Kepiye Resolusi Entitas Nambah Nilai Kanggo Proses Pemasaran Sampeyan

Apa Resolusi Entitas ing Data Pemasaran

Akeh pemasar B2B - meh 27% - ngakoni data ora cukup wis biaya 10%, utawa ing sawetara kasus, malah luwih ing mundhut revenue taunan.

Iki kanthi jelas nyoroti masalah penting sing diadhepi dening para pemasar saiki, yaiku: kualitas data sing kurang. Data sing ora lengkap, ilang, utawa kurang kualitas bisa nduwe pengaruh gedhe kanggo sukses proses marketing sampeyan. Iki kedadeyan amarga meh kabeh proses departemen ing perusahaan - nanging khusus dodolan lan marketing - didhukung dening data organisasi.

Apa iku lengkap, 360-view pelanggan, mimpin, utawa prospek, utawa informasi liyane sing gegandhengan karo produk, penawaran layanan, utawa lokasi alamat - marketing ngendi iku kabeh teka bebarengan. Iki sebabe para pemasar paling nandhang sangsara nalika perusahaan ora nggunakake kerangka manajemen kualitas data sing tepat kanggo profil data sing terus-terusan lan ndandani kualitas data.

Ing blog iki, aku pengin menehi perhatian marang masalah kualitas data sing paling umum lan kepiye pengaruh proses marketing kritis sampeyan; kita banjur bakal katon ing solusi potensial kanggo masalah iki, lan pungkasanipun, kita bakal weruh carane kita bisa netepake ing basis terus.

Dadi, ayo miwiti!

Masalah Kualitas Data Paling gedhe sing Diadhepi Para Pemasar

Sanajan, kualitas data sing kurang apik nyebabake akeh masalah kanggo para pemasar ing perusahaan, nanging wis ngirim solusi data menyang 100+ klien, masalah kualitas data sing paling umum sing kita deleng wong yaiku:

Entuk tampilan siji saka aset data inti.

Masalah iki muncul nalika rekaman duplikat disimpen kanggo entitas sing padha. Ing kene, istilah entitas bisa ateges apa wae. Umume, ing babagan marketing, tembung entitas bisa ngarujuk marang: pelanggan, timbal, prospek, produk, lokasi, utawa liya-liyane sing dadi inti kanggo kinerja aktivitas marketing sampeyan.

Dampak Rekaman Duplikat Ing Proses Pemasaran Sampeyan

Anane rekaman duplikat ing dataset sing digunakake kanggo tujuan marketing bisa dadi ngimpi elek kanggo pemasar apa wae. Yen sampeyan duwe rekaman duplikat, ing ngisor iki sawetara skenario serius sing bisa ditindakake:

  • Mbuang wektu, budget, lan gaweyan - Amarga set data sampeyan ngemot pirang-pirang cathetan kanggo entitas sing padha, sampeyan bisa uga nandur modal wektu, anggaran, lan upaya kaping pirang-pirang kanggo pelanggan, prospek, utawa timbal sing padha.
  • Ora bisa nggampangake pengalaman pribadi – Cathetan duplikat asring ngemot macem-macem bagean informasi babagan entitas. Yen sampeyan nindakake kampanye pemasaran kanthi nggunakake tampilan pelanggan sing ora lengkap, sampeyan bisa uga nggawe pelanggan rumangsa ora dingerteni utawa ora dingerteni.
  • Laporan marketing sing ora akurat - Kanthi cathetan data duplikat, sampeyan bisa uga menehi tampilan sing ora akurat babagan upaya pemasaran lan bali. Contone, sampeyan ngirim email 100 lead, nanging mung nampa respon saka 10 - bisa uga mung 80 saka 100 sing unik, lan liyane saka 20 minangka duplikat.
  • Ngurangi efisiensi operasional lan produktivitas karyawan - Nalika anggota tim njupuk data kanggo entitas tartamtu lan nemokake macem-macem cathetan sing disimpen ing sumber sing beda-beda utawa diklumpukake ing wektu sing padha ing sumber sing padha, iki minangka penghalang gedhe ing produktivitas karyawan. Yen kedadeyan kasebut asring banget, mula bisa nyebabake efisiensi operasional kabeh organisasi.
  • Ora bisa nindakake atribusi konversi sing bener - Yen sampeyan wis nyathet pengunjung sing padha karo entitas anyar saben-saben ngunjungi saluran sosial utawa situs web sampeyan, sampeyan bakal meh ora bisa nindakake atribusi konversi sing akurat, lan ngerti dalan sing bener sing ditindakake pengunjung menyang konversi.
  • Surat fisik lan elektronik sing ora dikirim - Iki minangka akibat paling umum saka rekaman duplikat. Kaya sing wis kasebut sadurunge, saben rekaman duplikat cenderung ngemot tampilan parsial saka entitas kasebut (mulane cathetan kasebut dadi duplikat ing set data sampeyan ing wiwitan). Amarga iki, cathetan tartamtu bisa uga ora ana lokasi fisik, utawa informasi kontak, sing bisa nyebabake layang gagal dikirim.

Apa Resolusi Entitas?

