മാർക്കറ്റിംഗിന് ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ ഡാറ്റ-ഡ്രിവെൻ ആയിരിക്കണം - പോരാട്ടങ്ങളും പരിഹാരങ്ങളും

മാർക്കറ്റിംഗ് ഡാറ്റ ക്വാളിറ്റിയും ഡാറ്റ-ഡ്രിവൻ മാർക്കറ്റിംഗും

ഡാറ്റാധിഷ്‌ഠിതമാകാൻ വിപണനക്കാർ കടുത്ത സമ്മർദ്ദത്തിലാണ്. എന്നിരുന്നാലും, വിപണനക്കാർ മോശം ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാരത്തെക്കുറിച്ചോ അവരുടെ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കുള്ളിലെ ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റിന്റെയും ഡാറ്റ ഉടമസ്ഥതയുടെയും അഭാവത്തെക്കുറിച്ചോ സംസാരിക്കുന്നത് നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയില്ല. പകരം, അവർ മോശം ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ-ഡ്രിവൺ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ദുരന്ത വിരോധാഭാസം! 

മിക്ക വിപണനക്കാർക്കും, അപൂർണ്ണമായ ഡാറ്റ, അക്ഷരത്തെറ്റുകൾ, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ ഒരു പ്രശ്നമായി പോലും തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നില്ല. Excel-ൽ പിശകുകൾ പരിഹരിക്കാൻ അവർ മണിക്കൂറുകളോളം ചെലവഴിക്കും, അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും വർക്ക്ഫ്ലോകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും പ്ലഗിനുകൾക്കായി അവർ ഗവേഷണം നടത്തും, എന്നാൽ ഇത് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് നഷ്ടത്തിന് കാരണമാകുന്ന ഓർഗനൈസേഷനിലുടനീളം തരംഗഫലമുണ്ടാക്കുന്ന ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാര പ്രശ്‌നങ്ങളാണെന്ന് അവർക്കറിയില്ല. പണം. 

ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം ബിസിനസ് പ്രക്രിയയെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു

ഇന്ന് വിപണനക്കാർ മെട്രിക്‌സ്, ട്രെൻഡുകൾ, റിപ്പോർട്ടുകൾ, അനലിറ്റിക്‌സ് എന്നിവയാൽ ഞെരുങ്ങിപ്പോയതിനാൽ അവർക്ക് ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര വെല്ലുവിളികളിൽ സൂക്ഷ്മത പുലർത്താൻ സമയമില്ല. പക്ഷെ അതാണ് പ്രശ്നം. വിപണനക്കാർക്ക് ആരംഭിക്കുന്നതിന് കൃത്യമായ ഡാറ്റ ഇല്ലെങ്കിൽ, ലോകത്ത് അവർക്ക് എങ്ങനെ ഫലപ്രദമായ കാമ്പെയ്‌നുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും? 

ഞാൻ ഈ ഭാഗം എഴുതാൻ തുടങ്ങിയപ്പോൾ ഞാൻ നിരവധി വിപണനക്കാരെ സമീപിച്ചു. കിട്ടാനുള്ള ഭാഗ്യം എനിക്കുണ്ടായി ആക്സൽ ലാവെർഗ്നെ, സഹസ്ഥാപകൻ റിവ്യൂഫ്ലോസ് മോശം ഡാറ്റയുമായി അവന്റെ അനുഭവം പങ്കിടാൻ. 

എന്റെ ചോദ്യങ്ങൾക്കുള്ള അദ്ദേഹത്തിന്റെ ഉൾക്കാഴ്ചയുള്ള ഉത്തരങ്ങൾ ഇതാ. 

  1. നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിങ്ങളുടെ പ്രാരംഭ പോരാട്ടങ്ങൾ എന്തായിരുന്നു? ഞാൻ ഒരു റിവ്യൂ ജനറേഷൻ എഞ്ചിൻ സജ്ജീകരിക്കുകയായിരുന്നു, സന്തുഷ്ടരായ ഉപഭോക്താക്കൾ ഒരു പോസിറ്റീവ് റിവ്യൂ നൽകാൻ സാധ്യതയുള്ള സമയത്ത് അവർക്ക് അവലോകന അഭ്യർത്ഥനകൾ അയയ്‌ക്കാൻ കുറച്ച് കൊളുത്തുകൾ ആവശ്യമാണ്. 

