Մարքեթինգին անհրաժեշտ են որակյալ տվյալներ, որպեսզի դրանք հիմնված լինեն տվյալների վրա՝ պայքարներ և լուծումներ

Շուկայավարման տվյալների որակ և տվյալների վրա հիմնված շուկայավարում

Շուկայավարները ծայրահեղ ճնշման տակ են՝ տվյալների վրա հիմնված լինելու համար: Այնուամենայնիվ, դուք չեք գտնի, որ շուկայագետները խոսեն տվյալների վատ որակի մասին կամ կասկածի տակ դնեն իրենց կազմակերպություններում տվյալների կառավարման և տվյալների սեփականության բացակայությունը: Փոխարենը, նրանք ձգտում են տվյալների վրա հիմնված լինել վատ տվյալների վրա: Ողբերգական հեգնանք։ 

Շուկայավարողների մեծամասնության համար այնպիսի խնդիրները, ինչպիսիք են թերի տվյալները, տառասխալները և կրկնօրինակները, նույնիսկ որպես խնդիր չեն ճանաչվում: Նրանք ժամեր կծախսեին Excel-ում սխալները շտկելու համար, կամ կհետազոտեին պլագիններ՝ տվյալների աղբյուրները միացնելու և աշխատանքային հոսքերը բարելավելու համար, բայց նրանք չգիտեն, որ դրանք տվյալների որակի հետ կապված խնդիրներ են, որոնք ալիքային ազդեցություն ունեն ամբողջ կազմակերպությունում, ինչը հանգեցնում է միլիոնավոր մարդկանց կորստի: փող. 

Ինչպես է տվյալների որակը ազդում բիզնես գործընթացի վրա

Այսօր շուկայավարներն այնքան ծանրաբեռնված են չափորոշիչներով, միտումներով, հաշվետվություններով և վերլուծություններով, որ նրանք պարզապես ժամանակ չունեն մանրակրկիտ վերաբերվելու տվյալների որակի մարտահրավերներին: Բայց խնդիրը դա է: Եթե ​​շուկայավարները սկզբում չունենան ճշգրիտ տվյալներ, ապա ինչպե՞ս նրանք կկարողանան արդյունավետ արշավներ ստեղծել: 

Ես դիմեցի մի քանի շուկայավարների, երբ սկսեցի գրել այս նյութը: Ինձ բախտ է վիճակվել ունենալ Ակսել Լավերն, համահիմնադիր ReviewFlowz կիսել իր փորձը վատ տվյալների հետ: 

Ահա նրա խորաթափանց պատասխանները իմ հարցերին: 

  1. Որո՞նք էին ձեր սկզբնական պայքարը տվյալների որակի հետ, երբ կառուցում էիք ձեր արտադրանքը: Ես ստեղծում էի վերանայման սերնդի շարժիչ, և կարիք ունեի մի քանի կեռիկներ, որպեսզի կարողանայի օգտագործել գոհ հաճախորդներին վերանայման հարցումներ ուղարկելու համար այն ժամանակ, երբ նրանք, հավանաբար, դրական կարծիք կթողնեին: 

    Որպեսզի դա տեղի ունենա, թիմը ստեղծեց զուտ խթանողի միավոր (NPS) հարցում, որը կուղարկվի գրանցվելուց 30 օր հետո: Ամեն անգամ, երբ հաճախորդը թողնում է դրական NPS, սկզբում 9 և 10, հետագայում ընդլայնվելով մինչև 8, 9 և 10, նրան կհրավիրեն թողնել ակնարկ և փոխարենը ստանալ $10 նվեր քարտ: Այստեղ ամենամեծ մարտահրավերն այն էր, որ NPS հատվածը ստեղծվել էր մարքեթինգային ավտոմատացման հարթակում, մինչդեռ տվյալները գտնվում էին NPS գործիքում: Անջատված տվյալների աղբյուրները և գործիքների միջև անհամապատասխան տվյալները դարձան խոչընդոտ, որը պահանջում էր լրացուցիչ գործիքների և աշխատանքային հոսքերի օգտագործում:

    Քանի որ թիմը շարունակեց ինտեգրել տարբեր տրամաբանական հոսքեր և ինտեգրման կետեր, նրանք պետք է զբաղվեին ժառանգական տվյալների հետ համապատասխանության պահպանման հետ: Ապրանքը զարգանում է, ինչը նշանակում է, որ արտադրանքի տվյալները մշտապես փոփոխվում են՝ պահանջելով ընկերություններից ժամանակի ընթացքում պահպանել հաշվետվությունների տվյալների համահունչ սխեման:

