Razdvajanje: najboljše prakse za izogibanje ali popravljanje podvojenih podatkov o strankah

Najboljše prakse za odstranjevanje kopij podatkov za CRM

Podvojeni podatki ne zmanjšujejo samo natančnosti poslovnih vpogledov, ampak ogrožajo tudi kakovost vaše izkušnje strank. Čeprav se s podvojenimi podatki soočajo vsi - vodje informacijske tehnologije, poslovni uporabniki, analitiki podatkov - ima najslabši vpliv na tržno poslovanje podjetja. Ker tržniki predstavljajo ponudbo izdelkov in storitev podjetja v industriji, lahko slabi podatki hitro pokvarijo vaš ugled blagovne znamke in vodijo do negativnih izkušenj strank. Podvojeni podatki v CRM podjetja se pojavljajo iz različnih razlogov.

Od človeške napake do strank, ki zagotavljajo nekoliko drugačne informacije v različnih časovnih obdobjih v zbirki podatkov organizacije. Na primer, potrošnik na enem obrazcu navede svoje ime kot Jonathan Smith, na drugem pa Jon Smith. Izziv poslabšuje vse večja baza podatkov. Skrbnikom je pogosto vedno težje slediti DB-ju in tudi slediti ustreznim podatkom. Vse bolj zahtevno je zagotoviti, da je organizacijski DB še naprej natančen. "

Natik Ameen, strokovnjakinja za trženje pri Canz trženje

V tem članku si bomo ogledali različne vrste podvojenih podatkov in nekatere koristne strategije, s katerimi lahko tržniki izdelujejo zbirke podatkov svojih podjetij.

Različne vrste podvojenih podatkov

Podvojeni podatki so ponavadi razloženi kot kopija izvirnika. Vendar obstajajo različne vrste podvojenih podatkov, ki tej težavi še bolj zapletejo.

  1. Natančni dvojniki v istem viru - To se zgodi, ko se zapisi iz enega vira podatkov prenesejo v drug vir podatkov, ne da bi se upoštevale tehnike ujemanja ali združevanja. Primer bi bil kopiranje informacij iz CRM v orodje za trženje po e-pošti. Če se je stranka naročila na vaše glasilo, je njihov zapis že prisoten v orodju za e-poštno trženje in prenos podatkov iz CRM v orodje bo ustvaril podvojene kopije iste entitete. 
  2. Natančne dvojnike v več virih - Natančni dvojniki v več virih se običajno pojavijo zaradi pobud za varnostno kopiranje podatkov v podjetju. Organizacije se navadno upirajo dejavnostim čiščenja podatkov in so nagnjene hraniti vse kopije podatkov, ki jih imajo na voljo. To vodi do različnih virov, ki vsebujejo podvojene informacije.
  3. Spreminjanje dvojnikov v več virih - Dvojniki lahko obstajajo tudi z različnimi informacijami. To se ponavadi zgodi, ko stranke spremenijo priimek, naziv delovnega mesta, podjetje, e-poštni naslov itd. In ker obstajajo opazne razlike med starimi in novimi zapisi, se vhodne informacije obravnavajo kot nova entiteta.
  4. Nenatančne dvojnike v istem ali več virih - Nenatančen dvojnik je, kadar vrednost podatkov pomeni isto, vendar je predstavljena na različne načine. Na primer, ime Dona Jane Ruth bi lahko shranili kot Dona J. Ruth ali DJ Ruth. Vse vrednosti podatkov predstavljajo isto stvar, vendar se v primerjavi s preprostimi tehnikami ujemanja podatkov štejejo za neenake.

Deduplikacija je lahko zelo zapleten postopek, saj potrošniki in podjetja sčasoma pogosto spremenijo svoje kontaktne podatke. Način vnosa vsakega polja podatkov je različen - od imena, e-poštnega naslova, naslova bivališča, poslovnega naslova itd.

Tu je seznam 5 najboljših praks za kopiranje podatkov, ki jih lahko tržniki začnejo uporabljati danes.

Strategija 1: preverite veljavnost vnosa podatkov

Na vseh mestih za vnos podatkov bi morali imeti strog nadzor nad preverjanjem veljavnosti. To vključuje zagotovitev, da so vhodni podatki v skladu z zahtevano vrsto podatkov, obliko in v sprejemljivih obsegih. To lahko zelo pomaga pri popolnosti, veljavnosti in natančnosti vaših podatkov. Poleg tega je ključnega pomena, da vaš potek vnosa podatkov ni konfiguriran samo za ustvarjanje novih zapisov, temveč najprej išče in ugotavlja, ali nabor podatkov vsebuje obstoječi zapis, ki se ujema z dohodnim. In v takih primerih le najde in posodobi, namesto da bi ustvaril nov zapis. Številna podjetja so vključila čeke za stranke, da rešijo tudi svoje podvojene podatke.

Strategija 2: Izvedite kopiranje z uporabo avtomatiziranih orodij

Uporabite samopostrežno storitev programska oprema za razmnoževanje podatkov ki vam lahko pomaga pri prepoznavanju in čiščenju podvojenih zapisov. Ta orodja lahko standardizirati podatke, natančno najdejo natančna in nenatančna ujemanja, poleg tega pa so zmanjšali tudi ročno delo pri pregledu tisočih vrstic podatkov. Prepričajte se, da orodje nudi podporo za uvoz podatkov iz najrazličnejših virov, kot so Excelovi listi, baza podatkov CRM, seznami itd.

Strategija 3: Uporaba tehnik razmnoževanja, specifičnih za podatke

Odvisno od narave podatkov se deduplikacija podatkov izvaja različno. Tržniki morajo biti previdni pri odštevanju podatkov, ker lahko ista stvar v različnih atributih podatkov pomeni nekaj drugačnega. Če se na primer na e-poštnem naslovu ujemata dva zapisa podatkov, obstaja velika verjetnost, da sta dvojnika. Če pa se dva zapisa na naslovu ujemata, potem ni nujno, da gre za dvojnik, ker bi lahko imela dva posameznika iz istega gospodinjstva ločena naročila v vašem podjetju. Zato poskrbite, da boste izvajali dejavnosti kopiranja, združevanja in čiščenja podatkov glede na vrsto podatkov, ki jih vsebujejo vaši nabori podatkov.

Strategija 4: Z bogatitvijo podatkov dosežemo zlati rekord

Ko določite seznam zadetkov, ki obstajajo v vaši bazi podatkov, je ključnega pomena, da te podatke analizirate, preden lahko sprejmete odločitve o združevanju ali čiščenju podatkov. Če obstaja več zapisov za eno entiteto in nekateri predstavljajo netočne informacije, potem je najbolje, da te zapise očistite. Če pa so dvojniki nepopolni, je združevanje podatkov boljša izbira, saj bo omogočilo obogatitev podatkov, združeni zapisi pa bodo lahko dodali večjo vrednost vašemu podjetju. 

Kakor koli že, tržniki bi si morali prizadevati za enoten pogled na svoje tržne informacije, imenovan zlati glavni zapis.

Strategija 5: Spremljanje kazalnikov kakovosti podatkov

Stalna prizadevanja, da bi bili vaši podatki čisti in odštevani, je najboljši način za izvajanje strategije podvajanja podatkov. Tu je lahko zelo koristno orodje, ki ponuja funkcije profiliranja podatkov in upravljanja kakovosti. Tržniki so nujno pozorni na točnost, veljavnost, popolnost, unikatnost in skladnost podatkov, ki se uporabljajo za trženje.

Ker organizacije še naprej dodajajo podatkovne aplikacije v svoje poslovne procese, mora vsak tržnik imeti vzpostavljene strategije za razmnoževanje podatkov. Pobude, na primer uporaba orodij za razmnoževanje podatkov in oblikovanje boljših potekov preverjanja veljavnosti za ustvarjanje in posodabljanje podatkovnih zapisov, so nekatere ključne strategije, ki lahko v vaši organizaciji omogočijo zanesljivo kakovost podatkov.

O podatkovni lestvi

Data Ladder je platforma za upravljanje kakovosti podatkov, ki podjetjem pomaga pri čiščenju, kategorizaciji, standardizaciji, razmnoževanju, profiliranju in obogatitvi njihovih podatkov. Naša vodilna programska oprema za ujemanje podatkov vam pomaga najti ujemajoče se zapise, združiti podatke in odstraniti dvojnike z uporabo inteligentnih nejasnih algoritmov za ujemanje in strojnega učenja, ne glede na to, kje živijo vaši podatki in v kateri obliki.

Prenesite brezplačno preskusno različico programske opreme Data Ladder

Kaj menite?

Ta stran uporablja Akismet za zmanjšanje nezaželene pošte. Preberite, kako se vaš komentar obravnava.