    ഇത് സാധ്യമാക്കാൻ, ടീം ഒരു നെറ്റ് പ്രൊമോട്ടർ സ്കോർ സൃഷ്ടിച്ചു (NPS) സൈൻ അപ്പ് കഴിഞ്ഞ് 30 ദിവസത്തിന് ശേഷം അയയ്‌ക്കുന്ന സർവേ. ഒരു ഉപഭോക്താവ് ആദ്യം 9 ഉം 10 ഉം ഉള്ള ഒരു പോസിറ്റീവ് NPS ഉപേക്ഷിക്കുമ്പോൾ, പിന്നീട് 8, 9, 10 എന്നിവയിലേക്ക് വികസിപ്പിച്ചാൽ, ഒരു അവലോകനം നടത്താനും പകരമായി $10 സമ്മാന കാർഡ് നേടാനും അവരെ ക്ഷണിക്കും. ഡാറ്റ എൻപിഎസ് ടൂളിൽ ഇരിക്കുമ്പോൾ, മാർക്കറ്റിംഗ് ഓട്ടോമേഷൻ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൽ എൻപിഎസ് സെഗ്‌മെന്റ് സജ്ജീകരിച്ചുവെന്നതാണ് ഇവിടെ ഏറ്റവും വലിയ വെല്ലുവിളി. വിച്ഛേദിക്കപ്പെട്ട ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളും ടൂളുകളിലുടനീളമുള്ള പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഡാറ്റയും അധിക ടൂളുകളും വർക്ക്ഫ്ലോകളും ഉപയോഗിക്കേണ്ട ഒരു തടസ്സമായി മാറി.

    വ്യത്യസ്ത ലോജിക് ഫ്ലോകളും ഇന്റഗ്രേഷൻ പോയിന്റുകളും സമന്വയിപ്പിക്കാൻ ടീം പോയതിനാൽ, ലെഗസി ഡാറ്റയുമായി സ്ഥിരത നിലനിർത്തുന്നത് അവർക്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടിവന്നു. ഉൽപ്പന്നം വികസിക്കുന്നു, അതായത് ഉൽപ്പന്ന ഡാറ്റ നിരന്തരം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു, കാലക്രമേണ സ്ഥിരമായ റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഡാറ്റ സ്കീമ നിലനിർത്താൻ കമ്പനികൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു.

  2. പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ നിങ്ങൾ എന്ത് നടപടികളാണ് സ്വീകരിച്ചത്? സംയോജന വശത്തിന് ചുറ്റും ശരിയായ ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ് നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ടീമുമായി വളരെയധികം പ്രവർത്തിക്കേണ്ടി വന്നു. വളരെ അടിസ്ഥാനപരമായി തോന്നാം, എന്നാൽ സൈൻഅപ്പ് ഫ്ലോയെ ബാധിക്കുന്ന അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ഉൾപ്പെടെ നിരവധി വ്യത്യസ്‌ത സംയോജനങ്ങളും നിരവധി അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ഷിപ്പിംഗും ഉള്ളതിനാൽ, ഇവന്റുകൾ, സ്റ്റാറ്റിക് ഡാറ്റ മുതലായവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഞങ്ങൾക്ക് നിരവധി ലോജിക് ഫ്ലോകൾ നിർമ്മിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
  3. ഈ വെല്ലുവിളികൾ പരിഹരിക്കുന്നതിൽ നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് വകുപ്പിന് എന്തെങ്കിലും പറയാനുണ്ടോ? അതൊരു തന്ത്രപരമായ കാര്യമാണ്. ഒരു പ്രത്യേക പ്രശ്‌നവുമായി നിങ്ങൾ ഡാറ്റാ ടീമിലേക്ക് പോകുമ്പോൾ, ഇത് എളുപ്പമുള്ള ഒരു പരിഹാരമാണെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതിയേക്കാം ശരിയാക്കാൻ 1 മണിക്കൂർ മാത്രമേ എടുക്കൂ എന്നാൽ ഇത് പലപ്പോഴും നിങ്ങൾക്ക് അറിയാത്ത ഒരു ടൺ മാറ്റങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. പ്ലഗിന്നുകളെ സംബന്ധിച്ച എന്റെ പ്രത്യേക സാഹചര്യത്തിൽ, ലെഗസി ഡാറ്റയുമായി സ്ഥിരതയുള്ള ഡാറ്റ നിലനിർത്തുന്നതാണ് പ്രശ്നങ്ങളുടെ പ്രധാന ഉറവിടം. ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വികസിക്കുന്നു, കാലക്രമേണ സ്ഥിരമായ റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഡാറ്റ സ്കീമ നിലനിർത്തുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.