  2. Ի՞նչ քայլեր եք ձեռնարկել խնդիրը լուծելու համար։ Տվյալների թիմի հետ շատ աշխատել է պահանջվել՝ ինտեգրման ասպեկտի շուրջ տվյալների ճիշտ ճարտարագիտություն ստեղծելու համար: Կարող է բավականին տարրական թվալ, բայց բազմաթիվ տարբեր ինտեգրումներով և բազմաթիվ թարմացումների առաքմամբ, ներառյալ թարմացումները, որոնք ազդում են գրանցման հոսքի վրա, մենք պետք է ստեղծեինք շատ տարբեր տրամաբանական հոսքեր՝ հիմնված իրադարձությունների, ստատիկ տվյալների և այլնի վրա:
  3. Արդյո՞ք ձեր մարքեթինգի բաժինն ասել է այս մարտահրավերները լուծելու հարցում: Դա բարդ բան է: Երբ դուք գնում եք տվյալների թիմին շատ կոնկրետ խնդիրով, կարող եք մտածել, որ դա հեշտ լուծում է, և դա ուղղելու համար տևում է ընդամենը 1 ժամ բայց դա իսկապես հաճախ ներառում է բազմաթիվ փոփոխություններ, որոնց մասին դուք տեղյակ չեք: Պլագինների հետ կապված իմ կոնկրետ դեպքում, խնդիրների հիմնական աղբյուրը ժառանգական տվյալների հետ հետևողական տվյալների պահպանումն էր: Ապրանքները զարգանում են, և իսկապես դժվար է ժամանակի ընթացքում հետևողական հաշվետվության տվյալների սխեման պահելը:

    Այսպիսով, այո, միանշանակ ասեք կարիքների առումով, բայց երբ խոսքը վերաբերում է, թե ինչպես իրականացնել թարմացումները և այլն, դուք իսկապես չեք կարող մարտահրավեր նետել տվյալների ինժեներական համապատասխան թիմին, ով գիտի, որ պետք է զբաղվի բազմաթիվ փոփոխությունների հետ՝ դա իրականացնելու համար: և «պաշտպանել» տվյալները ապագա թարմացումներից:

  4. Ինչու՞ շուկայավարները չեն խոսում դրա մասին Տվյալների կառավարման կամ տվյալների որակը, չնայած նրանք փորձում են լինել տվյալների վրա հիմնված: Կարծում եմ, որ դա իսկապես խնդիրը չգիտակցելու դեպք է։ Շուկայավարողների մեծ մասը, որոնց հետ ես խոսել եմ, լայնորեն թերագնահատում են տվյալների հավաքագրման մարտահրավերները և հիմնականում նայում են KPI-ներին, որոնք գոյություն ունեն տարիներ շարունակ, առանց երբևէ կասկածի տակ առնելու դրանք: Բայց այն, ինչ դուք անվանում եք գրանցում, առաջատար կամ նույնիսկ եզակի այցելու, մեծապես փոխվում է՝ կախված ձեր հետևման կարգավորումից և ձեր արտադրանքից:

    Շատ հիմնական օրինակ. դուք չունեք էլփոստի վավերացում, և ձեր արտադրանքի թիմն այն ավելացնում է: Այդ դեպքում ի՞նչ է գրանցումը: Վավերացումից առաջ թե հետո: Ես նույնիսկ չեմ սկսի անդրադառնալ վեբ հետևելու բոլոր նրբություններին:

    Կարծում եմ, որ դա նաև մեծապես կապ ունի վերագրման և մարքեթինգային թիմերի կառուցման հետ: Շուկայավարողների մեծամասնությունը պատասխանատու է ալիքի կամ ալիքների ենթախմբի համար, և երբ ամփոփում եք, թե ինչ է վերագրում թիմի յուրաքանչյուր անդամ իր ալիքին, դուք սովորաբար ստանում եք վերագրման 150%-ը կամ 200%-ը: Անհիմն է հնչում, երբ այդպես ես դնում, այդ իսկ պատճառով ոչ ոք չի անում: Մյուս ասպեկտը, հավանաբար, այն է, որ տվյալների հավաքագրումը հաճախ հանգեցնում է շատ տեխնիկական խնդիրների, և շուկայավարների մեծամասնությունը իրականում ծանոթ չէ դրանց: Ի վերջո, դուք չեք կարող ձեր ժամանակը ծախսել տվյալների շտկման և պիքսելային կատարյալ տեղեկատվություն փնտրելու վրա, քանի որ պարզապես չեք ստանա այն:

  5. Ձեր կարծիքով, ի՞նչ գործնական/անմիջական քայլեր կարող են ձեռնարկել շուկայավարները՝ շտկելու իրենց հաճախորդների տվյալների որակը:Դրեք ձեզ օգտատիրոջ տեղը և փորձարկեք ձեր ձագարներից յուրաքանչյուրը: Հարցրեք ինքներդ ձեզ, թե ինչ տեսակի իրադարձություն կամ փոխակերպման գործողություն եք առաջացնում յուրաքանչյուր քայլում: Դուք, հավանաբար, շատ կզարմանաք, թե ինչ է իրականում տեղի ունենում: Հասկանալը, թե ինչ է նշանակում թիվը իրական կյանքում՝ հաճախորդի, առաջատարի կամ այցելուի համար, բացարձակապես կարևոր է ձեր տվյալները հասկանալու համար:

Մարքեթինգն ունի հաճախորդի ամենախորը ըմբռնումը, սակայն պայքարում է նրանց տվյալների որակի խնդիրները կարգի բերելու համար

Մարքեթինգը ցանկացած կազմակերպության հիմքում է: Ապրանքի մասին լուրերը տարածող բաժինն է: Դա բաժանմունքն է, որը կամուրջ է հաճախորդի և բիզնեսի միջև: Բաժանմունքը, որն անկեղծորեն վարում է շոուն:

Այնուամենայնիվ, նրանք նույնպես ամենաշատը պայքարում են որակյալ տվյալների հասանելիության հարցում: Ավելի վատ, ինչպես նշեց Ակսելը, նրանք, հավանաբար, չեն էլ պատկերացնում, թե ինչ են նշանակում վատ տվյալներ և ինչի դեմ են կանգնած: Ահա մի քանի վիճակագրություն, որը ստացվել է DOMO զեկույցից, Մարքեթինգի նոր MO, իրերը տեսանելի դարձնելու համար.

  • Մարքեթոլոգների 46%-ն ասում է, որ տվյալների ալիքների և աղբյուրների հսկայական քանակությունը դժվարացրել է երկարաժամկետ պլանավորումը:
  • Մարքեթոլոգների 30%-ը կարծում է, որ CTO-ն և ՏՏ բաժինը պետք է ստանձնեն տվյալների տիրապետման պատասխանատվությունը: Ընկերությունները դեռ պարզում են տվյալների սեփականության իրավունքը:
  • 17.5%-ը կարծում է, որ առկա է տվյալների համադրման և թիմում թափանցիկություն առաջարկող համակարգերի պակաս:

Այս թվերը ցույց են տալիս, որ ժամանակն է, որ շուկայավարումը տիրապետի տվյալներին և պահանջի, որ դրանք իսկապես հիմնված լինեն տվյալների վրա:

Ի՞նչ կարող են անել շուկայավարները տվյալների որակի մարտահրավերները հասկանալու, բացահայտելու և կարգավորելու համար:

Չնայած տվյալները բիզնես որոշումների կայացման հիմքն են, շատ ընկերություններ դեռևս պայքարում են բարելավելու իրենց տվյալների կառավարման շրջանակը՝ որակի խնդիրները լուծելու համար: 

Մի զեկույցի Շուկայավարման էվոլյուցիա՝ 82%-ի ավելի քան քառորդը Հարցման մասնակից ընկերությունները տուժել են ոչ ստանդարտ տվյալներից: Շուկայավարողներն այլևս չեն կարող իրենց թույլ տալ տվյալների որակի նկատառումները գորգի տակ թաքցնել, ոչ էլ կարող են թույլ տալ անտեղյակ լինել այդ մարտահրավերներին: Այսպիսով, ի՞նչ կարող են իրականում անել շուկայավարները այս մարտահրավերներին դիմակայելու համար: Ահա հինգ լավագույն փորձը սկսելու համար:

Լավագույն պրակտիկա 1: Սկսեք ծանոթանալ տվյալների որակի խնդիրներին

Մարքեթոլոգը պետք է նույնքան տեղյակ լինի տվյալների որակի վերաբերյալ, որքան իր ՏՏ գործընկերը: Դուք պետք է իմանաք ընդհանուր խնդիրները, որոնք վերագրվում են տվյալների հավաքածուներին, որոնք ներառում են, բայց չեն սահմանափակվում հետևյալով.

