डेडुप्लीकेशन: डुप्लिकेट ग्राहक डेटा से बचने या उसे ठीक करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

सीआरएम के लिए डेटा डेडुप्लीकेशन बेस्ट प्रैक्टिस

डुप्लिकेट डेटा न केवल व्यापारिक अंतर्दृष्टि की सटीकता को कम करता है, बल्कि यह आपके ग्राहक अनुभव के साथ-साथ गुणवत्ता से भी समझौता करता है। यद्यपि डुप्लिकेट डेटा के परिणाम हर किसी के सामने आते हैं - आईटी प्रबंधक, व्यवसाय उपयोगकर्ता, डेटा विश्लेषक - इसका कंपनी के विपणन कार्यों पर सबसे बुरा प्रभाव पड़ता है। जैसा कि विपणक उद्योग में कंपनी के उत्पाद और सेवा प्रसाद का प्रतिनिधित्व करते हैं, खराब डेटा आपके ब्रांड की प्रतिष्ठा को जल्दी से खराब कर सकता है और नकारात्मक ग्राहक अनुभव प्रदान कर सकता है। कंपनी के CRM में डुप्लिकेट डेटा कई कारणों से होता है।

संगठनात्मक डेटाबेस में समय पर विभिन्न बिंदुओं पर थोड़ी अलग जानकारी प्रदान करने वाले ग्राहकों के लिए एक मानवीय त्रुटि से। उदाहरण के लिए, एक उपभोक्ता एक रूप में जोनाथन स्मिथ और दूसरे पर जॉन स्मिथ के रूप में अपना नाम सूचीबद्ध करता है। एक बढ़ते डेटाबेस द्वारा चुनौती को बढ़ा दिया गया है। व्यवस्थापकों के लिए डीबी पर नज़र रखना और साथ ही संबंधित डेटा को ट्रैक करना अक्सर कठिन होता जा रहा है। यह सुनिश्चित करने के लिए अधिक से अधिक चुनौतीपूर्ण हो जाता है कि संगठन का DB सटीक रहे ”।

नैटिक अमीन, मार्केटिंग एक्सपर्ट एट Canz मार्केटिंग

इस लेख में, हम विभिन्न प्रकार के डुप्लिकेट डेटा, और कुछ उपयोगी रणनीतियों को देखेंगे जो विपणक इसके कंपनी डेटाबेस को कम करने के लिए उपयोग कर सकते हैं।

डुप्लिकेट डेटा के विभिन्न प्रकार

डुप्लिकेट डेटा को आमतौर पर मूल की एक प्रति के रूप में समझाया जाता है। लेकिन विभिन्न प्रकार के डुप्लिकेट डेटा हैं जो इस समस्या में जटिलता जोड़ते हैं।

  1. सटीक एक ही स्रोत में डुप्लिकेट करता है - यह तब होता है जब एक डेटा स्रोत से रिकॉर्ड किसी भी डेटा स्रोत में किसी भी मिलान या विलय तकनीकों पर विचार किए बिना स्थानांतरित किया जाता है। एक उदाहरण सीआरएम से एक ईमेल विपणन उपकरण की जानकारी की नकल होगी। यदि आपके ग्राहक ने आपके न्यूज़लेटर की सदस्यता ली है, तो उनका रिकॉर्ड पहले से ही ईमेल मार्केटिंग टूल में मौजूद है, और सीआरएम से टूल में डेटा ट्रांसफर करने से उसी यूनिट की डुप्लिकेट कॉपी बन जाएगी। 
  2. सटीक कई स्रोतों में डुप्लिकेट - कई स्रोतों में सटीक डुप्लिकेट आमतौर पर एक कंपनी में डेटा बैकअप पहल के कारण उत्पन्न होते हैं। संगठन डेटा शुद्धिकरण गतिविधियों का विरोध करते हैं, और डेटा की सभी प्रतियों को संग्रहीत करने के लिए प्रवण होते हैं, जो उनके पास होती हैं। इससे डुप्लिकेट जानकारी रखने वाले स्रोतों का विवाद होता है।
  3. भिन्न स्रोतों में भिन्नता दोहराती है - डुप्लिकेट अलग-अलग जानकारी के साथ भी मौजूद हो सकते हैं। यह आमतौर पर तब होता है जब ग्राहक अंतिम नाम, नौकरी शीर्षक, कंपनी, ईमेल पते, आदि में परिवर्तन से गुजरते हैं और चूंकि पुराने और नए रिकॉर्ड के बीच उल्लेखनीय अंतर होते हैं, इसलिए आने वाली जानकारी को एक नई इकाई के रूप में माना जाता है।
  4. एक ही या कई स्रोतों में गैर-सटीक डुप्लिकेट - एक गैर-सटीक डुप्लिकेट तब होता है जब डेटा मूल्य का अर्थ एक ही चीज़ होता है, लेकिन इसे विभिन्न तरीकों से दर्शाया जाता है। उदाहरण के लिए, डोना जेन रूथ नाम को डोना जे रूथ या डीजे रूथ के रूप में बचाया जा सकता है। सभी डेटा मान एक ही चीज़ का प्रतिनिधित्व करते हैं लेकिन जब सरल डेटा मिलान तकनीकों के माध्यम से तुलना की जाती है, तो उन्हें गैर-विशिष्ट माना जाता है।