    അതെ, ആവശ്യങ്ങളുടെ കാര്യത്തിൽ തീർച്ചയായും പറയേണ്ട കാര്യമാണ്, എന്നാൽ അപ്‌ഡേറ്റുകൾ എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കണം എന്നതിനെ കുറിച്ച് പറയുമ്പോൾ, അത് സംഭവിക്കുന്നതിന് ധാരാളം മാറ്റങ്ങൾ നേരിടേണ്ടിവരുമെന്ന് അറിയാവുന്ന ഒരു ശരിയായ ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമിനെ നിങ്ങൾക്ക് വെല്ലുവിളിക്കാൻ കഴിയില്ല. ഭാവിയിലെ അപ്‌ഡേറ്റുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റയെ "സംരക്ഷിക്കാൻ".

  4. എന്തുകൊണ്ട് വിപണനക്കാർ ഇതിനെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുന്നില്ല ഡാറ്റ മാനേജുമെന്റ് അതോ അവർ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതമായിരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരമോ? ഇത് ശരിക്കും പ്രശ്നം മനസ്സിലാക്കാത്ത ഒരു കേസാണെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. ഞാൻ സംസാരിച്ച മിക്ക വിപണനക്കാരും ഡാറ്റാ ശേഖരണ വെല്ലുവിളികളെ കുറച്ചുകാണുന്നു, അടിസ്ഥാനപരമായി, വർഷങ്ങളായി ചോദ്യം ചെയ്യപ്പെടാതെ കെപിഐകൾ നോക്കുക. എന്നാൽ നിങ്ങൾ സൈൻഅപ്പ്, ലീഡ്, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു അദ്വിതീയ സന്ദർശകൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ ട്രാക്കിംഗ് സജ്ജീകരണത്തെയും ഉൽപ്പന്നത്തെയും ആശ്രയിച്ച് വൻതോതിൽ മാറുന്നു.

    വളരെ അടിസ്ഥാനപരമായ ഉദാഹരണം: നിങ്ങൾക്ക് ഇമെയിൽ മൂല്യനിർണ്ണയം ഇല്ലായിരുന്നു, നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്ന ടീം അത് ചേർക്കുന്നു. അപ്പോൾ എന്താണ് സൈൻഅപ്പ്? മൂല്യനിർണ്ണയത്തിന് മുമ്പോ ശേഷമോ? എല്ലാ വെബ് ട്രാക്കിംഗ് സൂക്ഷ്മതകളിലേക്കും ഞാൻ പോകാൻ തുടങ്ങുകയില്ല.

    ആട്രിബ്യൂഷനും മാർക്കറ്റിംഗ് ടീമുകൾ നിർമ്മിക്കുന്ന രീതിയുമായി ഇതിന് വളരെയധികം ബന്ധമുണ്ടെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. മിക്ക വിപണനക്കാരും ഒരു ചാനലിന്റെയോ ചാനലുകളുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗത്തിന്റെയോ ഉത്തരവാദികളാണ്, കൂടാതെ ഒരു ടീമിലെ ഓരോ അംഗവും അവരുടെ ചാനലിന് എന്ത് ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നു എന്ന് നിങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ സാധാരണയായി ആട്രിബ്യൂഷന്റെ ഏകദേശം 150% അല്ലെങ്കിൽ 200% ആയിരിക്കും. നിങ്ങൾ അങ്ങനെ ഇടുമ്പോൾ യുക്തിരഹിതമായി തോന്നുന്നു, അതിനാലാണ് ആരും ചെയ്യാത്തത്. മറ്റൊരു വശം, ഡാറ്റാ ശേഖരണം പലപ്പോഴും വളരെ സാങ്കേതിക പ്രശ്‌നങ്ങളിലേക്കാണ് വരുന്നത്, മാത്രമല്ല മിക്ക വിപണനക്കാർക്കും അവ ശരിക്കും പരിചിതമല്ല. ആത്യന്തികമായി, ഡാറ്റ ശരിയാക്കുന്നതിനും പിക്സൽ-തികഞ്ഞ വിവരങ്ങൾക്കായി തിരയുന്നതിനും നിങ്ങൾക്ക് സമയം ചെലവഴിക്കാനാകില്ല, കാരണം നിങ്ങൾക്ക് അത് ലഭിക്കില്ല.

