കിഴിവ്: തനിപ്പകർപ്പ് ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ ഒഴിവാക്കുന്നതിനോ ശരിയാക്കുന്നതിനോ ഉള്ള മികച്ച പരിശീലനങ്ങൾ

സി‌ആർ‌എമ്മിനായുള്ള ഡാറ്റാ കിഴിവ് മികച്ച പരിശീലനങ്ങൾ

തനിപ്പകർപ്പ് ഡാറ്റ ബിസിനസ്സ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ കൃത്യത കുറയ്ക്കുക മാത്രമല്ല, നിങ്ങളുടെ ഉപഭോക്തൃ അനുഭവത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരത്തെയും വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യുന്നു. തനിപ്പകർപ്പ് ഡാറ്റയുടെ അനന്തരഫലങ്ങൾ എല്ലാവരും അഭിമുഖീകരിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും - ഐടി മാനേജർമാർ, ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കൾ, ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ - ഇത് ഒരു കമ്പനിയുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളെ ഏറ്റവും മോശമായി സ്വാധീനിക്കുന്നു. വ്യവസായത്തിലെ കമ്പനിയുടെ ഉൽ‌പ്പന്ന, സേവന ഓഫറുകളെ വിപണനക്കാർ‌ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനാൽ‌, മോശം ഡാറ്റയ്ക്ക് നിങ്ങളുടെ ബ്രാൻഡ് പ്രശസ്തിയെ വേഗത്തിൽ‌ ഇല്ലാതാക്കാനും ഉപഭോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ‌ നൽ‌കാനും ഇടയാക്കും. കമ്പനിയുടെ സി‌ആർ‌എമ്മിലെ തനിപ്പകർ‌പ്പ് ഡാറ്റ പല കാരണങ്ങളാൽ സംഭവിക്കുന്നു.

ഓർ‌ഗനൈസേഷണൽ‌ ഡാറ്റാബേസിൽ‌ വ്യത്യസ്‌ത ഘട്ടങ്ങളിൽ‌ അൽ‌പം വ്യത്യസ്തമായ വിവരങ്ങൾ‌ നൽ‌കുന്ന ഒരു മനുഷ്യ പിശക് മുതൽ‌ ഉപയോക്താക്കൾ‌ വരെ. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപഭോക്താവ് തന്റെ പേര് ഒരു ഫോമിൽ ജോനാഥൻ സ്മിത്ത്, മറുവശത്ത് ജോൺ സ്മിത്ത് എന്നിങ്ങനെ പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നു. വളർന്നുവരുന്ന ഡാറ്റാബേസാണ് വെല്ലുവിളി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത്. അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർമാർക്ക് ഡിബിയുടെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കുന്നതും പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതും പലപ്പോഴും കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഓർഗനൈസേഷന്റെ ഡിബി കൃത്യമായി തുടരുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് കൂടുതൽ കൂടുതൽ വെല്ലുവിളിയാകുന്നു ”.

നാറ്റിക് അമീൻ, മാർക്കറ്റിംഗ് വിദഗ്ദ്ധൻ കാൻസ് മാർക്കറ്റിംഗ്

ഈ ലേഖനത്തിൽ, വ്യത്യസ്ത തരം തനിപ്പകർപ്പ് ഡാറ്റയും അതിന്റെ കമ്പനി ഡാറ്റാബേസുകൾ കുറയ്ക്കാൻ വിപണനക്കാർക്ക് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന സഹായകരമായ ചില തന്ത്രങ്ങളും ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.

ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ഡാറ്റയുടെ വ്യത്യസ്ത തരം

ഒറിജിനലിന്റെ പകർപ്പായി തനിപ്പകർപ്പ് ഡാറ്റ സാധാരണയായി വിശദീകരിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഈ പ്രശ്‌നത്തിന് സങ്കീർണ്ണത നൽകുന്ന വ്യത്യസ്ത തരം ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ഡാറ്റകളുണ്ട്.