Resolusi entitas (ER) yaiku proses nemtokake kapan referensi kanggo entitas donya nyata padha karo (entitas sing padha) utawa ora padha (entitas sing beda). Ing tembung liyane, iku proses ngenali lan ngubungake sawetara cathetan menyang entitas sing padha nalika cathetan diterangake beda lan kosok balene.

Resolusi Entitas lan Kualitas Informasi dening John R. Talburt

Ngleksanakake Resolusi Entitas menyang Dataset Pemasaran Panjenengan

Sawise ndeleng pengaruh duplikat sing nggegirisi ing sukses kegiatan pemasaran sampeyan, penting banget kanggo duwe metode sing gampang, nanging kuat, deduplikasi dataset sampeyan. Iki ngendi proses saka resolusi entitas mlebu. Cukup, résolusi entitas nuduhake proses ngenali cathetan sing dadi entitas sing padha.

Gumantung saka kerumitan lan kahanan kualitas set data, proses iki bisa ngemot sawetara langkah. Aku bakal nggawa sampeyan liwat saben langkah saka proses iki supaya sampeyan bisa ngerti apa persis iku entails.

Cathetan: Aku bakal nggunakake istilah umum 'entitas' nalika njlèntrèhaké proses ing ngisor iki. Nanging proses sing padha ditrapake lan bisa ditrapake kanggo entitas apa wae sing melu proses marketing, kayata pelanggan, timbal, prospek, alamat lokasi, lsp.

Langkah Ing Proses Resolusi Entitas

  1. Nglumpukake cathetan data entitas sing manggon ing sumber data sing beda-beda – Iki langkah pisanan lan paling penting saka proses, ngendi sampeyan ngenali ngendi persis cathetan entitas sing disimpen. Iki bisa dadi data sing teka saka iklan media sosial, lalu lintas situs web, utawa diketik kanthi manual dening tenaga penjualan utawa staf pemasaran. Sawise sumber diidentifikasi, kabeh cathetan kudu digawa bebarengan ing sak panggonan.
  2. Profiling rekaman gabungan - Sawise cathetan digabungake ing siji dataset, saiki wektune kanggo mangerteni data kasebut lan nemokake rincian sing didhelikake babagan struktur lan isine. Profil data nganalisa data sampeyan kanthi statistik lan ngerteni yen nilai data ora lengkap, kosong, utawa ngetutake pola lan format sing ora bener. Profiling set data sampeyan nemokake rincian liyane, lan nyorot kesempatan ngresiki data potensial.
  3. Reresik lan standarisasi cathetan data - Profil data sing jero menehi dhaptar item sing bisa ditindakake kanggo ngresiki lan standarisasi set data. Iki bisa kalebu langkah-langkah kanggo ngisi data sing ilang, mbenerake jinis data, ndandani pola lan format, uga ngurai kolom kompleks dadi sub-elemen kanggo analisis data sing luwih apik.
  4. Cocog lan ngubungake cathetan sing duwe entitas sing padha - Saiki, cathetan data sampeyan wis siyap dicocogake lan disambungake, banjur rampungake cathetan sing ana ing entitas sing padha. Proses iki biasane ditindakake kanthi ngleksanakake algoritma pencocokan kelas industri utawa kepemilikan sing bisa nindakake pertandhingan sing tepat ing atribut sing ngenali unik, utawa pencocokan kabur ing kombinasi atribut entitas. Yen asil saka algoritma sing cocog ora akurat utawa ngemot positif palsu, sampeyan bisa uga kudu nyetel algoritma kasebut utawa menehi tandha kanthi manual sing cocog minangka duplikat utawa ora duplikat.
  5. Ngleksanakake aturan kanggo nggabungake entitas menyang cathetan emas – Iki ngendi gabungan final mengkono. Sampeyan mbokmenawa ora pengin kelangan data babagan entitas sing disimpen ing cathetan, mula langkah iki yaiku babagan ngatur aturan kanggo mutusake:
    • Rekaman endi sing dadi rekaman master lan endi duplikat?
    • Atribut apa saka duplikat sing pengin disalin menyang rekaman master?

Sawise aturan kasebut dikonfigurasi lan dileksanakake, output minangka sakumpulan cathetan emas entitas sampeyan.

Nggawe Kerangka Resolusi Entitas Terus-terusan

Sanajan kita ngliwati pandhuan langkah-langkah sing gampang kanggo ngrampungake entitas ing set data marketing, penting kanggo ngerti manawa iki kudu dianggep minangka proses sing terus-terusan ing organisasi sampeyan. Bisnis sing nandur modal kanggo mangerteni data lan ndandani masalah kualitas inti disetel kanggo wutah sing luwih janjeni.

Kanggo implementasine proses kasebut kanthi cepet lan luwih gampang, sampeyan uga bisa nyedhiyakake operator data utawa malah pemasar ing perusahaan sampeyan kanthi piranti lunak resolusi entitas sing gampang digunakake, sing bisa nuntun wong-wong mau liwat langkah-langkah kasebut ing ndhuwur.

Secara konklusif, kita bisa ngomong kanthi aman manawa dataset tanpa duplikat tumindak minangka pemain penting kanggo ngoptimalake ROI aktivitas marketing lan nguatake reputasi merek ing kabeh saluran pemasaran.