  5. ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം പരിഹരിക്കുന്നതിന് വിപണനക്കാർക്ക് എന്ത് പ്രായോഗിക/ഉടൻ നടപടികൾ സ്വീകരിക്കാമെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു?ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ ഷൂസിൽ സ്വയം ഇടുക, നിങ്ങളുടെ ഓരോ ഫണലുകളും പരീക്ഷിക്കുക. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും നിങ്ങൾ ഏത് തരത്തിലുള്ള ഇവന്റോ പരിവർത്തന പ്രവർത്തനമോ ആണ് ആരംഭിക്കുന്നതെന്ന് സ്വയം ചോദിക്കുക. യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾ വളരെ ആശ്ചര്യപ്പെടും. ഒരു ഉപഭോക്താവിനോ ലീഡിനോ സന്ദർശകനോ ​​വേണ്ടി യഥാർത്ഥ ജീവിതത്തിൽ ഒരു നമ്പർ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത് എന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് തികച്ചും അടിസ്ഥാനപരമാണ്.

മാർക്കറ്റിംഗിന് ഉപഭോക്താവിനെ കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയുണ്ട് എന്നിട്ടും അവരുടെ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നങ്ങൾ ക്രമത്തിൽ ലഭിക്കാൻ പാടുപെടുന്നു

ഏതൊരു സ്ഥാപനത്തിന്റെയും ഹൃദയഭാഗമാണ് മാർക്കറ്റിംഗ്. ഡിപ്പാർട്ട്‌മെന്റാണ് ഉൽപ്പന്നത്തെക്കുറിച്ച് പ്രചരിപ്പിക്കുന്നത്. ഉപഭോക്താവിനും ബിസിനസ്സിനും ഇടയിലുള്ള പാലമാണ് വകുപ്പ്. വളരെ സത്യസന്ധമായി, ഷോ നടത്തുന്ന വകുപ്പ്.

എന്നിട്ടും, ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള ആക്‌സസുമായി അവർ ഏറ്റവും ബുദ്ധിമുട്ടുകയാണ്. മോശം, ആക്‌സൽ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, മോശം ഡാറ്റ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നതെന്നും അവർ എന്താണ് എതിർക്കുന്നതെന്നും അവർ മനസ്സിലാക്കിയിരിക്കില്ല! DOMO റിപ്പോർട്ടിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച ചില സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഇതാ, മാർക്കറ്റിംഗിന്റെ പുതിയ MO, കാര്യങ്ങൾ കാഴ്ചപ്പാടിലേക്ക് കൊണ്ടുവരാൻ:

  • 46% വിപണനക്കാർ പറയുന്നത്, ഡാറ്റാ ചാനലുകളുടെയും ഉറവിടങ്ങളുടെയും എണ്ണം ദീർഘകാലത്തേക്ക് ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു എന്നാണ്.
  • 30% മുതിർന്ന വിപണനക്കാർ വിശ്വസിക്കുന്നത് സിടിഒയും ഐടി വകുപ്പും ഡാറ്റ സ്വന്തമാക്കാനുള്ള ഉത്തരവാദിത്തം വഹിക്കണമെന്നാണ്. കമ്പനികൾ ഇപ്പോഴും ഡാറ്റയുടെ ഉടമസ്ഥാവകാശം കണ്ടെത്തുകയാണ്!
  • 17.5% പേർ ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിച്ച് ടീമിലുടനീളം സുതാര്യത വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന സംവിധാനങ്ങളുടെ അഭാവമുണ്ടെന്ന് വിശ്വസിക്കുന്നു.

