Pemasaran Mbutuhake Data Berkualitas supaya Didorong Data - Perjuangan & Solusi

Kualitas Data Pemasaran lan Pemasaran Data-Driven

Pemasar ngalami tekanan banget supaya bisa didorong data. Nanging, sampeyan ora bakal nemokake pemasar ngomong babagan kualitas data sing ora apik utawa takon babagan kekurangan manajemen data lan kepemilikan data ing organisasi. Nanging, dheweke ngupayakake data-driven kanthi data sing ala. Ironi tragis! 

Kanggo umume pemasar, masalah kaya data sing ora lengkap, salah ketik, lan duplikat malah ora diakoni minangka masalah. Dheweke bakal ngentekake pirang-pirang jam kanggo ndandani kesalahan ing Excel, utawa bakal neliti plugin kanggo nyambungake sumber data lan nambah alur kerja, nanging dheweke ora ngerti manawa iki minangka masalah kualitas data sing duwe efek riak ing organisasi sing nyebabake jutaan ilang. dhuwit. 

Carane Kualitas Data Dampak Proses Bisnis

Pemasar saiki kepunjulen karo metrik, tren, laporan, lan analitik sing mung ora duwe wektu kanggo teliti karo tantangan kualitas data. Nanging sing masalah. Yen pemasar ora duwe data sing akurat kanggo miwiti, kepiye carane bisa nggawe kampanye sing efektif? 

Aku ngrambah sawetara pemasar nalika miwiti nulis iki. Aku cukup Bejo duwe Axel Lavergne, Co-pendiri saka ReviewFlowz kanggo nuduhake pengalaman karo data miskin. 

Mangkene wangsulane sing wicaksana kanggo pitakonku. 

  1. Apa perjuangan awal sampeyan karo kualitas data nalika nggawe produk sampeyan? Aku nyiyapake mesin generasi review lan perlu sawetara pancingan kanggo pengaruh kanggo ngirim panjalukan review kanggo pelanggan seneng ing wektu nalika padha kamungkinan bakal ninggalake review positif. 

    Kanggo nindakake iki, tim nggawe Skor Promoter Net (NPS) survey sing bakal dikirim metu 30 dina sawise ndhaptar. Saben pelanggan ninggalake NPS positif, wiwitane 9 lan 10, banjur ditambah dadi 8, 9, lan 10, dheweke bakal diundang ninggalake review lan entuk kertu hadiah $ 10. Tantangan paling gedhe ing kene yaiku yen segmen NPS disetel ing platform otomatisasi pemasaran, nalika data ana ing alat NPS. Sumber data sing pedhot lan data sing ora konsisten ing antarane piranti dadi kemacetan sing mbutuhake panggunaan alat lan alur kerja tambahan.

    Nalika tim kasebut terus nggabungake aliran logika lan titik integrasi sing beda-beda, dheweke kudu ngatasi konsistensi karo data warisan. Produk berkembang, tegese data produk saya ganti, mbutuhake perusahaan supaya skema data laporan sing konsisten saka wektu.

  2. Apa langkah sing sampeyan lakoni kanggo ngrampungake masalah kasebut? Perlu kerja keras karo tim data kanggo mbangun teknik data sing tepat babagan aspek integrasi. Bisa uga cukup dhasar, nanging kanthi macem-macem integrasi, lan akeh kiriman nganyari, kalebu nganyari sing mengaruhi aliran signup, kita kudu nggawe macem-macem aliran logika adhedhasar acara, data statis, lsp.
  3. Apa departemen pemasaran sampeyan duwe ujar babagan ngrampungake tantangan kasebut? Iku bab angel. Yen sampeyan pindhah menyang tim data kanthi masalah sing spesifik, sampeyan bisa uga mikir yen iki minangka solusi sing gampang mung butuh 1 jam kanggo ndandani nanging pancene asring kalebu akeh owah-owahan sing sampeyan ora ngerti. Ing kasus khusus babagan plugin, sumber utama masalah yaiku njaga data sing konsisten karo data warisan. Produk berkembang, lan pancen angel njaga skema data laporan sing konsisten saka wektu.

    Dadi ya, mesthi ngomong babagan kabutuhan, nanging nalika nerangake carane ngleksanakake nganyari lan liya-liyane, sampeyan pancene ora bisa nantang tim teknik data sing tepat sing ngerti dheweke kudu ngatasi akeh owah-owahan supaya bisa kedadeyan, lan kanggo "nglindhungi" data saka nganyari mangsa.

  4. Napa para pemasar ora ngomong babagan Manajemen data utawa kualitas data sanajan padha nyoba dadi data-mimpin? Aku iki pancene kasus ora éling masalah. Umume pemasar sing dakkandhakake kanthi akeh ngremehake tantangan pengumpulan data, lan ing dasare, ndeleng KPI sing wis pirang-pirang taun tanpa takon. Nanging apa sing sampeyan sebut signup, timbal, utawa malah pengunjung unik owah-owahan massively gumantung persiyapan nelusuri, lan ing produk.

    Conto dhasar banget: sampeyan ora duwe validasi email lan tim produk sampeyan nambahake. Apa signup banjur? Sadurunge utawa sawise validasi? Aku malah ora bakal miwiti kanggo pindhah menyang kabeh web nelusuri subtleties.

    Aku uga duwe akeh hubungane karo atribusi lan cara tim marketing dibangun. Umume pemasar tanggung jawab kanggo saluran utawa subset saluran, lan nalika sampeyan nyimpulake apa sing saben anggota tim atributake menyang saluran kasebut, sampeyan biasane udakara 150% utawa 200% atribusi. Muni ora masuk akal yen sampeyan nulis kaya ngono, mula ora ana sing nindakake. Aspek liyane mbokmenawa koleksi data kerep dadi masalah teknis, lan umume pemasar ora ngerti. Wekasanipun, sampeyan ora bisa nglampahi wektu kanggo ndandani data lan nggoleki informasi piksel-sampurna amarga sampeyan mung ora bakal entuk.

  5. Apa langkah praktis / langsung sing sampeyan pikirake bisa ditindakake para pemasar kanggo ndandani kualitas data pelanggan?Sijine dhewe ing sepatu pangguna, lan nyoba saben corong sampeyan. Takon dhewe apa jenis acara utawa tumindak konversi sing sampeyan micu ing saben langkah. Sampeyan bisa uga bakal kaget banget babagan apa sing kedadeyan. Ngerteni apa tegese nomer ing urip nyata, kanggo pelanggan, timbal utawa pengunjung, pancen dhasar kanggo mangerteni data sampeyan.

Pemasaran Nduwe Pangerten sing paling jero babagan Pelanggan Nanging Perjuangan Ndhaptar Masalah Kualitas Data

Pemasaran minangka inti saka organisasi apa wae. Iku departemen sing nyebar tembung babagan produk. Iku departemen sing dadi jembatan antarane pelanggan lan bisnis. Departemen sing cukup jujur, mbukak acara.

Nanging, dheweke uga paling berjuang kanthi akses menyang data sing berkualitas. Luwih elek, kaya sing kasebut Axel, dheweke bisa uga ora ngerti apa tegese data miskin lan apa sing dilawan! Ing ngisor iki sawetara statistik sing dipikolehi saka laporan DOMO, Marketing anyar MO, kanggo nyelehake samubarang ing perspektif:

  • 46% pemasar ngandhakake yen akeh saluran data lan sumber wis nggawe luwih angel ngrancang kanggo jangka panjang.
  • 30% pemasar senior percaya yen departemen CTO lan IT kudu tanggung jawab ndarbeni data. Perusahaan isih ngerteni kepemilikan data!
  • 17.5% percaya yen ana kekurangan sistem sing ngumpulake data lan menehi transparansi ing kabeh tim.

Angka-angka kasebut nuduhake manawa wektune marketing duwe data lan nggawe panjaluk supaya bener-bener didorong data.

Apa sing Bisa Ditindakake Pemasar Kanggo Ngerti, Ngenali, lan Nangani Tantangan Kualitas Data?

Sanajan data minangka tulang punggung kanggo nggawe keputusan bisnis, akeh perusahaan sing isih berjuang kanggo nambah kerangka manajemen data kanggo ngatasi masalah kualitas. 

Ing laporan dening Evolusi Pemasaran, luwih saka seprapat saka 82% perusahaan ing survey padha babras dening data substandard. Pemasar ora bisa maneh nyapu pertimbangan kualitas data ing karpet utawa ora bisa ora ngerti tantangan kasebut. Dadi apa sing bisa ditindakake para pemasar kanggo ngatasi tantangan kasebut? Mangkene limang praktik paling apik kanggo miwiti.

Praktek paling apik 1: Mulai sinau babagan masalah kualitas data

Pemasar kudu ngerti masalah kualitas data kaya kanca IT. Sampeyan kudu ngerti masalah umum sing ana gandhengane karo set data sing kalebu nanging ora diwatesi:

  • Salah ketik, kesalahan ejaan, kesalahan jeneng, kesalahan ngrekam data
  • Masalah karo konvensi jeneng lan kekurangan standar kayata nomer telpon tanpa kode negara utawa nggunakake format tanggal sing beda.
  • Rincian sing ora lengkap kaya alamat email sing ilang, jeneng mburi, utawa informasi kritis sing dibutuhake kanggo kampanye sing efektif
  • Informasi sing ora akurat kayata jeneng sing salah, nomer sing salah, email, lsp
  • Sumber data sing beda-beda ing ngendi sampeyan ngrekam informasi saka individu sing padha, nanging disimpen ing platform utawa alat sing beda-beda sing nyegah sampeyan entuk tampilan gabungan.
  • Data duplikat ing ngendi informasi kasebut ora sengaja diulang ing sumber data sing padha utawa ing sumber data liyane

Mangkene carane data miskin katon ing sumber data:

marketing masalah data miskin

Ngerteni istilah kaya kualitas data, manajemen data, lan tata kelola data bisa mbantu sampeyan ngerteni kesalahan ing Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM) platform, lan kanthi babagan kasebut, ngidini sampeyan tumindak kaya sing dibutuhake.

Praktek Paling Apik 2: Tansah Prioritasake Data Kualitas

Aku wis ana, rampung. Iku nggodho kanggo nglirwakake data sing ala amarga yen sampeyan nggali jero, mung 20% ​​data sampeyan sing bisa digunakake. Luwih saka 80% data wis boroske. Utamakan kualitas tinimbang kuantitas! Sampeyan bisa nindakake kanthi ngoptimalake metode pengumpulan data. Contone, yen sampeyan ngrekam data saka formulir web, priksa manawa sampeyan mung ngumpulake data sing perlu lan matesi kabutuhan pangguna kanggo ngetik informasi kasebut kanthi manual. Sing luwih akeh wong kudu 'ngetik' info, luwih dhuwur kemungkinan ngirim data sing ora lengkap utawa ora akurat.

Praktek Paling Apik 3: Gunakake Teknologi Kualitas Data sing Tepat

Sampeyan ora kudu nglampahi yuta dolar kanggo ndandani kualitas data. Ana pirang-pirang alat lan platform sing bisa mbantu sampeyan supaya data sampeyan tanpa repot. Piranti kasebut bisa mbantu sampeyan kalebu:

  • Data profiling: Mbantu sampeyan ngenali macem-macem kesalahan ing set data kayata kolom sing ilang, entri duplikat, kesalahan ejaan lsp.
  • Reresik data: Mbantu sampeyan ngresiki data kanthi ngaktifake transformasi sing luwih cepet saka data miskin menyang data sing dioptimalake.
  • Kecocokan data: Mbantu sampeyan cocog karo set data ing macem-macem sumber data lan ngubungake / nggabungake data saka sumber kasebut bebarengan. Contone, sampeyan bisa nggunakake data match kanggo nyambungake sumber data online lan offline.

Teknologi kualitas data bakal ngidini sampeyan fokus ing apa sing penting kanthi ngurus karya sing berlebihan. Sampeyan ora perlu kuwatir babagan mbuwang wektu kanggo ndandani data ing Excel utawa ing CRM sadurunge miwiti kampanye. Kanthi integrasi alat kualitas data, sampeyan bakal bisa ngakses data kualitas sadurunge saben kampanye.

Praktek paling apik 4: Nglibatake Manajemen Senior 

Pembuat keputusan ing organisasi sampeyan bisa uga ora ngerti babagan masalah kasebut, utawa sanajan ana, dheweke isih nganggep yen iki minangka masalah IT lan dudu masalah marketing. Iki ngendi sampeyan kudu langkah kanggo ngusulake solusi. Data ala ing CRM? Data ala saka survey? Data pelanggan sing ala? Kabeh iki minangka masalah marketing lan ora ana hubungane karo tim IT! Nanging kajaba pemasar munggah kanggo menehi saran kanggo ngrampungake masalah kasebut, organisasi bisa uga ora nindakake apa-apa babagan masalah kualitas data. 

Best Practice 5: Ngenali masalah ing tingkat sumber 

Kadhangkala, masalah data sing ora apik disebabake proses sing ora efisien. Nalika sampeyan bisa ngresiki data ing lumahing, kajaba sing ora ngenali sabab ROOT saka masalah, sampeyan bakal kenek karo masalah kualitas padha ing baleni. 

Contone, yen sampeyan ngumpulake data timbal saka kaca kebangkrutan, lan sampeyan weruh 80% data duwe masalah karo entri nomer telpon, sampeyan bisa nindakake kontrol entri data (kayata nempatake kolom kode kutha wajib) kanggo mesthekake sampeyan ' maneh entuk data sing akurat. 

Panyebab utama akeh masalah data relatif gampang diatasi. Sampeyan mung kudu njupuk wektu kanggo digali luwih jero lan ngenali masalah inti lan nggawe gaweyan ekstra kanggo ngatasi masalah! 

Data minangka Backbone Operasi Pemasaran

Data minangka tulang punggung operasi pemasaran, nanging yen data iki ora akurat, lengkap, utawa dipercaya, sampeyan bakal kelangan dhuwit amarga kesalahan sing larang. Kualitas data ora diwatesi ing departemen IT maneh. Pemasar minangka pamilik data pelanggan lan mulane kudu bisa ngetrapake proses lan teknologi sing bener kanggo nggayuh tujuan sing didorong data.

Apa sampeyan mikir?

Situs iki nggunakake Akismet kanggo ngurangi spam. Sinau babagan proses data sampeyan.