  1. ഒരേ ഉറവിടത്തിൽ കൃത്യമായ തനിപ്പകർപ്പുകൾ - പൊരുത്തപ്പെടുന്നതോ ലയിപ്പിക്കുന്നതോ ആയ സാങ്കേതികതകളൊന്നും പരിഗണിക്കാതെ ഒരു ഡാറ്റ ഉറവിടത്തിൽ നിന്നുള്ള റെക്കോർഡുകൾ മറ്റൊരു ഡാറ്റ ഉറവിടത്തിലേക്ക് മാറ്റുമ്പോൾ ഇത് സംഭവിക്കുന്നു. CRM- ൽ നിന്ന് ഒരു ഇമെയിൽ മാർക്കറ്റിംഗ് ഉപകരണത്തിലേക്ക് വിവരങ്ങൾ പകർത്തുന്നതാണ് ഒരു ഉദാഹരണം. നിങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താവ് നിങ്ങളുടെ വാർത്താക്കുറിപ്പ് സബ്‌സ്‌ക്രൈബുചെയ്‌തിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, അവരുടെ റെക്കോർഡ് ഇതിനകം തന്നെ ഇമെയിൽ മാർക്കറ്റിംഗ് ഉപകരണത്തിൽ ഉണ്ട്, കൂടാതെ CRM- ൽ നിന്ന് ഉപകരണത്തിലേക്ക് ഡാറ്റ കൈമാറുന്നത് അതേ എന്റിറ്റിയുടെ തനിപ്പകർപ്പുകൾ സൃഷ്ടിക്കും. 
  2. ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിൽ കൃത്യമായ തനിപ്പകർപ്പുകൾ - ഒരു കമ്പനിയിലെ ഡാറ്റ ബാക്കപ്പ് സംരംഭങ്ങൾ കാരണം ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിലെ കൃത്യമായ തനിപ്പകർപ്പുകൾ സാധാരണയായി ഉണ്ടാകുന്നു. ഓർ‌ഗനൈസേഷനുകൾ‌ ഡാറ്റാ ശുദ്ധീകരണ പ്രവർ‌ത്തനങ്ങളെ ചെറുക്കുന്ന പ്രവണത കാണിക്കുന്നു, മാത്രമല്ല അവരുടെ കയ്യിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ എല്ലാ പകർപ്പുകളും സംഭരിക്കാനും സാധ്യതയുണ്ട്. തനിപ്പകർ‌പ്പ് വിവരങ്ങൾ‌ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന വ്യത്യസ്‌ത ഉറവിടങ്ങളിലേക്ക് ഇത് നയിക്കുന്നു.
  3. ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിൽ തനിപ്പകർപ്പുകൾ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു - വ്യത്യസ്‌ത വിവരങ്ങൾ‌ക്കൊപ്പം തനിപ്പകർ‌പ്പുകൾ‌ നിലനിൽ‌ക്കാം. ക്ലയന്റുകൾ അവസാന നാമം, തൊഴിൽ ശീർഷകം, കമ്പനി, ഇമെയിൽ വിലാസം മുതലായവയിലൂടെ കടന്നുപോകുമ്പോഴാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നത്. പഴയതും പുതിയതുമായ റെക്കോർഡുകൾ തമ്മിൽ ശ്രദ്ധേയമായ വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉള്ളതിനാൽ, ഇൻകമിംഗ് വിവരങ്ങൾ ഒരു പുതിയ എന്റിറ്റിയായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.
  4. ഒരേ അല്ലെങ്കിൽ ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിൽ കൃത്യമല്ലാത്ത തനിപ്പകർപ്പുകൾ - ഒരു ഡാറ്റ മൂല്യം ഒരേ കാര്യം അർത്ഥമാക്കുമ്പോൾ കൃത്യമല്ലാത്ത തനിപ്പകർപ്പാണ്, പക്ഷേ അത് വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡോണ ജെയ്ൻ രൂത്ത് എന്ന പേര് ഡോണ ജെ. റൂത്ത് അല്ലെങ്കിൽ ഡിജെ റൂത്ത് എന്ന് സംരക്ഷിക്കാം. എല്ലാ ഡാറ്റ മൂല്യങ്ങളും ഒരേ കാര്യത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, പക്ഷേ ലളിതമായ ഡാറ്റ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ സാങ്കേതികതകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ അവ പൊരുത്തമില്ലാത്തവയായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.

ഉപഭോക്താക്കളും ബിസിനസ്സുകളും കാലക്രമേണ അവരുടെ കോൺ‌ടാക്റ്റ് ഡാറ്റ പരിഷ്കരിക്കുന്നതിനാൽ കിഴിവ് വളരെ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രക്രിയയാണ്. അവരുടെ ഡാറ്റ, ഇമെയിൽ വിലാസം (എസ്), റെസിഡൻഷ്യൽ വിലാസം, ബിസിനസ്സ് വിലാസം മുതലായവയിൽ നിന്ന് അവർ ഡാറ്റയുടെ ഓരോ ഫീൽഡിലും എങ്ങനെ പ്രവേശിക്കുന്നു എന്നതിൽ വ്യത്യാസമുണ്ട്.

ഇന്ന് വിപണനക്കാർക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന 5 ഡാറ്റാ കിഴിവ് മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ഇവിടെയുണ്ട്.

തന്ത്രം 1: ഡാറ്റാ എൻ‌ട്രിയിൽ‌ മൂല്യനിർണ്ണയ പരിശോധന നടത്തുക

എല്ലാ ഡാറ്റാ എൻ‌ട്രി സൈറ്റുകളിലും നിങ്ങൾക്ക് കർശന മൂല്യനിർണ്ണയ നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കണം. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ ആവശ്യമായ ഡാറ്റ തരം, ഫോർമാറ്റ്, സ്വീകാര്യമായ ശ്രേണികൾക്കിടയിലുള്ള നുണകൾ എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ പൂർ‌ണ്ണവും സാധുതയുള്ളതും കൃത്യവുമാക്കുന്നതിന് ഇത് വളരെയധികം മുന്നോട്ട് പോകാൻ‌ കഴിയും. കൂടാതെ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ എൻ‌ട്രി വർ‌ക്ക്ഫ്ലോ പുതിയ റെക്കോർഡുകൾ‌ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന് ക്രമീകരിച്ചിട്ടുണ്ടെന്നത് നിർ‌ണ്ണായകമാണ്, മാത്രമല്ല ഇൻ‌കമിംഗ് റെക്കോർഡുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന നിലവിലുള്ള റെക്കോർഡ് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ‌ ഉണ്ടോയെന്ന് ആദ്യം തിരയുകയും കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. അത്തരം സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ഇത് ഒരു പുതിയ റെക്കോർഡ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുപകരം കണ്ടെത്തുകയും അപ്‌ഡേറ്റുചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. പല കമ്പനികളും ഉപഭോക്താവിന് അവരുടെ തനിപ്പകർപ്പ് ഡാറ്റ പരിഹരിക്കുന്നതിനായി ചെക്കുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.

തന്ത്രം 2: യാന്ത്രിക ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് കിഴിവ് നടത്തുക

സ്വയം സേവനം ഉപയോഗിക്കുക ഡാറ്റ കുറയ്ക്കൽ സോഫ്റ്റ്വെയർ തനിപ്പകർപ്പ് റെക്കോർഡുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും വൃത്തിയാക്കുന്നതിനും ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. ഈ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് കഴിയും ഡാറ്റ മാനദണ്ഡമാക്കുക, കൃത്യവും കൃത്യമല്ലാത്തതുമായ പൊരുത്തങ്ങൾ കൃത്യമായി കണ്ടെത്തുക, കൂടാതെ ആയിരക്കണക്കിന് വരികളിലൂടെയുള്ള ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള സ്വമേധയാ ഉള്ള അധ്വാനവും അവ കുറയ്ക്കുന്നു. എക്സൽ ഷീറ്റുകൾ, സി‌ആർ‌എം ഡാറ്റാബേസ്, ലിസ്റ്റുകൾ മുതലായ വൈവിധ്യമാർന്ന ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ഇറക്കുമതി ചെയ്യുന്നതിന് ഉപകരണം പിന്തുണ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

തന്ത്രം 3: ഡാറ്റ-നിർദ്ദിഷ്ട കിഴിവ് വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുക

ഡാറ്റയുടെ സ്വഭാവമനുസരിച്ച്, ഡാറ്റാ കിഴിവ് വ്യത്യസ്തമായി നടക്കുന്നു. ഡാറ്റ ഡ ed ൺ‌ലോഡുചെയ്യുമ്പോൾ വിപണനക്കാർ‌ ജാഗ്രത പാലിക്കണം, കാരണം ഒരേ ഡാറ്റയ്‌ക്ക് വിവിധ ഡാറ്റാ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളിൽ‌ വ്യത്യസ്തമായ എന്തെങ്കിലും അർ‌ത്ഥമാക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഇമെയിൽ വിലാസത്തിൽ രണ്ട് ഡാറ്റ റെക്കോർഡുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുന്നുവെങ്കിൽ, അവ തനിപ്പകർപ്പാണെന്നതിന് ഉയർന്ന സാധ്യതയുണ്ട്. രണ്ട് റെക്കോർഡുകൾ വിലാസവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുവെങ്കിൽ, അത് ഒരു തനിപ്പകർപ്പായിരിക്കണമെന്നില്ല, കാരണം ഒരേ വീട്ടിലെ രണ്ട് വ്യക്തികൾക്ക് നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയിൽ പ്രത്യേക സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷനുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കാം. അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ അനുസരിച്ച് ഡാറ്റ കിഴിവ്, ലയിപ്പിക്കൽ, ശുദ്ധീകരണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക.

തന്ത്രം 4: ഡാറ്റാ സമ്പുഷ്ടീകരണത്തിലൂടെ ഗോൾഡൻ മാസ്റ്റർ റെക്കോർഡ് നേടുക

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസിൽ‌ നിലനിൽക്കുന്ന പൊരുത്തങ്ങളുടെ പട്ടിക നിങ്ങൾ‌ നിർ‌ണ്ണയിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ‌, ഡാറ്റ ലയിപ്പിക്കുന്നതിനോ അല്ലെങ്കിൽ‌ ശുദ്ധീകരിക്കുന്നതിനോ തീരുമാനങ്ങൾ‌ എടുക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഈ വിവരങ്ങൾ‌ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് നിർ‌ണ്ണായകമാണ്. ഒരൊറ്റ എന്റിറ്റിക്കായി ഒന്നിലധികം റെക്കോർഡുകൾ നിലവിലുണ്ടെങ്കിൽ ചിലത് കൃത്യമല്ലാത്ത വിവരങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ആ റെക്കോർഡുകൾ ശുദ്ധീകരിക്കുന്നതാണ് നല്ലത്. മറുവശത്ത്, തനിപ്പകർ‌പ്പുകൾ‌ അപൂർ‌ണ്ണമാണെങ്കിൽ‌, ഡാറ്റാ ലയിപ്പിക്കൽ‌ ഒരു മികച്ച ചോയിസാണ്, കാരണം ഇത് ഡാറ്റ സമ്പുഷ്ടീകരണത്തെ പ്രാപ്തമാക്കും, കൂടാതെ ലയിപ്പിച്ച റെക്കോർഡുകൾ‌ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന് കൂടുതൽ‌ മൂല്യം നൽ‌കിയേക്കാം. 

ഏതുവിധേനയും, വിപണനക്കാർ അവരുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് വിവരങ്ങളുടെ ഒരൊറ്റ കാഴ്‌ച നേടാൻ പ്രവർത്തിക്കണം ഗോൾഡൻ മാസ്റ്റർ റെക്കോർഡ്.

തന്ത്രം 5: ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര സൂചകങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുക

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കലും കുറയ്ക്കലും നിലനിർത്തുന്നതിനുള്ള നിരന്തരമായ ശ്രമമാണ് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ കുറയ്ക്കൽ തന്ത്രം നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല മാർഗം. ഡാറ്റ പ്രൊഫൈലിംഗും ഗുണനിലവാര മാനേജുമെന്റ് സവിശേഷതകളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു ഉപകരണം ഇവിടെ വളരെയധികം ഉപയോഗപ്രദമാകും. മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റ എത്രത്തോളം കൃത്യവും സാധുതയുള്ളതും സമ്പൂർണ്ണവും അദ്വിതീയവും സ്ഥിരവുമാണെന്ന് വിപണനക്കാർ നിരീക്ഷിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

ഓർ‌ഗനൈസേഷനുകൾ‌ അവരുടെ ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകളിലേക്ക് ഡാറ്റ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ‌ ചേർ‌ക്കുന്നത് തുടരുമ്പോൾ‌, ഓരോ വിപണനക്കാരനും ഡാറ്റാ കിഴിവ് തന്ത്രങ്ങൾ‌ സ്ഥാപിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. നിങ്ങളുടെ ഓർ‌ഗനൈസേഷനിൽ‌ വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാരം പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ചില നിർ‌ണ്ണായക തന്ത്രങ്ങളാണ് ഡാറ്റാ ഡെഡപ്ലിക്കേഷൻ‌ ടൂളുകൾ‌ ഉപയോഗിക്കുന്നതും ഡാറ്റാ റെക്കോർഡുകൾ‌ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിനും അപ്‌ഡേറ്റുചെയ്യുന്നതിനും മികച്ച മൂല്യനിർണ്ണയ വർ‌ക്ക്ഫ്ലോകൾ‌ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നത് പോലുള്ള സംരംഭം.

ഡാറ്റ ലാഡറിനെക്കുറിച്ച്

കമ്പനികളെ അവരുടെ ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കാനും തരംതിരിക്കാനും മാനദണ്ഡമാക്കാനും കുറയ്ക്കാനും പ്രൊഫൈലിംഗ് ചെയ്യാനും സമ്പുഷ്ടമാക്കാനും സഹായിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര മാനേജുമെന്റ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമാണ് ഡാറ്റ ലാഡർ. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ എവിടെയാണ് താമസിക്കുന്നതെന്നും ഏത് ഫോർമാറ്റിലാണെന്നതും പരിഗണിക്കാതെ, പൊരുത്തപ്പെടുന്ന റെക്കോർഡുകൾ കണ്ടെത്താനും ഡാറ്റ ലയിപ്പിക്കാനും തനിപ്പകർപ്പുകൾ നീക്കംചെയ്യാനും ഞങ്ങളുടെ വ്യവസായ പ്രമുഖ ഡാറ്റാ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ സോഫ്റ്റ്വെയർ സഹായിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ ലാഡറിന്റെ ഡാറ്റ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയറിന്റെ സ T ജന്യ ട്രയൽ ഡ Download ൺലോഡ് ചെയ്യുക

നീ എന്ത് ചിന്തിക്കുന്നു?

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