Pazarlama, Neden Büyük Verilerden Önce Önce Kalite Verisine İhtiyaç Duyuyor?

Son zamanlarda ortaya çıkan pazarlama tezahüratları yeni analitik ve büyük verilere ve pazarlama teknologlarına dönüşüyordu. Bununla birlikte, öncelikle ele alınması gereken bazı temel bilgiler vardır ve etkin pazarlamaya engel teşkil eden temel engel genel verinin kalitesiz olmasıdır. Veri kalitesi tartışılabilir değildir. Yakın tarihli bir çalışmada, İngiltere Royal Mail Data Services, işletmeler üzerindeki ortalama etkinin yıllık gelirin% 6’sı kadar bir maliyet olduğunu keşfetti. Katılımcıların arasında bir miktar farklılık olduğu halde, hiçbir şirket bu sorunu göz ardı etmeyi göze alamaz.

Veri kalitesi ile ilgili bu endişe İngiltere ile sınırlı değildir. Experian’ın veri kalitesi kolu, küresel veri kalitesi ile ilgili yıllık karşılaştırma raporunda, global işletmelerin çoğunda (ve ABD’de% 95) işletme hedeflerini karşılamak için veri kullanıyor ancak% 44’ünden azı verilerine güveniyor.

Müşteri Deneyimi 2017 İçin Üstün Zihin
Experian’ın raporundaki katılımcıların% 56’sı müşterilerine 2017’de daha iyi hizmet vermek ve bunun başarılmasında anahtar faktörün daha iyi olduğunu düşünüyor. Zengin bir müşteri deneyimi sağlamak oyunun ismidir ve o müşteri hakkındaki kötü veya hatalı bilgiler bu ilişkinin sona ermesine neden olabilir. Çoğu işletme, yeni bir müşteri kazanmanın maliyetli (mevcut bir müşteriyi sürdürmenin maliyetinin 3 ila 10 katı arasında olduğu) belli olurken, saklama çok daha düşük maliyetlidir. Bağlılık otomatik değildir ve özellikle müşterilerin çoğunun Millennials olduğu ve mevcut iş teklifleri onlara uygun değilse veya deneyim tatmin edici olmaktan uzaksa, taşınması çok hızlı olan bir dünyada beslenmelidir. Bu amaçla, Pazarlama’nın 2017 ve muhtemelen önümüzdeki birkaç yıl için odak noktası kapsamlı müşteri analizi oluşturmaktır.

Pazarlama Tek Müşteri Görüşüne İhtiyacı Var
ABD’li şirketlerin çoğu, sosyal medya ve İnternet yoluyla elde edilebilecek veriler çığ yoluyla her bir müşterinin üç boyutlu bir görünümünü oluşturmak için mevcut fırsatlardan oldukça haberdardır. Bunun neden gerekli olduğunu anlarlar. Experian, ABD’li işletmelerin% 20’sinin tek bir müşteri görünümü (veya SCV) oluşturmaya odaklandığını keşfetti ve bunun en önemli nedeni müşteri sadakati ve kalıcılığını artırmaktı. Bunun sorumluluğu, Bilişim Teknolojileri desteğiyle Pazarlama portföyüne dalıyor.

Müşteri deneyimini geliştirmek için pazarlama, son derece hedefli pazarlamaya izin verecek bu tek müşteri görünümünü geliştirmelidir. Müşterinin cep telefonu numarası veya e-posta adresi hatalı bir şekilde yakalanırsa zengin sosyal ve tarihi alışveriş verileri harmanlanır ve müşteri kişiliği oluşturmak için kullanılırsa bu yardımcı değildir. Aynı şekilde, yinelenen kayıtlar ve “çürümüş” (güncel olmayan) veriler hem müşteriye hem de pazarlama departmanına can sıkıntısı yaratmaktadır. Verilerin hatalı olmasının nedenini araştıran çok sayıda araştırma var ve aynı cevap daima bulunmakta: insan hatasından kaynaklanıyor.

Örneğin, insan hatası, başlangıçtaki kalite sorununu oluşturabilirken, örneğin, müşteri bilgileri şirketin çalışanlarının biri tarafından yüklendiğinde, iyi huylu ihmal de katkıda bulunmaktadır. Müşteri iletişim bilgilerinin değişip değişmediğine ilişkin dönemsel incelemelerin yanı sıra, geri gönderilen e-postalara titizlikle dikkat edilmesi ve bir pazarlama kampanyası sırasında deneyimli başarısız SMS mesajlaşması yapılması gerekiyor.

“Yetersiz üst yönetim desteği”, katılımcıların% 21’i tarafından bir meydan okuma olarak verildiğini belirtmek ilginçtir. Paradoksal olarak, aynı üst düzey yönetim, kuruluş verilerinin en az güvenir ve genel olarak şirket verilerinin% 33’ünün yanlış olduğuna inanmaktadır. Veri stratejisinin yeniden düşünülmesi açıkça, veri kalitesinde bu tür bir uyumsuzluğa ve bunun gerekliliğine sahip şirketler için olan kartlarda görülüyor.

