എന്റിറ്റി റെസല്യൂഷൻ നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രക്രിയകൾക്ക് എങ്ങനെ മൂല്യം ചേർക്കുന്നു

മാർക്കറ്റിംഗ് ഡാറ്റയിലെ എന്റിറ്റി റെസല്യൂഷൻ എന്താണ്

B2B വിപണനക്കാരുടെ ഒരു വലിയ സംഖ്യ - ഏകദേശം 27% - അത് സമ്മതിക്കുന്നു അപര്യാപ്തമായ ഡാറ്റ അവർക്ക് 10% ചിലവാക്കി, അല്ലെങ്കിൽ ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, വാർഷിക വരുമാന നഷ്ടത്തിൽ അതിലും കൂടുതൽ.

ഇന്ന് മിക്ക വിപണനക്കാരും അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന ഒരു സുപ്രധാന പ്രശ്നം ഇത് വ്യക്തമായി എടുത്തുകാണിക്കുന്നു, അതായത്: മോശം ഡാറ്റ നിലവാരം. അപൂർണ്ണമായതോ, നഷ്‌ടമായതോ അല്ലെങ്കിൽ ഗുണനിലവാരമില്ലാത്തതോ ആയ ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രക്രിയകളുടെ വിജയത്തിൽ വലിയ സ്വാധീനം ചെലുത്തും. ഒരു കമ്പനിയിലെ മിക്കവാറും എല്ലാ ഡിപ്പാർട്ട്‌മെന്റൽ പ്രക്രിയകളും - എന്നാൽ പ്രത്യേകമായി വിൽപ്പനയും വിപണനവും - ഓർഗനൈസേഷണൽ ഡാറ്റയാൽ വൻതോതിൽ ഇന്ധനം നിറച്ചതിനാൽ ഇത് സംഭവിക്കുന്നു.

നിങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കൾ, ലീഡുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ സാധ്യതകൾ, അല്ലെങ്കിൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ, സേവന ഓഫറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വിലാസ ലൊക്കേഷനുകൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മറ്റ് വിവരങ്ങളുടെ പൂർണ്ണമായ, 360-കാഴ്‌ചയാണെങ്കിലും - മാർക്കറ്റിംഗ് എന്നത് എല്ലാം ഒരുമിച്ചാണ്. തുടർച്ചയായ ഡാറ്റ പ്രൊഫൈലിങ്ങിനും ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം പരിഹരിക്കുന്നതിനുമായി ഒരു കമ്പനി ശരിയായ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര മാനേജ്മെന്റ് ചട്ടക്കൂടുകൾ ഉപയോഗിക്കാത്തപ്പോൾ വിപണനക്കാർ ഏറ്റവും കൂടുതൽ കഷ്ടപ്പെടുന്നത് അതുകൊണ്ടാണ്.

ഈ ബ്ലോഗിൽ, ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാര പ്രശ്‌നത്തിലേക്കും അത് നിങ്ങളുടെ നിർണായക മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രക്രിയകളെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു എന്നതിലേക്കും ശ്രദ്ധ കൊണ്ടുവരാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു; ഈ പ്രശ്‌നത്തിനുള്ള സാധ്യതയുള്ള പരിഹാരം ഞങ്ങൾ പിന്നീട് നോക്കും, ഒടുവിൽ, തുടർച്ചയായി ഇത് എങ്ങനെ സ്ഥാപിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണും.

നമുക്ക് തുടങ്ങാം

മാർക്കറ്റർമാർ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന ഏറ്റവും വലിയ ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നം

എന്നിരുന്നാലും, മോശം ഡാറ്റ നിലവാരം ഒരു കമ്പനിയിലെ വിപണനക്കാർക്ക് പ്രശ്നങ്ങളുടെ ഒരു നീണ്ട ലിസ്റ്റ് ഉണ്ടാക്കുന്നു, എന്നാൽ 100+ ക്ലയന്റുകൾക്ക് ഡാറ്റ സൊല്യൂഷൻ ഡെലിവർ ചെയ്തതിനാൽ, ആളുകൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാര പ്രശ്‌നം ഇതാണ്:

കോർ ഡാറ്റ അസറ്റുകളുടെ ഒരൊറ്റ കാഴ്ച നേടുന്നു.

ഒരേ എന്റിറ്റിക്കായി തനിപ്പകർപ്പ് രേഖകൾ സൂക്ഷിക്കുമ്പോൾ ഈ പ്രശ്നം ഉയർന്നുവരുന്നു. ഇവിടെ, എന്റിറ്റി എന്ന പദത്തിന് എന്തും അർത്ഥമാക്കാം. മിക്കവാറും, മാർക്കറ്റിംഗ് മേഖലയിൽ, എന്റിറ്റി എന്ന വാക്കിന് ഇനിപ്പറയുന്നവ പരാമർശിക്കാം: ഉപഭോക്താവ്, ലീഡ്, സാധ്യത, ഉൽപ്പന്നം, സ്ഥാനം അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പ്രകടനത്തിന് കാതലായ മറ്റെന്തെങ്കിലും.

നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രക്രിയകളിൽ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് റെക്കോർഡുകളുടെ സ്വാധീനം

മാർക്കറ്റിംഗ് ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് റെക്കോർഡുകളുടെ സാന്നിധ്യം ഏതൊരു വിപണനക്കാരനും പേടിസ്വപ്നമായിരിക്കും. നിങ്ങൾക്ക് ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് റെക്കോർഡുകൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് കടന്നുപോകാൻ കഴിയുന്ന ചില ഗുരുതരമായ സാഹചര്യങ്ങൾ ഇവയാണ്:

  • സമയം, ബജറ്റ്, പരിശ്രമം എന്നിവ പാഴായി - നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഒരേ എന്റിറ്റിക്കായി ഒന്നിലധികം റെക്കോർഡുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നതിനാൽ, ഒരേ ഉപഭോക്താവ്, പ്രോസ്പെക്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ലീഡ് എന്നിവയ്ക്കായി നിങ്ങൾക്ക് ഒന്നിലധികം തവണ സമയം, ബജറ്റ്, പരിശ്രമം എന്നിവ നിക്ഷേപിക്കാം.
  • വ്യക്തിപരമാക്കിയ അനുഭവങ്ങൾ സുഗമമാക്കാൻ കഴിയുന്നില്ല - ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് റെക്കോർഡുകളിൽ പലപ്പോഴും ഒരു എന്റിറ്റിയെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങളുടെ വ്യത്യസ്ത ഭാഗങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കളുടെ അപൂർണ്ണമായ കാഴ്‌ച ഉപയോഗിച്ചാണ് നിങ്ങൾ മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകൾ നടത്തിയതെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് കേൾക്കാത്തതോ തെറ്റിദ്ധരിക്കപ്പെട്ടതോ ആയ തോന്നലുണ്ടാക്കിയേക്കാം.
  • കൃത്യമല്ലാത്ത മാർക്കറ്റിംഗ് റിപ്പോർട്ടുകൾ - ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ഡാറ്റ റെക്കോർഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് ശ്രമങ്ങളെക്കുറിച്ചും അവയുടെ തിരിച്ചുവരവുകളെക്കുറിച്ചും കൃത്യമല്ലാത്ത കാഴ്ച നിങ്ങൾക്ക് നൽകാം. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ 100 ലീഡുകൾ ഇമെയിൽ ചെയ്തു, എന്നാൽ 10 ൽ നിന്ന് പ്രതികരണങ്ങൾ മാത്രമേ ലഭിച്ചിട്ടുള്ളൂ - ആ 80 ൽ 100 എണ്ണം മാത്രം അദ്വിതീയവും ബാക്കി 20 ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റുകളും ആയിരിക്കാം.
  • പ്രവർത്തനക്ഷമതയും ജീവനക്കാരുടെ ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയും കുറച്ചു - ടീം അംഗങ്ങൾ ഒരു പ്രത്യേക സ്ഥാപനത്തിനായി ഡാറ്റ നേടുകയും വ്യത്യസ്ത സ്രോതസ്സുകളിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഒന്നിലധികം റെക്കോർഡുകൾ കണ്ടെത്തുകയും അല്ലെങ്കിൽ ഒരേ ഉറവിടത്തിൽ കാലക്രമേണ ശേഖരിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, അത് ജീവനക്കാരുടെ ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയിൽ ഒരു വലിയ തടസ്സമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഇത് പലപ്പോഴും സംഭവിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അത് ഒരു മുഴുവൻ സ്ഥാപനത്തിന്റെയും പ്രവർത്തനക്ഷമതയെ ശ്രദ്ധേയമായി ബാധിക്കുന്നു.
  • ശരിയായ പരിവർത്തന ആട്രിബ്യൂഷൻ നിർവഹിക്കാനായില്ല - നിങ്ങളുടെ സോഷ്യൽ ചാനലുകളോ വെബ്‌സൈറ്റോ സന്ദർശിക്കുമ്പോഴെല്ലാം ഒരേ സന്ദർശകനെ ഒരു പുതിയ എന്റിറ്റിയായി നിങ്ങൾ റെക്കോർഡ് ചെയ്‌തിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, കൃത്യമായ പരിവർത്തന ആട്രിബ്യൂഷൻ നടത്തുന്നത് നിങ്ങൾക്ക് മിക്കവാറും അസാധ്യമാകും, കൂടാതെ സന്ദർശകൻ പരിവർത്തനത്തിനായി പിന്തുടരുന്ന കൃത്യമായ പാത അറിയുകയും ചെയ്യും.
  • വിതരണം ചെയ്യാത്ത ഫിസിക്കൽ, ഇലക്ട്രോണിക് മെയിലുകൾ - ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് റെക്കോർഡുകളുടെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ അനന്തരഫലമാണിത്. നേരത്തെ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, ഓരോ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് റെക്കോർഡും എന്റിറ്റിയുടെ ഭാഗിക കാഴ്ച ഉൾക്കൊള്ളുന്നു (അതുകൊണ്ടാണ് റെക്കോർഡുകൾ ആദ്യം നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റുകളായി അവസാനിച്ചത്). ഇക്കാരണത്താൽ, ചില രേഖകളിൽ ഫിസിക്കൽ ലൊക്കേഷനുകളോ ബന്ധപ്പെടാനുള്ള വിവരങ്ങളോ നഷ്‌ടമായേക്കാം, ഇത് മെയിലുകൾ ഡെലിവറി പരാജയപ്പെടാൻ ഇടയാക്കും.

എന്താണ് എന്റിറ്റി റെസല്യൂഷൻ?

എന്റിറ്റി റെസലൂഷൻ (ER) യഥാർത്ഥ ലോക സ്ഥാപനങ്ങളുടെ റഫറൻസുകൾ തുല്യമാണോ (ഒരേ എന്റിറ്റി) അല്ലെങ്കിൽ തുല്യമല്ല (വ്യത്യസ്‌ത എന്റിറ്റികൾ) എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ്. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, റെക്കോർഡുകൾ വ്യത്യസ്‌തമായും തിരിച്ചും വിവരിക്കുമ്പോൾ ഒരേ എന്റിറ്റിയിലേക്ക് ഒന്നിലധികം റെക്കോർഡുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും ലിങ്കുചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണിത്.

ജോൺ ആർ. ടാൽബർട്ടിന്റെ എന്റിറ്റി റെസല്യൂഷനും ഇൻഫർമേഷൻ ക്വാളിറ്റിയും

നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലേക്ക് എന്റിറ്റി റെസല്യൂഷൻ നടപ്പിലാക്കുന്നു

നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ വിജയത്തിൽ തനിപ്പകർപ്പുകളുടെ ഭയാനകമായ സ്വാധീനം കണ്ടതിനാൽ, ലളിതവും എന്നാൽ ശക്തവുമായ ഒരു രീതി ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഇവിടെയാണ് പ്രക്രിയ എന്റിറ്റി റെസലൂഷൻ വരുന്നു. ലളിതമായി, എന്റിറ്റി റെസലൂഷൻ എന്നത് ഒരേ എന്റിറ്റിയുടേത് ഏതൊക്കെ രേഖകൾ എന്ന് തിരിച്ചറിയുന്ന പ്രക്രിയയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ സങ്കീർണ്ണതയും ഗുണനിലവാരവും അനുസരിച്ച്, ഈ പ്രക്രിയയിൽ നിരവധി ഘട്ടങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കാം. ഈ പ്രക്രിയയുടെ ഓരോ ഘട്ടത്തിലൂടെയും ഞാൻ നിങ്ങളെ കൊണ്ടുപോകാൻ പോകുകയാണ്, അതിലൂടെ കൃത്യമായി എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് മനസിലാക്കാൻ കഴിയും.

ശ്രദ്ധിക്കുക: താഴെയുള്ള പ്രക്രിയ വിവരിക്കുമ്പോൾ ഞാൻ 'എന്റിറ്റി' എന്ന പൊതുവായ പദം ഉപയോഗിക്കും. എന്നാൽ ഉപഭോക്താവ്, ലീഡ്, പ്രോസ്പെക്റ്റ്, ലൊക്കേഷൻ വിലാസം മുതലായവ പോലെ, നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രക്രിയയിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ഏതൊരു സ്ഥാപനത്തിനും ഇതേ പ്രക്രിയ ബാധകമാണ്, സാധ്യമാണ്.

എന്റിറ്റി റെസല്യൂഷൻ പ്രക്രിയയിലെ ഘട്ടങ്ങൾ

  1. വ്യത്യസ്‌തമായ ഡാറ്റ സ്രോതസ്സുകളിലുടനീളം വസിക്കുന്ന എന്റിറ്റി ഡാറ്റ റെക്കോർഡുകൾ ശേഖരിക്കുന്നു - നിങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്ന പ്രക്രിയയുടെ ആദ്യത്തേതും ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടതുമായ ഘട്ടമാണിത് എവിടെ എന്റിറ്റി രേഖകൾ കൃത്യമായി സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു. ഇത് സോഷ്യൽ മീഡിയ പരസ്യങ്ങളിൽ നിന്നോ വെബ്‌സൈറ്റ് ട്രാഫിക്കിൽ നിന്നോ സെയിൽസ് പ്രതിനിധികളോ മാർക്കറ്റിംഗ് സ്റ്റാഫുകളോ സ്വമേധയാ ടൈപ്പ് ചെയ്തതോ ആയ ഡാറ്റ ആകാം. ഉറവിടങ്ങൾ കണ്ടെത്തിക്കഴിഞ്ഞാൽ, എല്ലാ രേഖകളും ഒരിടത്ത് ഒരുമിച്ച് കൊണ്ടുവരണം.
  2. സംയോജിത രേഖകൾ പ്രൊഫൈൽ ചെയ്യുന്നു - ഒരിക്കൽ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിൽ റെക്കോർഡുകൾ ഒരുമിച്ച് കൊണ്ടുവന്നാൽ, ഡാറ്റ മനസിലാക്കാനും അതിന്റെ ഘടനയെയും ഉള്ളടക്കത്തെയും കുറിച്ചുള്ള മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന വിശദാംശങ്ങൾ കണ്ടെത്താനുമുള്ള സമയമാണിത്. ഡാറ്റ പ്രൊഫൈലിംഗ് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഡാറ്റ മൂല്യങ്ങൾ അപൂർണ്ണമോ ശൂന്യമോ അല്ലെങ്കിൽ അസാധുവായ പാറ്റേണും ഫോർമാറ്റും പിന്തുടരുകയുമാണോ എന്ന് കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് പ്രൊഫൈൽ ചെയ്യുന്നത് അത്തരം മറ്റ് വിശദാംശങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയും ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരണ സാധ്യതകളെ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
  3. ഡാറ്റാ റെക്കോർഡുകൾ വൃത്തിയാക്കുകയും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു - ഒരു ആഴത്തിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രൊഫൈൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് വൃത്തിയാക്കുന്നതിനും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഇനങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഒരു ലിസ്റ്റ് നൽകുന്നു. നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റ പൂരിപ്പിക്കുക, ഡാറ്റ തരങ്ങൾ ശരിയാക്കുക, പാറ്റേണുകളും ഫോർമാറ്റുകളും ശരിയാക്കുക, കൂടാതെ മികച്ച ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിനായി സങ്കീർണ്ണമായ ഫീൽഡുകൾ ഉപ-ഘടകങ്ങളായി പാഴ്‌സ് ചെയ്യുക എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടാം.
  4. ഒരേ എന്റിറ്റിയുടെ രേഖകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതും ലിങ്കുചെയ്യുന്നതും - ഇപ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ റെക്കോർഡുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും ലിങ്ക് ചെയ്യാനും തയ്യാറാണ്, തുടർന്ന് അതേ എന്റിറ്റിയുടേതായ റെക്കോർഡുകൾ അന്തിമമാക്കുക. ഇൻഡസ്ട്രി-ഗ്രേഡ് അല്ലെങ്കിൽ പ്രൊപ്രൈറ്ററി മാച്ചിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെയാണ് ഈ പ്രക്രിയ സാധാരണയായി ചെയ്യുന്നത്, ഒന്നുകിൽ തനതായ തിരിച്ചറിയുന്ന ആട്രിബ്യൂട്ടുകളിൽ കൃത്യമായ പൊരുത്തം അല്ലെങ്കിൽ ഒരു എന്റിറ്റിയുടെ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുടെ സംയോജനത്തിൽ അവ്യക്തമായ പൊരുത്തമുണ്ട്. പൊരുത്തപ്പെടുന്ന അൽഗോരിതത്തിൽ നിന്നുള്ള ഫലങ്ങൾ കൃത്യമല്ലാത്തതോ തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ അടങ്ങിയതോ ആണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ അൽഗോരിതം നന്നായി ട്യൂൺ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട് അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ പൊരുത്തങ്ങൾ തനിപ്പകർപ്പായോ അല്ലാത്തവയോ ആയി അടയാളപ്പെടുത്തുക.
  5. സുവർണ്ണ രേഖകളിലേക്ക് എന്റിറ്റികളെ ലയിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള നിയമങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു - ഇവിടെയാണ് അന്തിമ ലയനം സംഭവിക്കുന്നത്. റെക്കോർഡുകളിലുടനീളം സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു എന്റിറ്റിയെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ നഷ്‌ടപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നില്ല, അതിനാൽ തീരുമാനിക്കാനുള്ള നിയമങ്ങൾ കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് ഈ ഘട്ടം:
    • മാസ്റ്റർ റെക്കോർഡ് ഏതാണ്, അതിന്റെ തനിപ്പകർപ്പുകൾ എവിടെയാണ്?
    • ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള ഏതൊക്കെ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളാണ് മാസ്റ്റർ റെക്കോർഡിലേക്ക് പകർത്താൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നത്?