  • Տառասխալներ, ուղղագրական սխալներ, անվանման սխալներ, տվյալների գրանցման սխալներ
  • Անվանման կոնվենցիաների հետ կապված խնդիրներ և ստանդարտների բացակայություն, ինչպիսիք են հեռախոսահամարները՝ առանց երկրի կոդերի կամ տարբեր ամսաթվերի ձևաչափերի օգտագործման
  • Թերի մանրամասներ, ինչպիսիք են բացակայող էլփոստի հասցեները, ազգանունները կամ կարևոր տեղեկատվություն, որոնք անհրաժեշտ են արդյունավետ արշավների համար
  • Սխալ տեղեկություններ, ինչպիսիք են սխալ անունները, սխալ համարները, էլ. նամակները և այլն
  • Տարբեր տվյալների աղբյուրներ, որտեղ դուք գրանցում եք նույն անձի մասին տեղեկությունները, բայց դրանք պահվում են տարբեր հարթակներում կամ գործիքներում, որոնք թույլ չեն տալիս ձեզ համախմբված տեսք ստանալ:
  • Կրկնվող տվյալներ, երբ այդ տեղեկատվությունը պատահաբար կրկնվում է նույն տվյալների աղբյուրում կամ տվյալների այլ աղբյուրում

Ահա, թե ինչպես են վատ երևում տվյալները տվյալների աղբյուրում.

տվյալների վատ մարքեթինգի խնդիրները

Ծանոթանալով այնպիսի տերմինների հետ, ինչպիսիք են տվյալների որակը, տվյալների կառավարումը և տվյալների կառավարումը, կարող եք երկար ճանապարհ անցնել ձեր Հաճախորդների հետ հարաբերությունների կառավարման մեջ առկա սխալները հայտնաբերելու հարցում (CRM) հարթակ, և այդ առումով՝ թույլ տալով անհրաժեշտության դեպքում քայլեր ձեռնարկել:

Լավագույն պրակտիկա 2. Միշտ առաջնահերթություն տվեք որակի տվյալներին

Ես եղել եմ այնտեղ, արել եմ դա: Գայթակղիչ է անտեսել վատ տվյալները, քանի որ եթե դուք իսկապես խորը փորեք, ձեր տվյալների միայն 20%-ն իրականում օգտագործելի կլիներ: Ավելի քան Տվյալների 80%-ը վատնված է. Միշտ առաջնահերթություն տվեք որակին քանակից: Դուք կարող եք դա անել՝ օպտիմալացնելով ձեր տվյալների հավաքագրման մեթոդները: Օրինակ, եթե դուք տվյալներ եք գրանցում վեբ ձևից, համոզվեք, որ հավաքում եք միայն անհրաժեշտ տվյալները և սահմանափակեք օգտագործողի կողմից տեղեկատվությունը ձեռքով մուտքագրելու անհրաժեշտությունը: Որքան շատ մարդ ստիպված լինի «մուտքագրել» տեղեկատվություն, այնքան ավելի մեծ է հավանականությունը, որ նա կուղարկի թերի կամ ոչ ճշգրիտ տվյալներ:

Լավագույն պրակտիկա 3. Օգտագործեք տվյալների որակի ճիշտ տեխնոլոգիա

Պետք չէ մեկ միլիոն դոլար ծախսել ձեր տվյալների որակը շտկելու վրա: Կան տասնյակ գործիքներ և հարթակներ, որոնք կարող են օգնել ձեզ կարգի բերել ձեր տվյալները՝ առանց աղմուկի: Այն, ինչ այս գործիքները կարող են օգնել ձեզ, ներառում են.

  • Տվյալների պրոֆիլավորում. Օգնում է ձեզ բացահայտել ձեր տվյալների հավաքածուի տարբեր սխալները, ինչպիսիք են բացակայող դաշտերը, կրկնօրինակ գրառումները, ուղղագրական սխալները և այլն:
  • Տվյալների մաքրում. Օգնում է մաքրել ձեր տվյալները՝ թույլ տալով ավելի արագ փոխակերպում վատ տվյալներից օպտիմիզացված:
  • Տվյալների համընկնում: Օգնում է ձեզ համապատասխանեցնել տվյալների հավաքածուները տվյալների տարբեր աղբյուրներում և կապել/միավորել այդ աղբյուրներից ստացված տվյալները: Օրինակ, դուք կարող եք օգտագործել տվյալների համընկնումը՝ ինչպես առցանց, այնպես էլ անցանց տվյալների աղբյուրները միացնելու համար:

Տվյալների որակի տեխնոլոգիան թույլ կտա ձեզ կենտրոնանալ կարևորի վրա՝ հոգալով ավելորդ աշխատանքի մասին: Նախքան քարոզարշավ սկսելը, դուք ստիպված չեք լինի անհանգստանալ ձեր տվյալները Excel-ում կամ CRM-ում ֆիքսելու ժամանակ վատնելու մասին: Տվյալների որակի գործիքի ինտեգրման շնորհիվ դուք կկարողանաք մուտք գործել որակյալ տվյալներ յուրաքանչյուր քարոզարշավից առաջ:

Լավագույն պրակտիկա 4. ներգրավել ավագ ղեկավարությանը 

Ձեր կազմակերպությունում որոշում կայացնողները կարող են տեղյակ չլինել խնդրի մասին, կամ նույնիսկ եթե տեղյակ են, նրանք դեռ ենթադրում են, որ դա ՏՏ խնդիր է և ոչ թե մարքեթինգային մտահոգություն: Սա այն վայրն է, որտեղ դուք պետք է քայլ կատարեք լուծում առաջարկելու համար: Վատ տվյալներ CRM-ում: Հարցումների վատ տվյալներ. Հաճախորդների վատ տվյալներ: Այս ամենը մարքեթինգային խնդիրներ են և կապ չունեն ՏՏ թիմերի հետ: Բայց եթե շուկայավարը չառաջարկի լուծել խնդիրը, կազմակերպությունները կարող են ոչինչ անել տվյալների որակի հետ կապված խնդիրների համար: 

Լավագույն պրակտիկա 5. Բացահայտեք խնդիրները աղբյուրի մակարդակում 

Երբեմն տվյալների վատ խնդիրները պայմանավորված են անարդյունավետ գործընթացով: Թեև դուք կարող եք մաքրել տվյալները մակերեսի վրա, եթե չբացահայտեք խնդրի բուն պատճառը, կրկնվելու դեպքում ձեզ կբախվեն նույն որակի խնդիրները: 

Օրինակ, եթե դուք հավաքագրում եք հիմնական տվյալները վայրէջքի էջից, և նկատում եք, որ տվյալների 80%-ը խնդիրներ ունի հեռախոսահամարի մուտքագրման հետ, կարող եք կիրառել տվյալների մուտքագրման վերահսկում (օրինակ՝ քաղաքի կոդի պարտադիր դաշտ տեղադրելը)՝ ապահովելու համար: ստանալ ճշգրիտ տվյալներ: 

Տվյալների մեծամասնության խնդիրների հիմնական պատճառը համեմատաբար հեշտ է լուծել: Պարզապես պետք է ժամանակ հատկացնեք ավելի խորը փորելու և հիմնական խնդիրը բացահայտելու և խնդիրը լուծելու համար լրացուցիչ ջանքեր գործադրելու համար: 

Տվյալները շուկայավարման գործառնությունների հիմքն են

Տվյալները մարքեթինգային գործառնությունների հիմքն են, բայց եթե դրանք ճշգրիտ, ամբողջական կամ հուսալի չեն, դուք գումար կկորցնեք թանկարժեք սխալների պատճառով: Տվյալների որակն այլևս չի սահմանափակվում ՏՏ բաժինով: Շուկայավարները հաճախորդների տվյալների սեփականատերերն են և, հետևաբար, պետք է կարողանան իրականացնել ճիշտ գործընթացներ և տեխնոլոգիաներ՝ իրենց տվյալների վրա հիմնված նպատակներին հասնելու համար:

Ինչ եք կարծում?

Այս կայքը օգտագործում է Akismet- ը սպամի նվազեցման համար: Իմացեք, թե ինչպես է ձեր տվյալները մշակվում.