Yoksul yönetim desteğinin, yetersiz bütçelerin ve diğer sıkıntıların geri bildirimine rağmen görüşülen şirketlerin% 90’ı 2017 için planlanmış en az bir veri yönetimi projesine sahipti. Verilerin iyileştirilmesine yönelik çok yönlü veri temizliği ile gelişmiş veri yönetimine kadar birçok faktör var. Alt standart verilerin geliştirilmesiyle değer yaratılacaktır.
Veri Kalitesini Geliştirme
Öncelikle, yalnızca zikredilen iki başlangıç ​​yakalama hatası veya verilerin kötü yönetilmesi ile ilgili daha sonraki hataların değil, verilerin kalitesi düşük olmasının birçok nedeni olduğunu anlamamız gerekir. Ana Veri Yönetimi (veya MDM) karmaşık ve sürekli ve şirketin BT bilgi derinliğine bağlı olarak çeşitli uzmanların alınmasını gerektirebilir. Genellikle şirketin yeteneklerinin ötesindedir ve analiz için veri yapıları hazırlamak için veri uzmanlarıyla sözleşme yapmanız önerilebilir. Veri temizleme için kullanılabilen yazılım araçları bulunurken karşılaşılan kalite kusurlarına bağlı olarak yinelemeli bir süreç olma eğilimindedir.

Bazı tekniklerin kısa bir açıklaması aşağıda verilmektedir.

Veri Temizliği
Experian, şirketlerin% 33’ünün 2017’de veri temizleme egzersize girdiğini keşfetti. Veri temizleme, normal olarak, tutarsızlıklar (örn. Posta kodları konumlarla eşleşmiyor) gibi iletişim verileri üzerinde gerçekleştirilir ve dışa dönük iletişimlerin iyileştirilmesinde derhal etkili olur . Geri gönderilen e-postaları yönetme (hatta salyangoz postası ve teslimatları) ve geçersiz telefon numaraları, bunun yanında gerçekleştirilen normal bir süreç olmalıdır.

Veri entegrasyonu
Şirketlerin% 31’i bir veri entegrasyon projesi planlıyordu. Bu 2 form alabilir: öncelikle pazarlama ve servis masası gibi 2 veya daha fazla farklı veritabanını birleştirmek, genellikle tüm iş için bir platform sağlayan ve mevcut nokta çözümlerini değiştiren bir yazılım satın alarak. Alternatif olarak, farklı sistemler ayrı ayrı mevcut olabilir, ancak ortak bir entegre veritabanına beslenebilirler.

Veri göçü
Şirketin büyümüş olduğu eski bir sistemden yeni bir uygulamaya geçmek “GIGO” dan kaçınmak için kaliteli veriler gerekiyor (çöp içeri girip çöp). Veri temizleme ve veri bütünleştirmesinin, düşük verilerin yol açtığı kapatma süresini azaltmak için taşıma işleminden önce gerçekleştirilmesi önerilir.

Veri Hazırlama ve veri zenginleştirmesi, normalde veri madenciliği ve iş analitiklerinin öncüsü olarak yapılır. Bu, bir veri kalitesi geliştirmenin bir şeklidir.

Gecelik Başarı Beklemeyin
Veri kalitesinin yönetimi devam etmekte olan bir süreçtir ve halen devam eden mükemmel verilerin toplanmasında harcanan yılları göz önünde bulundurursanız, hızlı bir düzeltme beklemek mantıksızdır. Ayrıca, müşterilerin verilerini yakalamaktan çalışanların sorumlu olduğu bazı kültür değişimi ve eğitimi de gerekiyor, böylece daha az hata oluşuyor. Müşterinin kendi verilerini bir tablet vasıtasıyla yakaladığı bir self servis seçeneği, kaynak hataları da sınırlar. Her birinin kendi müşteri veritabanına sahip çok sayıda uygulama bulunduğu yerde, gereksiz yere yeni bir paylaşılan platforma geçerek, gereksiz verilerin tek bir kopyası ve entegrasyonu kaliteyi büyük ölçüde artıracak, ancak gümüş mermi değil.

Veri kalitesi en az kırk yıldan elli yıla kadar tartışma konusu olmuştur; Ilginç olan şey bugün hala bir sorundur ve kusur oranı hemen hemen aynı veya başında olduğu gibi daha fazladır. Çalıştırılacak sağlam ve makul derecede temiz bir veri ortamına sahip oluncaya kadar, AI’nın parlak nesnelerinin ve makine öğreniminin peşinden koşmak anlamsızdır (bazı veri temizleme araçları AI olarak sınıflandırılabilir).

Resim Kredisi: pexels.com

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *