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實體解析如何為您的營銷流程增加價值

大量 B2B 營銷人員(近 27%)承認 數據不足使他們損失了 10%,或者在某些情況下,甚至更多的年收入損失。

這清楚地突出了當今大多數營銷人員面臨的一個重要問題,那就是:數據質量差。 不完整、缺失或質量差的數據會對營銷流程的成功產生巨大影響。 之所以會發生這種情況,是因為公司的幾乎所有部門流程——尤其是銷售和營銷——都受到組織數據的大力推動。

無論是對您的客戶、潛在客戶或潛在客戶的完整 360 度視圖,還是與產品、服務產品或地址位置相關的其他信息,營銷都是一切的結合點。 這就是為什麼當公司沒有採用適當的數據質量管理框架來進行持續數據分析和數據質量修復時,營銷人員會遭受最大的損失。

在此博客中,我想關注最常見的數據質量問題以及它如何影響您的關鍵營銷流程; 然後,我們將研究這個問題的潛在解決方案,最後,我們將看看我們如何能夠持續建立它。

那麼,讓我們開始吧!

營銷人員面臨的最大數據質量問題

雖然糟糕的數據質量會給公司的營銷人員帶來一長串的問題,但在為 100 多個客戶提供數據解決方案之後,我們看到人們面臨的最常見的數據質量問題是:

獲得核心數據資產的單一視圖。

當為同一實體存儲重複記錄時,此問題就會出現。 在這裡,實體一詞可以表示任何東西。 大多數情況下,在營銷領域,實體一詞可以指:客戶、潛在客戶、潛在客戶、產品、位置或其他對您的營銷活動績效至關重要的東西。

重複記錄對您的營銷流程的影響

用於營銷目的的數據集中存在重複記錄對於任何營銷人員來說都是一場噩夢。 當您有重複記錄時,以下是您可能會遇到的一些嚴重情況:

  • 浪費時間、預算和精力 – 由於您的數據集包含同一實體的多條記錄,您最終可能會為同一客戶、潛在客戶或潛在客戶多次投入時間、預算和精力。
  • 無法促進個性化體驗 – 重複記錄通常包含有關實體的不同部分信息。 如果您使用不完整的客戶視圖進行營銷活動,您最終可能會讓您的客戶感到聞所未聞或被誤解。
  • 營銷報告不准確 – 使用重複的數據記錄,您最終可能無法準確地了解您的營銷工作及其回報。 例如,您通過電子郵件發送了 100 條潛在客戶,但只收到了 10 條的回复——這可能是這 80 條中只有 100 條是唯一的,其餘 20 條是重複的。
  • 降低運營效率和員工生產力 – 當團隊成員為某個實體獲取數據並找到存儲在不同來源或隨著時間推移在同一來源中收集的多條記錄時,它會成為員工生產力的巨大障礙。 如果這種情況經常發生,那麼它會顯著影響整個組織的運營效率。
  • 無法執行正確的轉化歸因 – 如果您在每次訪問您的社交渠道或網站時都將同一訪問者記錄為新實體,那麼您幾乎不可能執行準確的轉化歸因,並且知道訪問者遵循的確切轉化路徑。
  • 未送達的實物和電子郵件 – 這是重複記錄最常見的後果。 如前所述,每條重複記錄往往包含實體的部分視圖(這就是為什麼記錄首先在您的數據集中作為重複記錄結束的原因)。 出於這個原因,某些記錄可能缺少實際位置或聯繫信息,這可能導致郵件無法傳遞。

什麼是實體解析?

實體解析(ER) 是確定對現實世界實體的引用何時等效(相同實體)或不等效(不同實體)的過程。 換句話說,當記錄描述不同時,它是識別多個記錄並將其鏈接到同一實體的過程,反之亦然。

John R. Talburt 的實體解析和信息質量

在營銷數據集中實施實體解析

看到重複對營銷活動成功的可怕影響後,必須有一種簡單但功能強大的方法 對數據集進行重複數據刪除. 這就是過程的地方 實體決議 進來。簡單地說,實體解析是指識別哪些記錄屬於同一實體的過程。

根據數據集的複雜性和質量狀態,此過程可能包含多個步驟。 我將帶您完成此過程的每個步驟,以便您了解它的確切含義。

注意:在描述下面的過程時,我將使用通用術語“實體”。 但同樣的過程適用於您營銷過程中涉及的任何實體,例如客戶、潛在客戶、潛在客戶、位置地址等。

實體解決過程中的步驟

  1. 收集跨不同數據源的實體數據記錄 – 這是該過程的第一步,也是最重要的一步,您可以在其中確定 哪裡 確切地存儲了實體記錄。 這可以是來自社交媒體廣告、網站流量或銷售代表或營銷人員手動輸入的數據。 一旦確定了來源,所有記錄必須集中在一個地方。
  2. 分析組合記錄 – 將記錄匯集到一個數據集中後,現在是了解數據並揭示其結構和內容的隱藏細節的時候了。 數據分析統計分析您的數據,並找出數據值是否不完整、空白或遵循無效的模式和格式。 分析您的數據集會發現其他此類細節,並突出潛在的數據清理機會。
  3. 清理和標準化數據記錄 – 深入的數據配置文件為您提供可操作的項目列表,用於清理和標準化您的數據集。 這可能涉及填充缺失數據、更正數據類型、修復模式和格式以及將復雜字段解析為子元素以進行更好的數據分析的步驟。
  4. 匹配和鏈接屬於同一實體的記錄 – 現在,您的數據記錄已準備好進行匹配和鏈接,然後確定哪些記錄屬於同一實體。 此過程通常通過實施工業級或專有匹配算法來完成,這些算法要么對唯一標識屬性執行精確匹配,要么對實體的屬性組合執行模糊匹配。 如果匹配算法的結果不准確或包含誤報,您可能需要微調算法或手動將不正確的匹配標記為重複或非重複。
  5. 將實體合併為黃金記錄的實施規則 – 這是最終合併發生的地方。 您可能不想丟失有關跨記錄存儲的實體的數據,因此此步驟是關於配置規則以決定:
    • 哪條記錄是主記錄,它的重複記錄在哪裡?
    • 您要將重複項中的哪些屬性複製到主記錄?

配置和實施這些規則後,輸出就是您的實體的一組黃金記錄。

建立一個持續的實體解決框架

儘管我們通過了一個簡單的分步指南來解決營銷數據集中的實體,但重要的是要理解這應該被視為您組織的一個持續過程。 投資以了解其數據並解決其核心質量問題的企業將獲得更有希望的增長。

為了快速、輕鬆地實施此類流程,您還可以為您公司的數據操作員甚至營銷人員提供易於使用的實體解析軟件,該軟件可以指導他們完成上述步驟。

最後,我們可以肯定地說,無重複數據集在最大化營銷活動的投資回報率和加強所有營銷渠道的品牌聲譽方面發揮著關鍵作用。

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。

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