डुप्लीकेशन एक बहुत ही जटिल प्रक्रिया हो सकती है क्योंकि उपभोक्ता और व्यवसाय अक्सर समय के साथ अपने संपर्क डेटा को संशोधित करते हैं। उनके नाम, ईमेल पते, आवासीय पते, व्यवसाय के पते आदि से - डेटा के हर क्षेत्र में वे कैसे दर्ज करते हैं, इसमें भिन्नता है।

यहां 5 डेटा डिडुप्लीकेशन बेस्ट प्रैक्टिस की एक सूची दी गई है जो मार्केटर्स आज इस्तेमाल करना शुरू कर सकते हैं।

रणनीति 1: डेटा एंट्री पर सत्यापन जाँचें हैं

आपके पास सभी डेटा प्रविष्टि साइटों पर सख्त सत्यापन नियंत्रण होना चाहिए। इसमें यह सुनिश्चित करना शामिल है कि इनपुट डेटा आवश्यक डेटा प्रकार, प्रारूप और स्वीकार्य सीमाओं के बीच स्थित है। यह आपके डेटा को पूर्ण, मान्य और सटीक बनाने में एक लंबा रास्ता तय कर सकता है। इसके अलावा, यह महत्वपूर्ण है कि आपके डेटा प्रविष्टि वर्कफ़्लो को न केवल नए रिकॉर्ड बनाने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है, बल्कि पहले खोजें और खोजें कि क्या डेटासेट में मौजूदा रिकॉर्ड है जो आने वाले के साथ मेल खाता है। और ऐसे मामलों में, यह केवल एक नया रिकॉर्ड बनाने के बजाय पाता है और अपडेट करता है। कई कंपनियों ने अपने स्वयं के डुप्लिकेट डेटा को हल करने के लिए ग्राहक के लिए चेक को शामिल किया है।

रणनीति 2: स्वचालित टूल का उपयोग करके डेडुप्लीकेशन करें

स्वयं सेवा का उपयोग करें डेटा डिडुप्लीकेशन सॉफ्टवेयर जो आपको डुप्लिकेट किए गए रिकॉर्ड को पहचानने और साफ करने में मदद कर सकता है। ये उपकरण कर सकते हैं डेटा को मानकीकृत करें, सटीक और गैर-सटीक मिलान ढूंढते हैं, और वे डेटा की हजारों पंक्तियों के माध्यम से देखने के मैनुअल श्रम में भी कटौती करते हैं। सुनिश्चित करें कि उपकरण विभिन्न प्रकार के स्रोतों जैसे एक्सेल शीट, सीआरएम डेटाबेस, सूचियों, आदि से डेटा आयात करने के लिए समर्थन प्रदान करता है।

रणनीति 3: डेटा-विशिष्ट Deduplication तकनीकों का उपयोग करें

डेटा की प्रकृति के आधार पर, डेटा कटौती अलग तरीके से की जाती है। मार्केटर्स को डेटा की कटौती करते समय सावधान रहना चाहिए क्योंकि एक ही चीज़ का मतलब विभिन्न डेटा विशेषताओं में कुछ अलग हो सकता है। उदाहरण के लिए, यदि दो डेटा रिकॉर्ड एक ईमेल पते पर मेल खाते हैं, तो एक उच्च संभावना है कि वे डुप्लिकेट हैं। लेकिन अगर दो रिकॉर्ड पते पर मेल खाते हैं, तो यह जरूरी नहीं कि एक डुप्लिकेट है, क्योंकि एक ही घर से संबंधित दो व्यक्ति आपकी कंपनी में अलग-अलग सदस्यता ले सकते हैं। तो जिस तरह के डेटा में आपके डेटासेट होते हैं, उसी के अनुसार डेटा डुप्लीकेशन, मर्जिंग और प्यूरिंग गतिविधियों को लागू करना सुनिश्चित करें।

रणनीति 4: डेटा संवर्धन के माध्यम से गोल्डन मास्टर रिकॉर्ड प्राप्त करें

एक बार जब आप अपने डेटाबेस में मौजूद मैचों की सूची निर्धारित कर लेते हैं, तो डेटा विलय या शुद्धिकरण के निर्णय लेने से पहले इस जानकारी का विश्लेषण करना महत्वपूर्ण है। यदि एक एकल इकाई के लिए कई रिकॉर्ड मौजूद हैं और कुछ गलत जानकारी का प्रतिनिधित्व करते हैं, तो उन रिकॉर्डों को शुद्ध करना सबसे अच्छा है। दूसरी ओर, यदि डुप्लिकेट अपूर्ण हैं, तो डेटा विलय एक बेहतर विकल्प है क्योंकि यह डेटा संवर्धन को सक्षम करेगा, और मर्ज किए गए रिकॉर्ड आपके व्यवसाय में अधिक मूल्य जोड़ सकते हैं। 

किसी भी तरह से, मार्केटर्स को अपनी मार्केटिंग जानकारी के एक दृश्य को प्राप्त करने के लिए काम करना चाहिए, जिसे कहा जाता है गोल्डन मास्टर रिकॉर्ड.

रणनीति 5: मॉनिटर डेटा गुणवत्ता संकेतक

आपके डेटा को साफ रखने और कटौती करने का एक सतत प्रयास आपके डेटा कटौती रणनीति को निष्पादित करने का सबसे अच्छा तरीका है। एक उपकरण जो डेटा प्रोफाइलिंग और गुणवत्ता प्रबंधन सुविधाएँ प्रदान करता है, यहाँ बहुत काम आ सकता है। विपणक के लिए यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि विपणन कार्यों के लिए उपयोग किए जा रहे डेटा को कितना सही, वैध, पूर्ण, अद्वितीय और सुसंगत रखा जाए।

चूंकि संगठन अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में डेटा अनुप्रयोगों को जोड़ना जारी रखते हैं, इसलिए प्रत्येक बाज़ारिया के लिए आवश्यक है कि वे डेटा डुप्लीकेशन रणनीतियों को लागू करें। डेटा डिडुप्लीकेशन टूल्स का उपयोग करने और डेटा रिकॉर्ड बनाने और अद्यतन करने के लिए बेहतर सत्यापन वर्कफ़्लोज़ डिज़ाइन करने जैसी पहल कुछ महत्वपूर्ण रणनीतियाँ हैं जो आपके संगठन में विश्वसनीय डेटा गुणवत्ता को सक्षम कर सकती हैं।

डेटा लैडर के बारे में

डेटा लैडर एक डेटा गुणवत्ता प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म है जो कंपनियों को अपने डेटा की सफाई, वर्गीकरण, मानकीकरण, डुप्लिकेटिंग, प्रोफाइलिंग और समृद्ध करने में सहायता करता है। हमारे उद्योग की अग्रणी डेटा मिलान सॉफ़्टवेयर आपको मिलान रिकॉर्ड खोजने, डेटा मर्ज करने और बुद्धिमान फ़ज़ी मिलान और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके डुप्लिकेट निकालने में मदद करता है, भले ही आपका डेटा कहाँ और किस प्रारूप में रहता हो।

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