कैसे इकाई संकल्प आपकी मार्केटिंग प्रक्रियाओं में मूल्य जोड़ता है

मार्केटिंग डेटा में एंटिटी रेज़ोल्यूशन क्या है

बड़ी संख्या में B2B विपणक - लगभग 27% - स्वीकार करते हैं कि अपर्याप्त डेटा ने उन्हें 10% खर्च किया है, या कुछ मामलों में, वार्षिक राजस्व हानियों में और भी अधिक।

यह स्पष्ट रूप से आज अधिकांश विपणक द्वारा सामना किए जाने वाले एक महत्वपूर्ण मुद्दे पर प्रकाश डालता है, और वह है: खराब डेटा गुणवत्ता। अधूरा, गुम या खराब गुणवत्ता वाला डेटा आपकी मार्केटिंग प्रक्रियाओं की सफलता पर भारी प्रभाव डाल सकता है। ऐसा इसलिए होता है क्योंकि एक कंपनी में लगभग सभी विभागीय प्रक्रियाएं - लेकिन विशेष रूप से बिक्री और विपणन - संगठनात्मक डेटा से बहुत अधिक प्रभावित होती हैं।

चाहे वह आपके ग्राहकों, लीड्स, या संभावनाओं, या उत्पादों, सेवा प्रस्तावों, या पता स्थानों से संबंधित अन्य जानकारी का पूर्ण, 360-दृश्य हो - मार्केटिंग वह जगह है जहां यह सब एक साथ आता है। यही कारण है कि विपणक को सबसे अधिक नुकसान होता है जब कोई कंपनी निरंतर डेटा प्रोफाइलिंग और डेटा गुणवत्ता फिक्सिंग के लिए उचित डेटा गुणवत्ता प्रबंधन ढांचे को नियोजित नहीं करती है।

इस ब्लॉग में, मैं सबसे आम डेटा गुणवत्ता समस्या पर ध्यान देना चाहता हूं और यह आपकी महत्वपूर्ण मार्केटिंग प्रक्रियाओं को कैसे प्रभावित करता है; फिर हम इस समस्या के संभावित समाधान को देखेंगे, और अंत में, हम देखेंगे कि हम इसे निरंतर आधार पर कैसे स्थापित कर सकते हैं।

तो चलो शुरू करते है!

विपणक द्वारा सामना की जाने वाली सबसे बड़ी डेटा गुणवत्ता समस्या

हालांकि, खराब डेटा गुणवत्ता एक कंपनी में विपणक के लिए मुद्दों की एक लंबी सूची का कारण बनती है, लेकिन 100+ ग्राहकों को डेटा समाधान प्रदान करने के बाद, सबसे आम डेटा गुणवत्ता समस्या जिसका हमने लोगों को सामना करते देखा है:

मुख्य डेटा संपत्तियों का एकल दृश्य प्राप्त करना।

यह समस्या तब सामने आती है जब एक ही निकाय के लिए डुप्लिकेट रिकॉर्ड संग्रहीत किए जाते हैं। यहां, इकाई शब्द का अर्थ कुछ भी हो सकता है। अधिकतर, विपणन के दायरे में, शब्द इकाई का उल्लेख हो सकता है: ग्राहक, लीड, संभावना, उत्पाद, स्थान, या कुछ और जो आपकी मार्केटिंग गतिविधियों के प्रदर्शन के लिए मूल है।

आपकी मार्केटिंग प्रक्रियाओं पर डुप्लिकेट रिकॉर्ड का प्रभाव

विपणन उद्देश्यों के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट में डुप्लिकेट रिकॉर्ड की उपस्थिति किसी भी बाज़ारिया के लिए एक बुरा सपना हो सकता है। जब आपके पास डुप्लीकेट रिकॉर्ड होते हैं, तो निम्नलिखित कुछ गंभीर परिदृश्य होते हैं जिनका आप सामना कर सकते हैं:

  • व्यर्थ समय, बजट और प्रयास - चूंकि आपके डेटासेट में एक ही इकाई के लिए कई रिकॉर्ड हैं, इसलिए आप एक ही ग्राहक, संभावना या लीड के लिए कई बार समय, बजट और प्रयासों का निवेश कर सकते हैं।
  • वैयक्तिकृत अनुभवों को सुविधाजनक बनाने में असमर्थ - डुप्लीकेट रिकॉर्ड में अक्सर एक इकाई के बारे में जानकारी के विभिन्न भाग होते हैं। यदि आपने अपने ग्राहकों के बारे में अपूर्ण दृष्टिकोण का उपयोग करके मार्केटिंग अभियान चलाया है, तो आप अंत में अपने ग्राहकों को अनसुना या गलत समझा जा सकता है।
  • गलत मार्केटिंग रिपोर्ट - डुप्लिकेट डेटा रिकॉर्ड के साथ, आप अपने मार्केटिंग प्रयासों और उनकी वापसी के बारे में गलत दृष्टिकोण दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, आपने 100 लीड ईमेल किए, लेकिन केवल 10 से प्रतिक्रियाएं प्राप्त हुईं - ऐसा हो सकता है कि उन 80 में से केवल 100 अद्वितीय थे, और शेष 20 डुप्लिकेट थे।
  • कम परिचालन दक्षता और कर्मचारी उत्पादकता - जब टीम के सदस्य एक निश्चित इकाई के लिए डेटा प्राप्त करते हैं और विभिन्न स्रोतों में संग्रहीत कई रिकॉर्ड पाते हैं या एक ही स्रोत में समय के साथ एकत्रित होते हैं, तो यह कर्मचारी उत्पादकता में एक बड़ी बाधा के रूप में कार्य करता है। यदि ऐसा अक्सर होता है, तो यह पूरे संगठन की परिचालन दक्षता को स्पष्ट रूप से प्रभावित करता है।
  • सही रूपांतरण एट्रिब्यूशन करने में असमर्थ - यदि आपने एक ही विज़िटर को हर बार अपने सोशल चैनल या वेबसाइट पर जाने पर एक नई इकाई के रूप में रिकॉर्ड किया है, तो आपके लिए सटीक रूपांतरण एट्रिब्यूशन करना लगभग असंभव हो जाएगा, और विज़िटर द्वारा रूपांतरण के लिए सही पथ का अनुसरण करना लगभग असंभव हो जाएगा।
  • भौतिक और इलेक्ट्रॉनिक मेलों का वितरण नहीं किया गया - यह डुप्लिकेट रिकॉर्ड का सबसे आम परिणाम है। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, प्रत्येक डुप्लिकेट रिकॉर्ड में इकाई का आंशिक दृश्य होता है (यही कारण है कि रिकॉर्ड आपके डेटासेट में पहले स्थान पर डुप्लिकेट के रूप में समाप्त हुए)। इस कारण से, कुछ रिकॉर्ड में भौतिक स्थान या संपर्क जानकारी अनुपलब्ध हो सकती है, जिसके कारण मेल का वितरण विफल हो सकता है।

इकाई संकल्प क्या है?

इकाई संकल्प (ER) यह निर्धारित करने की प्रक्रिया है कि वास्तविक दुनिया की संस्थाओं के संदर्भ समतुल्य (एक ही इकाई) हैं या समकक्ष (विभिन्न संस्थाएं) नहीं हैं। दूसरे शब्दों में, यह एक ही इकाई से कई रिकॉर्ड्स को पहचानने और जोड़ने की प्रक्रिया है जब रिकॉर्ड को अलग तरह से और इसके विपरीत वर्णित किया जाता है।

जॉन आर टैलबर्ट द्वारा इकाई संकल्प और सूचना गुणवत्ता

अपने मार्केटिंग डेटासेट में एंटिटी रिज़ॉल्यूशन लागू करना

अपनी मार्केटिंग गतिविधियों की सफलता पर डुप्लिकेट के भयानक प्रभाव को देखने के बाद, एक सरल, लेकिन शक्तिशाली, विधि का होना अनिवार्य है। अपने डेटासेट को डुप्लीकेट करना. यह वह जगह है जहाँ . की प्रक्रिया इकाई संकल्प आता है। बस, इकाई संकल्प यह पहचानने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है कि कौन से रिकॉर्ड एक ही इकाई से संबंधित हैं।

आपके डेटासेट की जटिलता और गुणवत्ता की स्थिति के आधार पर, इस प्रक्रिया में कई चरण शामिल हो सकते हैं। मैं आपको इस प्रक्रिया के प्रत्येक चरण के बारे में बताने जा रहा हूं ताकि आप समझ सकें कि वास्तव में इसमें क्या शामिल है।

नोट: मैं नीचे दी गई प्रक्रिया का वर्णन करते हुए सामान्य शब्द 'इकाई' का उपयोग करूंगा। लेकिन आपकी मार्केटिंग प्रक्रिया में शामिल किसी भी इकाई, जैसे ग्राहक, लीड, संभावना, स्थान का पता, आदि के लिए भी यही प्रक्रिया लागू और संभव है।

इकाई संकल्प प्रक्रिया में कदम

  1. अलग-अलग डेटा स्रोतों में रहने वाले निकाय डेटा रिकॉर्ड एकत्र करना - यह प्रक्रिया का पहला और सबसे महत्वपूर्ण चरण है, जहां आप पहचानते हैं जहां वास्तव में इकाई रिकॉर्ड संग्रहीत हैं। यह सोशल मीडिया विज्ञापनों, वेबसाइट ट्रैफ़िक, या बिक्री प्रतिनिधि या मार्केटिंग स्टाफ द्वारा मैन्युअल रूप से टाइप किया गया डेटा हो सकता है। एक बार स्रोतों की पहचान हो जाने के बाद, सभी अभिलेखों को एक साथ एक स्थान पर लाया जाना चाहिए।
  2. प्रोफाइलिंग संयुक्त रिकॉर्ड - एक बार रिकॉर्ड्स को एक डेटासेट में एक साथ लाने के बाद, अब डेटा को समझने और इसकी संरचना और सामग्री के बारे में छिपे हुए विवरणों को उजागर करने का समय आ गया है। डेटा प्रोफाइलिंग सांख्यिकीय रूप से आपके डेटा का विश्लेषण करती है और पता लगाती है कि क्या डेटा मान अपूर्ण, रिक्त हैं, या अमान्य पैटर्न और प्रारूप का पालन करते हैं। अपने डेटासेट की प्रोफाइलिंग से ऐसे अन्य विवरणों का पता चलता है, और संभावित डेटा सफाई के अवसरों पर प्रकाश डाला जाता है।
  3. डेटा रिकॉर्ड की सफाई और मानकीकरण - एक गहन डेटा प्रोफ़ाइल आपको अपने डेटासेट की सफाई और मानकीकरण के लिए आइटम की एक कार्रवाई योग्य सूची देती है। इसमें लापता डेटा को भरने, डेटा प्रकारों को ठीक करने, पैटर्न और प्रारूपों को ठीक करने के साथ-साथ बेहतर डेटा विश्लेषण के लिए जटिल फ़ील्ड को उप-तत्वों में पार्स करने के चरण शामिल हो सकते हैं।
  4. एक ही निकाय से संबंधित रिकॉर्ड का मिलान और लिंकिंग - अब, आपके डेटा रिकॉर्ड मिलान और लिंक होने के लिए तैयार हैं, और फिर तय करें कि कौन से रिकॉर्ड एक ही निकाय के हैं। यह प्रक्रिया आमतौर पर उद्योग-ग्रेड या मालिकाना मिलान एल्गोरिदम को लागू करके की जाती है जो या तो विशिष्ट रूप से पहचानने वाली विशेषताओं पर सटीक मिलान करते हैं, या किसी इकाई की विशेषताओं के संयोजन पर अस्पष्ट मिलान करते हैं। यदि मिलान एल्गोरिथम के परिणाम गलत हैं या गलत सकारात्मक हैं, तो आपको एल्गोरिथम को ठीक करने की आवश्यकता हो सकती है या गलत मिलानों को डुप्लिकेट या गैर-डुप्लिकेट के रूप में मैन्युअल रूप से चिह्नित करना पड़ सकता है।
  5. संस्थाओं को सुनहरे रिकॉर्ड में विलय करने के नियमों को लागू करना - यहीं पर अंतिम विलय होता है। आप शायद रिकॉर्ड में संग्रहीत किसी निकाय के बारे में डेटा खोना नहीं चाहते हैं, इसलिए यह चरण तय करने के लिए नियमों को कॉन्फ़िगर करने के बारे में है:
    • कौन सा रिकॉर्ड मास्टर रिकॉर्ड है और इसके डुप्लीकेट कहां हैं?
    • आप डुप्लीकेट से किन विशेषताओं को मास्टर रिकॉर्ड में कॉपी करना चाहते हैं?

एक बार जब ये नियम कॉन्फ़िगर और कार्यान्वित हो जाते हैं, तो आउटपुट आपकी संस्थाओं के सुनहरे रिकॉर्ड का एक सेट होता है।

एक चालू इकाई समाधान ढांचा स्थापित करें

यद्यपि हम एक मार्केटिंग डेटासेट में संस्थाओं को हल करने के लिए एक सरल चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका के माध्यम से गए, यह समझना महत्वपूर्ण है कि इसे आपके संगठन में एक सतत प्रक्रिया के रूप में माना जाना चाहिए। जो व्यवसाय अपने डेटा को समझने और उसके मुख्य गुणवत्ता मुद्दों को ठीक करने में निवेश करते हैं, वे कहीं अधिक आशाजनक विकास के लिए तैयार हैं।

ऐसी प्रक्रियाओं के त्वरित और आसान कार्यान्वयन के लिए, आप अपनी कंपनी में डेटा ऑपरेटरों या यहां तक ​​कि विपणक को उपयोग में आसान इकाई समाधान सॉफ़्टवेयर भी प्रदान कर सकते हैं, जो ऊपर बताए गए चरणों के माध्यम से उनका मार्गदर्शन कर सकते हैं।

विशेष रूप से, हम सुरक्षित रूप से कह सकते हैं कि डुप्लिकेट-मुक्त डेटासेट मार्केटिंग गतिविधियों के ROI को अधिकतम करने और सभी मार्केटिंग चैनलों में ब्रांड प्रतिष्ठा को मजबूत करने में एक महत्वपूर्ण खिलाड़ी के रूप में कार्य करता है।