ഈ നിയമങ്ങൾ ക്രമീകരിച്ച് നടപ്പിലാക്കിക്കഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനങ്ങളുടെ സുവർണ്ണ രേഖകളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണ് ഔട്ട്പുട്ട്.

ഒരു ഓൺ-ഗോയിംഗ് എന്റിറ്റി റെസല്യൂഷൻ ഫ്രെയിംവർക്ക് സ്ഥാപിക്കുക

ഒരു മാർക്കറ്റിംഗ് ഡാറ്റാസെറ്റിലെ എന്റിറ്റികൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ലളിതമായ ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഗൈഡിലൂടെ ഞങ്ങൾ കടന്നുപോയെങ്കിലും, ഇത് നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിൽ നടന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയായി കണക്കാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. തങ്ങളുടെ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും അതിന്റെ പ്രധാന ഗുണനിലവാര പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും നിക്ഷേപം നടത്തുന്ന ബിസിനസ്സുകൾ കൂടുതൽ വാഗ്ദ്ധാനപരമായ വളർച്ചയ്ക്കായി സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.

അത്തരം പ്രക്രിയകൾ വേഗത്തിലും എളുപ്പത്തിലും നടപ്പിലാക്കുന്നതിന്, മുകളിൽ സൂചിപ്പിച്ച ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ അവരെ നയിക്കാൻ കഴിയുന്ന എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന എന്റിറ്റി റെസല്യൂഷൻ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയിലെ ഡാറ്റാ ഓപ്പറേറ്റർമാർക്കോ വിപണനക്കാർക്കോ പോലും നിങ്ങൾക്ക് നൽകാം.

വിപണന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ROI പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലും എല്ലാ മാർക്കറ്റിംഗ് ചാനലുകളിലുടനീളം ബ്രാൻഡ് പ്രശസ്തി ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നതിലും ഒരു ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് രഹിത ഡാറ്റാസെറ്റ് ഒരു നിർണായക പ്ലെയറായി വർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് അന്തിമമായി ഞങ്ങൾക്ക് സുരക്ഷിതമായി പറയാൻ കഴിയും.