മാർക്കറ്റിംഗിന് ഡാറ്റ സ്വന്തമാക്കാനുള്ള സമയമാണിതെന്നും അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതമാകാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്ന ജനറേഷനാണെന്നും ഈ സംഖ്യകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര വെല്ലുവിളികൾ മനസ്സിലാക്കാനും തിരിച്ചറിയാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും മാർക്കറ്റർമാർക്ക് എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും?

ബിസിനസ്സ് തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിനുള്ള നട്ടെല്ല് ഡാറ്റയാണെങ്കിലും, ഗുണനിലവാര പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനായി പല കമ്പനികളും അവരുടെ ഡാറ്റാ മാനേജ്‌മെന്റ് ചട്ടക്കൂട് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിൽ ഇപ്പോഴും പാടുപെടുകയാണ്. 

ഒരു റിപ്പോർട്ടിൽ മാർക്കറ്റിംഗ് പരിണാമം, 82% ന്റെ നാലിലൊന്നിൽ കൂടുതൽ നിലവാരമില്ലാത്ത ഡാറ്റയാണ് സർവേയിലെ കമ്പനികളെ ബാധിച്ചത്. വിപണനക്കാർക്ക് മേലിൽ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം പരിഗണിക്കാനോ ഈ വെല്ലുവിളികളെ കുറിച്ച് അറിയാതിരിക്കാനോ കഴിയില്ല. ഈ വെല്ലുവിളികളെ അഭിമുഖീകരിക്കാൻ വിപണനക്കാർക്ക് ശരിക്കും എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും? ആരംഭിക്കുന്നതിനുള്ള അഞ്ച് മികച്ച പരിശീലനങ്ങൾ ഇതാ.

മികച്ച പരിശീലനം 1: ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്‌നങ്ങളെക്കുറിച്ച് പഠിക്കാൻ തുടങ്ങുക

ഒരു വിപണനക്കാരൻ അവരുടെ ഐടി സഹപ്രവർത്തകനെപ്പോലെ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്‌നങ്ങളെക്കുറിച്ച് ബോധവാനായിരിക്കണം. ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾക്ക് കാരണമാകുന്ന പൊതുവായ പ്രശ്‌നങ്ങൾ നിങ്ങൾ അറിയേണ്ടതുണ്ട്, അതിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു, എന്നാൽ ഇവയിൽ മാത്രം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നില്ല:

  • അക്ഷരത്തെറ്റുകൾ, സ്പെല്ലിംഗ് പിശകുകൾ, പേരിടൽ പിശകുകൾ, ഡാറ്റ റെക്കോർഡിംഗ് പിശകുകൾ
  • കൺവെൻഷനുകൾ പേരിടുന്നതിലെ പ്രശ്‌നങ്ങളും രാജ്യ കോഡുകളില്ലാത്ത അല്ലെങ്കിൽ വ്യത്യസ്ത തീയതി ഫോർമാറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഫോൺ നമ്പറുകൾ പോലുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ അഭാവവും
  • നഷ്‌ടമായ ഇമെയിൽ വിലാസങ്ങൾ, അവസാന പേരുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫലപ്രദമായ കാമ്പെയ്‌നുകൾക്ക് ആവശ്യമായ നിർണായക വിവരങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള അപൂർണ്ണമായ വിശദാംശങ്ങൾ
  • തെറ്റായ പേരുകൾ, തെറ്റായ നമ്പറുകൾ, ഇമെയിലുകൾ തുടങ്ങിയ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ
  • നിങ്ങൾ ഒരേ വ്യക്തിയുടെ വിവരങ്ങൾ റെക്കോർഡുചെയ്യുന്ന വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ, എന്നാൽ അവ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്നത് വ്യത്യസ്ത പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിലോ ടൂളുകളിലോ നിങ്ങളെ ഒരു ഏകീകൃത കാഴ്ച ലഭിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് തടയുന്നു.
  • അതേ ഡാറ്റ ഉറവിടത്തിലോ മറ്റൊരു ഡാറ്റാ ഉറവിടത്തിലോ ആ വിവരം ആകസ്മികമായി ആവർത്തിക്കുന്ന ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ഡാറ്റ

ഒരു ഡാറ്റ ഉറവിടത്തിൽ മോശമായ ഡാറ്റ എങ്ങനെ കാണപ്പെടുന്നുവെന്നത് ഇതാ:

മോശം ഡാറ്റ പ്രശ്നങ്ങൾ മാർക്കറ്റിംഗ്

ഡാറ്റാ നിലവാരം, ഡാറ്റാ മാനേജ്‌മെന്റ്, ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് തുടങ്ങിയ നിബന്ധനകൾ സ്വയം പരിചിതമാക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ കസ്റ്റമർ റിലേഷൻഷിപ്പ് മാനേജ്‌മെന്റിനുള്ളിലെ പിശകുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ ഒരുപാട് ദൂരം പോകാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുംCRM) പ്ലാറ്റ്ഫോം, കൂടാതെ ആ സ്ട്രെച്ച് വഴി, ആവശ്യാനുസരണം നടപടിയെടുക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

മികച്ച പ്രാക്ടീസ് 2: എപ്പോഴും ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുക

ഞാൻ അവിടെ ഉണ്ടായിരുന്നു, അത് ചെയ്തു. മോശം ഡാറ്റ അവഗണിക്കുന്നത് പ്രലോഭിപ്പിക്കുന്നതാണ്, കാരണം നിങ്ങൾ ആഴത്തിൽ കുഴിച്ചെടുക്കുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ 20% മാത്രമേ യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉപയോഗയോഗ്യമാകൂ. അതിലും കൂടുതൽ ഡാറ്റയുടെ 80% പാഴായിപ്പോകുന്നു. എല്ലായ്പ്പോഴും അളവിനേക്കാൾ ഗുണനിലവാരത്തിന് മുൻഗണന നൽകുക! നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ശേഖരണ രീതികൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തുകൊണ്ട് നിങ്ങൾക്കത് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ഒരു വെബ് ഫോമിൽ നിന്നാണ് ഡാറ്റ റെക്കോർഡ് ചെയ്യുന്നതെങ്കിൽ, ആവശ്യമായ ഡാറ്റ മാത്രം നിങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ഉപയോക്താവിന് വിവരങ്ങൾ സ്വമേധയാ ടൈപ്പ് ചെയ്യേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത പരിമിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക. ഒരു വ്യക്തി എത്രത്തോളം വിവരങ്ങൾ 'ടൈപ്പ്' ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, അപൂർണ്ണമോ കൃത്യമല്ലാത്തതോ ആയ ഡാറ്റ അവർ അയയ്ക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

മികച്ച പ്രാക്ടീസ് 3: ശരിയായ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര സാങ്കേതികവിദ്യ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾ ഒരു ദശലക്ഷം ഡോളർ ചെലവഴിക്കേണ്ടതില്ല. ബഹളമുണ്ടാക്കാതെ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ക്രമപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്ന ഡസൻ കണക്കിന് ഉപകരണങ്ങളും പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും അവിടെയുണ്ട്. ഈ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ കഴിയുന്ന കാര്യങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:

  • ഡാറ്റ പ്രൊഫൈലിംഗ്: നഷ്‌ടമായ ഫീൽഡുകൾ, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് എൻട്രികൾ, സ്പെല്ലിംഗ് പിശകുകൾ മുതലായവ പോലുള്ള നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ വ്യത്യസ്ത പിശകുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
  • ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരണം: മോശമായതിൽ നിന്ന് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ഡാറ്റയിലേക്ക് വേഗത്തിലുള്ള പരിവർത്തനം പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിലൂടെ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
  • ഡാറ്റ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ: വ്യത്യസ്‌ത ഡാറ്റ സ്രോതസ്സുകളിലെ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും ഈ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഒരുമിച്ച് ലിങ്കുചെയ്യാനും/ലയിപ്പിക്കാനും നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഓൺലൈനിലും ഓഫ്‌ലൈനിലും ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ പൊരുത്തം ഉപയോഗിക്കാം.

