुत बुनियादी लग सकता है, लेकिन कई अलग-अलग एकीकरण, और बहुत सारे अपडेट शिपिंग के साथ, साइनअप प्रवाह को प्रभावित करने वाले अपडेट सहित, हमें घटनाओं, स्थिर डेटा आदि के आधार पर बहुत सारे अलग-अलग तर्क प्रवाह बनाने थे।
  3. क्या इन चुनौतियों को हल करने में आपके मार्केटिंग विभाग की कोई भूमिका थी? यह एक पेचीदा बात है। जब आप बहुत विशिष्ट समस्या के साथ डेटा टीम के पास जाते हैं, तो आप सोच सकते हैं कि यह एक आसान समाधान है और यह ठीक करने में केवल 1 घंटे का समय लगता है लेकिन इसमें वास्तव में अक्सर बहुत सारे बदलाव शामिल होते हैं जिनके बारे में आपको जानकारी नहीं होती है। प्लगइन्स के संबंध में मेरे विशिष्ट मामले में, समस्याओं का मुख्य स्रोत लीगेसी डेटा के साथ लगातार डेटा बनाए रखना था। उत्पाद विकसित होते हैं, और समय के साथ एक सुसंगत रिपोर्टिंग डेटा स्कीमा रखना वास्तव में कठिन है।

    तो हाँ, जरूरतों के संदर्भ में निश्चित रूप से एक कहना है, लेकिन जब अपडेट आदि को लागू करने की बात आती है, तो आप वास्तव में एक उचित डेटा इंजीनियरिंग टीम को चुनौती नहीं दे सकते, जो जानता है कि ऐसा करने के लिए उन्हें बहुत सारे बदलावों से निपटना होगा, और भविष्य के अपडेट के खिलाफ डेटा को "सुरक्षित" करने के लिए।

  4. विपणक बात क्यों नहीं कर रहे हैं आँकड़ा प्रबंधन या डेटा गुणवत्ता भले ही वे डेटा-चालित होने की कोशिश कर रहे हों? मुझे लगता है कि यह वास्तव में समस्या को नहीं समझने का मामला है। अधिकांश विपणक मैंने डेटा संग्रह चुनौतियों को व्यापक रूप से कम आंकने के लिए बात की है, और मूल रूप से, उन KPI को देखें जो बिना किसी सवाल के वर्षों से हैं। लेकिन जिसे आप साइनअप, लीड या यहां तक ​​कि एक अद्वितीय विज़िटर कहते हैं, वह आपके ट्रैकिंग सेटअप और आपके उत्पाद के आधार पर बड़े पैमाने पर बदल जाता है।

    बहुत ही बुनियादी उदाहरण: आपके पास कोई ईमेल सत्यापन नहीं था और आपकी उत्पाद टीम इसे जोड़ती है। फिर साइनअप क्या है? सत्यापन से पहले या बाद में? मैं सभी वेब ट्रैकिंग सूक्ष्मताओं में जाना भी शुरू नहीं करूंगा।

    मुझे लगता है कि इसका एट्रिब्यूशन और मार्केटिंग टीमों के निर्माण के तरीके से भी बहुत कुछ लेना-देना है। अधिकांश विपणक एक चैनल या चैनलों के सबसेट के लिए ज़िम्मेदार होते हैं, और जब आप टीम के प्रत्येक सदस्य को अपने चैनल के लिए जो कुछ भी देते हैं, उसका योग करते हैं, तो आप आमतौर पर लगभग 150% या 200% एट्रिब्यूशन होते हैं। जब आप इसे इस तरह रखते हैं तो यह अनुचित लगता है, इसलिए कोई नहीं करता है। दूसरा पहलू शायद यह है कि डेटा संग्रह अक्सर बहुत तकनीकी मुद्दों पर आता है, और अधिकांश विपणक वास्तव में उनसे परिचित नहीं होते हैं। अंततः, आप अपना समय डेटा को ठीक करने और पिक्सेल-परिपूर्ण जानकारी की तलाश में नहीं लगा सकते क्योंकि आपको वह नहीं मिलेगा।

