人工智能CRM和數據平台

重複數據刪除:避免或糾正重複的客戶數據的最佳實踐

重複數據不僅會降低業務見解的準確性,而且還會損害客戶體驗的質量。 儘管每個人(IT經理,業務用戶,數據分析師)都面臨重複數據的後果,但這對公司的營銷運營影響最大。 由於市場營銷人員代表了公司在行業中的產品和服務,因此不良的數據會迅速掩蓋您的品牌聲譽,並帶來負面的客戶體驗。 公司CRM中的重複數據是由多種原因引起的。

從人為錯誤到客戶在組織數據庫中的不同時間點提供略有不同的信息。 例如,一個消費者在一種形式上將自己的名字命名為Jonathan Smith,在另一種形式上將其命名為Jon Smith。 不斷增長的數據庫加劇了這一挑戰。 對於管理員來說,跟踪數據庫以及跟踪相關數據通常變得越來越困難。 確保組織的數據庫保持準確將變得越來越具有挑戰性。”

Natik Ameen,Canz Marketing 營銷專家

在本文中,我們將研究不同類型的重複數據,以及營銷人員可以用來對其公司數據庫進行重複數據刪除的一些有用策略。

不同類型的重複數據

通常將重複數據解釋為原始數據的副本。 但是存在不同類型的重複數據,這增加了此問題的複雜性。

  1. 同一來源中的確切重複項 –如果將一個數據源中的記錄轉移到另一數據源中而沒有考慮任何匹配或合併技術,則會發生這種情況。 一個示例是將信息從CRM複製到電子郵件營銷工具。 如果您的客戶已訂閱您的時事通訊,則他們的記錄已經存在於電子郵件營銷工具中,並且將數據從CRM傳輸到該工具將創建同一實體的重複副本。 
  2. 多個來源中的確切重複項 –由於公司的數據備份計劃,通常會在多個來源中產生完全相同的副本。 組織傾向於抵制數據清除活動,並且傾向於存儲他們手頭的所有數據副本。 這導致包含重複信息的不同來源。
  3. 在多個來源中復制重複項 –重複信息也可能存在。 當客戶更改姓氏,職務,公司,電子郵件地址等時,通常會發生這種情況。由於新舊記錄之間存在顯著差異,因此將傳入的信息視為新實體。
  4. 同一或多個來源中的非精確重複項 –非精確重複是指數據值表示同一事物,但用不同的方式表示的情況。 例如,名稱Dona Jane Ruth可以另存為Dona J. Ruth或DJ Ruth。 所有數據值表示相同的事物,但是通過簡單的數據匹配技術進行比較時,它們被視為不匹配。

重複數據刪除可能是一個非常複雜的過程,因為消費者和企業通常會隨著時間的推移修改其聯繫數據。 他們輸入數據的每個字段的方式各不相同-從他們的姓名,電子郵件地址,居住地址,營業地址等開始。

這是營銷人員今天可以開始使用的5種重複數據刪除最佳實踐的列表。

策略1:對數據輸入進行驗證檢查

您應該在所有數據輸入站點上都具有嚴格的驗證控制。 這涉及確保輸入數據符合所需的數據類型,格式,並且位於可接受範圍之間。 這可以使您的數據完整,有效和準確。 此外,至關重要的是,不僅將數據輸入工作流配置為創建新記錄,而且還必須首先搜索並查找數據集是否包含與傳入記錄匹配的現有記錄。 在這種情況下,它只會查找和更新,而不會創建新記錄。 許多公司都為客戶合併了支票,以解決他們自己的重複數據。

策略2:使用自動化工具執行重複數據刪除

使用自助服務 重複數據刪除軟件 可以幫助您識別和清除重複的記錄。 這些工具可以 標準化數據,準確找到精確和不精確的匹配項,並且還減少了查看數千行數據的人工工作。 確保該工具支持從多種來源(例如excel工作表,CRM數據庫,列表等)導入數據。

策略3:使用特定於數據的重複數據刪除技術

根據數據的性質,重複數據刪除的執行方式有所不同。 營銷人員在刪除數據重複數據時應格外小心,因為相同的事物在不同的數據屬性中可能意味著不同的事物。 例如,如果兩個數據記錄在一個電子郵件地址上匹配,則很有可能它們是重複的。 但是,如果兩個記錄在地址上匹配,則不一定是重複記錄,因為屬於同一家庭的兩個人可能在您的公司有單獨的訂閱。 因此,請確保根據數據集包含的數據類型實施重複數據刪除,合併和清除活動。

策略4:通過數據充實獲得金牌主記錄

一旦確定了數據庫中存在的匹配項列表,在做出數據合併或清除決策之前分析此信息至關重要。 如果單個實體存在多個記錄,並且某些記錄表示不正確的信息,則最好清除這些記錄。 另一方面,如果重複項不完整,那麼數據合併是一個更好的選擇,因為它將啟用數據豐富功能,合併的記錄可能會為您的業務增加更多價值。 

無論哪種方式,營銷人員都應努力獲得其營銷信息的單一視圖,稱為 金唱片.

策略5:監控數據質量指標

不斷進行數據清理和重複數據刪除是執行數據重複數據刪除策略的最佳方法。 提供數據概要分析和質量管理功能的工具在這裡很有用。 對於營銷人員而言,必須密切注意用於營銷操作的數據的準確性,有效性,完整性,唯一性和一致性。

隨著組織不斷在其業務流程中添加數據應用程序,每個營銷人員都必須制定適當的重複數據刪除策略。 諸如使用數據重複數據刪除工具,設計更好的驗證工作流以創建和更新數據記錄之類的舉措是一些關鍵策略,可以提高組織中的可靠數據質量。

關於數據階梯

Data Ladder是一個數據質量管理平台,可幫助公司清洗,分類,標準化,重複數據刪除,分析和豐富其數據。 我們的行業領先的數據匹配軟件可幫助您使用智能模糊匹配和機器學習算法查找匹配記錄,合併數據並刪除重複項,無論您的數據位於何處以及採用哪種格式。

下載Data Ladder的數據匹配軟件的免費試用版

扎拉·齊亞德(Zara Ziad)

Zara Ziad 是產品營銷分析師 數據階梯 具有 IT 背景。 她熱衷於設計一種創造性的內容策略,突出當今許多組織面臨的現實世界數據衛生問題。 她製作內容來交流解決方案、技巧和實踐,這些解決方案、技巧和實踐可以幫助企業在其商業智能流程中實施和實現固有的數據質量。 她致力於創建面向廣泛受眾的內容,從技術人員到最終用戶,並在各種數字平台上進行營銷。

相關文章

返回頂部按鈕
關閉

檢測到Adblock

Martech Zone 我們能夠免費為您提供這些內容,因為我們通過廣告收入、聯屬鏈接和讚助從我們的網站中獲利。 如果您在瀏覽我們的網站時刪除廣告攔截器,我們將不勝感激。