അനാവശ്യ ജോലികൾ ശ്രദ്ധിച്ചുകൊണ്ട് പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര സാങ്കേതികവിദ്യ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കും. ഒരു കാമ്പെയ്‌ൻ ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് Excel-ലോ CRM-ലോ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ശരിയാക്കുന്നതിന് സമയം പാഴാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് വിഷമിക്കേണ്ടതില്ല. ഒരു ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര ഉപകരണത്തിന്റെ സംയോജനം ഉപയോഗിച്ച്, ഓരോ കാമ്പെയ്‌നും മുമ്പായി നിങ്ങൾക്ക് ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

മികച്ച പ്രാക്ടീസ് 4: സീനിയർ മാനേജ്മെന്റിനെ ഉൾപ്പെടുത്തുക 

നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷനിലെ തീരുമാന നിർമ്മാതാക്കൾക്ക് ഈ പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ച് അറിയില്ലായിരിക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ അവർ അങ്ങനെയാണെങ്കിൽപ്പോലും, ഇതൊരു ഐടി പ്രശ്‌നമാണെന്നും മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രശ്‌നമല്ലെന്നും അവർ അനുമാനിക്കുന്നു. ഇവിടെയാണ് ഒരു പരിഹാരം നിർദ്ദേശിക്കാൻ നിങ്ങൾ ഇടപെടേണ്ടത്. CRM-ലെ ഡാറ്റ മോശമാണോ? സർവേകളിൽ നിന്നുള്ള മോശം ഡാറ്റ? മോശം ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ? ഇവയെല്ലാം മാർക്കറ്റിംഗ് ആശങ്കകളാണ്, ഐടി ടീമുകളുമായി യാതൊരു ബന്ധവുമില്ല! എന്നാൽ ഒരു വിപണനക്കാരൻ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ നിർദ്ദേശിച്ചില്ലെങ്കിൽ, ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാര പ്രശ്‌നങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഒന്നും ചെയ്യാനിടയില്ല. 

മികച്ച പരിശീലനം 5: ഉറവിട തലത്തിൽ പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക 

ചില സമയങ്ങളിൽ, കാര്യക്ഷമമല്ലാത്ത ഒരു പ്രക്രിയ മൂലമാണ് മോശം ഡാറ്റ പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാകുന്നത്. നിങ്ങൾക്ക് ഉപരിതലത്തിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, പ്രശ്നത്തിന്റെ മൂലകാരണം നിങ്ങൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞില്ലെങ്കിൽ, ആവർത്തിച്ചുള്ള അതേ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നങ്ങൾ നിങ്ങളെ ബാധിക്കും. 

ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ഒരു ലാൻഡിംഗ് പേജിൽ നിന്ന് ലീഡ് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും, 80% ഡാറ്റയ്ക്കും ഫോൺ നമ്പർ എൻട്രികളിൽ പ്രശ്‌നമുണ്ടെന്ന് നിങ്ങൾ കാണുകയും ചെയ്യുന്നുവെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പാക്കാൻ ഡാറ്റ എൻട്രി നിയന്ത്രണങ്ങൾ (നിർബന്ധിത സിറ്റി കോഡ് ഫീൽഡ് സ്ഥാപിക്കുന്നത് പോലെ) നടപ്പിലാക്കാം' കൃത്യമായ ഡാറ്റ ലഭിക്കുന്നു. 

മിക്ക ഡാറ്റ പ്രശ്‌നങ്ങളുടെയും മൂലകാരണം പരിഹരിക്കാൻ താരതമ്യേന ലളിതമാണ്. കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ കുഴിക്കാനും കാതലായ പ്രശ്നം തിരിച്ചറിയാനും പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ കൂടുതൽ പരിശ്രമിക്കാനും നിങ്ങൾ സമയം കണ്ടെത്തേണ്ടതുണ്ട്! 

മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ നട്ടെല്ലാണ് ഡാറ്റ

മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ നട്ടെല്ലാണ് ഡാറ്റ, എന്നാൽ ഈ ഡാറ്റ കൃത്യമോ പൂർണ്ണമോ വിശ്വസനീയമോ അല്ലെങ്കിൽ, വിലയേറിയ പിഴവുകൾ മൂലം നിങ്ങൾക്ക് പണം നഷ്ടപ്പെടും. ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം ഇനി ഐടി വകുപ്പിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല. വിപണനക്കാർ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയുടെ ഉടമകളാണ്, അതിനാൽ അവരുടെ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതിന് ശരിയായ പ്രക്രിയകളും സാങ്കേതികവിദ്യയും നടപ്പിലാക്കാൻ അവർക്ക് കഴിയണം.

നീ എന്ത് ചിന്തിക്കുന്നു?

സ്പാം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഈ സൈറ്റ് Akismet ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സുചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെയെന്നറിയുക.