  5. आपको क्या लगता है कि विपणक अपने ग्राहक डेटा की गुणवत्ता को ठीक करने के लिए कौन से व्यावहारिक/तत्काल कदम उठा सकते हैं?अपने आप को एक उपयोगकर्ता के स्थान पर रखें, और अपने प्रत्येक फ़नल का परीक्षण करें। अपने आप से पूछें कि आप प्रत्येक चरण पर किस प्रकार की घटना या रूपांतरण कार्रवाई ट्रिगर कर रहे हैं। वास्तव में क्या होता है, इस पर आप शायद बहुत हैरान होंगे। किसी ग्राहक, लीड या विज़िटर के लिए वास्तविक जीवन में किसी संख्या का क्या अर्थ है, यह समझना आपके डेटा को समझने के लिए बिल्कुल मौलिक है।

मार्केटिंग में ग्राहक की गहरी समझ है, फिर भी उन्हें डेटा गुणवत्ता की समस्याओं को क्रम में लाने के लिए संघर्ष करना पड़ता है

मार्केटिंग किसी भी संगठन के दिल में है। यह वह विभाग है जो उत्पाद के बारे में प्रचार करता है। यह वह विभाग है जो ग्राहक और व्यवसाय के बीच एक सेतु है। विभाग जो काफी ईमानदारी से शो चलाता है।

फिर भी, वे गुणवत्ता डेटा तक पहुंच के साथ सबसे अधिक संघर्ष कर रहे हैं। इससे भी बदतर, जैसा कि एक्सल ने उल्लेख किया है, उन्हें शायद यह भी पता नहीं है कि खराब डेटा का क्या मतलब है और वे किसके खिलाफ हैं! डोमो रिपोर्ट से प्राप्त कुछ आंकड़े यहां दिए गए हैं, मार्केटिंग का नया MO, चीजों को परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए:

  • 46% विपणक कहते हैं कि डेटा चैनलों और स्रोतों की भारी संख्या ने लंबी अवधि के लिए योजना बनाना अधिक कठिन बना दिया है।
  • 30% वरिष्ठ विपणक मानते हैं कि सीटीओ और आईटी विभाग को डेटा रखने की जिम्मेदारी लेनी चाहिए। कंपनियां अभी भी डेटा के स्वामित्व का पता लगा रही हैं!
  • 17.5% का मानना ​​​​है कि सिस्टम की कमी है जो डेटा को जोड़ती है और पूरी टीम में पारदर्शिता प्रदान करती है।

इन नंबरों से संकेत मिलता है कि मार्केटिंग के लिए खुद के डेटा और मांग पीढ़ी के लिए यह सही मायने में डेटा-संचालित होने का समय है।

विपणक डेटा गुणवत्ता चुनौतियों को समझने, पहचानने और संभालने के लिए क्या कर सकते हैं?

डेटा व्यवसाय निर्णय लेने के लिए रीढ़ की हड्डी होने के बावजूद, कई कंपनियां अभी भी गुणवत्ता के मुद्दों को हल करने के लिए अपने डेटा प्रबंधन ढांचे में सुधार के लिए संघर्ष कर रही हैं। 

की एक रिपोर्ट में विपणन विकास, 82% के एक चौथाई से अधिक सर्वे में शामिल कंपनियां घटिया डेटा से आहत हुईं। विपणक अब गलीचे के नीचे डेटा गुणवत्ता के विचारों को खत्म करने का जोखिम नहीं उठा सकते हैं और न ही वे इन चुनौतियों से अनजान होने का जोखिम उठा सकते हैं। तो विपणक वास्तव में इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए क्या कर सकते हैं? आरंभ करने के लिए यहां पांच सर्वोत्तम अभ्यास दिए गए हैं।

सर्वोत्तम अभ्यास 1: डेटा गुणवत्ता के मुद्दों के बारे में सीखना शुरू करें

एक बाज़ारिया को अपने आईटी सहयोगी के रूप में डेटा गुणवत्ता के मुद्दों के बारे में पता होना चाहिए। आपको डेटा सेट के लिए जिम्मेदार सामान्य समस्याओं को जानना होगा जिनमें शामिल हैं लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं:

  • टाइपो, वर्तनी त्रुटियां, नामकरण त्रुटियां, डेटा रिकॉर्डिंग त्रुटियां
  • नामकरण परंपराओं और मानकों की कमी जैसे देश कोड के बिना फोन नंबर या विभिन्न दिनांक प्रारूपों का उपयोग करने वाली समस्याएं
  • अपूर्ण विवरण जैसे गुम ईमेल पते, अंतिम नाम, या प्रभावी अभियानों के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण जानकारी
  • गलत जानकारी जैसे गलत नाम, गलत नंबर, ईमेल आदि
  • अलग-अलग डेटा स्रोत जहां आप एक ही व्यक्ति की जानकारी रिकॉर्ड कर रहे हैं, लेकिन वे अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म या टूल में संग्रहीत हैं, जो आपको एक समेकित दृश्य प्राप्त करने से रोकते हैं।
  • डुप्लिकेट डेटा जहां वह जानकारी गलती से उसी डेटा स्रोत या किसी अन्य डेटा स्रोत में दोहराई जाती है

यहां बताया गया है कि डेटा स्रोत में खराब डेटा कैसा दिखता है:

खराब डेटा मुद्दों की मार्केटिंग

डेटा गुणवत्ता, डेटा प्रबंधन और डेटा गवर्नेंस जैसे शब्दों से खुद को परिचित कराने से आपको अपने ग्राहक संबंध प्रबंधन में त्रुटियों की पहचान करने में काफी मदद मिल सकती है (सीआरएम) प्लेटफ़ॉर्म, और उस खिंचाव से, आपको आवश्यकतानुसार कार्रवाई करने की अनुमति देता है।

सर्वोत्तम अभ्यास 2: हमेशा गुणवत्ता डेटा को प्राथमिकता दें

मैं वहां गया हूं, वह किया। खराब डेटा को नज़रअंदाज़ करना आकर्षक है क्योंकि यदि आप वास्तव में गहरी खुदाई करते हैं, तो आपके डेटा का केवल 20% ही वास्तव में उपयोग करने योग्य होगा। इससे अधिक डेटा का 80% बर्बाद है। हमेशा मात्रा से अधिक गुणवत्ता को प्राथमिकता दें! आप अपने डेटा संग्रह विधियों को अनुकूलित करके ऐसा कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी वेब फ़ॉर्म से डेटा रिकॉर्ड कर रहे हैं, तो सुनिश्चित करें कि आप केवल वही डेटा एकत्र करते हैं जो आवश्यक है और उपयोगकर्ता द्वारा जानकारी को मैन्युअल रूप से टाइप करने की आवश्यकता को सीमित करता है। एक व्यक्ति को जितना अधिक जानकारी में 'टाइप' करना होगा, उतनी ही अधिक संभावना है कि वे अपूर्ण या गलत डेटा भेजेंगे।

सर्वोत्तम अभ्यास 3: सही डेटा गुणवत्ता प्रौद्योगिकी का लाभ उठाएं

आपको अपने डेटा की गुणवत्ता ठीक करने के लिए एक मिलियन डॉलर खर्च करने की आवश्यकता नहीं है। वहाँ दर्जनों उपकरण और प्लेटफ़ॉर्म हैं जो बिना किसी उपद्रव के आपके डेटा को क्रम में लाने में आपकी मदद कर सकते हैं। ये उपकरण जिन चीजों में आपकी मदद कर सकते हैं उनमें शामिल हैं:

  • डेटा प्रोफाइलिंग: आपके डेटा सेट के भीतर विभिन्न त्रुटियों की पहचान करने में आपकी सहायता करता है जैसे लापता फ़ील्ड, डुप्लिकेट प्रविष्टियां, वर्तनी त्रुटियां इत्यादि।
  • डेटा सफाई: खराब से अनुकूलित डेटा में त्वरित परिवर्तन को सक्षम करके आपके डेटा को साफ़ करने में आपकी सहायता करता है।
  • डेटा मिलान: विभिन्न डेटा स्रोतों में डेटा सेट का मिलान करने और इन स्रोतों से डेटा को एक साथ जोड़ने/मर्ज करने में आपकी सहायता करता है। उदाहरण के लिए, आप ऑनलाइन और ऑफलाइन दोनों डेटा स्रोतों को जोड़ने के लिए डेटा मिलान का उपयोग कर सकते हैं।

डेटा गुणवत्ता प्रौद्योगिकी आपको अनावश्यक काम पर ध्यान देकर महत्वपूर्ण बातों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देगी। अभियान शुरू करने से पहले आपको एक्सेल पर या सीआरएम के भीतर अपने डेटा को ठीक करने में समय बर्बाद करने के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं होगी। डेटा गुणवत्ता टूल के एकीकरण के साथ, आप प्रत्येक अभियान से पहले गुणवत्ता डेटा तक पहुंच सकेंगे।

सर्वोत्तम अभ्यास 4: वरिष्ठ प्रबंधन को शामिल करें 

आपके संगठन के निर्णय निर्माताओं को समस्या के बारे में पता नहीं हो सकता है, या यदि वे हैं, तो भी वे यह मान रहे हैं कि यह एक आईटी समस्या है न कि एक विपणन चिंता। यह वह जगह है जहां आपको समाधान का प्रस्ताव करने के लिए कदम उठाने की जरूरत है। सीआरएम में खराब डेटा? सर्वेक्षणों से खराब डेटा? खराब ग्राहक डेटा? ये सभी मार्केटिंग संबंधी चिंताएं हैं और इसका आईटी टीमों से कोई लेना-देना नहीं है! लेकिन जब तक कोई विपणक समस्या को हल करने का सुझाव देने के लिए कदम नहीं उठाता, तब तक संगठन डेटा गुणवत्ता के मुद्दों के बारे में कुछ नहीं कर सकते हैं। 

सर्वोत्तम अभ्यास 5: स्रोत स्तर पर समस्याओं की पहचान करें 

कभी-कभी, खराब डेटा समस्या एक अक्षम प्रक्रिया के कारण होती है। जब तक आप सतह पर डेटा को साफ कर सकते हैं, जब तक कि आप समस्या के मूल कारण की पहचान नहीं करते हैं, आपको दोहराए जाने पर समान गुणवत्ता वाले मुद्दों का सामना करना पड़ेगा। 

उदाहरण के लिए, यदि आप किसी लैंडिंग पृष्ठ से लीड डेटा एकत्र कर रहे हैं, और आप देखते हैं कि 80% डेटा में फ़ोन नंबर प्रविष्टियों के साथ कोई समस्या है, तो आप यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा प्रविष्टि नियंत्रण (जैसे अनिवार्य शहर कोड फ़ील्ड रखना) लागू कर सकते हैं। सटीक डेटा प्राप्त कर रहे हैं। 

अधिकांश डेटा समस्याओं का मूल कारण हल करना अपेक्षाकृत सरल है। आपको बस गहराई तक जाने और मूल मुद्दे की पहचान करने और समस्या को हल करने के लिए अतिरिक्त प्रयास करने के लिए समय निकालने की आवश्यकता है! 

डेटा मार्केटिंग ऑपरेशंस की रीढ़ है

डेटा मार्केटिंग संचालन की रीढ़ है, लेकिन अगर यह डेटा सटीक, पूर्ण या विश्वसनीय नहीं है, तो आप महंगी गलतियों के लिए पैसे खो देंगे। डेटा की गुणवत्ता अब आईटी विभाग तक सीमित नहीं है। विपणक ग्राहक डेटा के स्वामी हैं और इसलिए उन्हें अपने डेटा-संचालित लक्ष्यों को प्राप्त करने में सही प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकी को लागू करने में सक्षम होना चाहिए।

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