Marketeers zitten op een berg waardevolle consumentendata. Maar niet alle gegevens waarover ze beschikken, zijn nuttig. Werken met gegevens van slechte kwaliteit vergiftigt uw marketinginspanningen, leidt tot gemiste kansen en schaadt uiteindelijk uw bedrijfsresultaten.



combinaties van engelennummers

Slechte gegevens zijn gegevens die vaak door omstandigheden zijn beschadigd. En het komt vaker voor dan we ons realiseren. Nooit opzettelijk of kwaadwillig, het is vaak het gevolg van menselijke fouten of onjuiste verzameling. Soms is het zo eenvoudig als e-mailadressen in de loop van de tijd veranderen. In andere gevallen is het iets dat in uw proces breekt. Hoewel de oorzaak eenvoudig kan zijn, kan het effect - hiaten en onnauwkeurigheden in uw analyses waardoor alles wat u meet niet effectief zijn - rampzalig zijn.



Niet elke organisatie heeft datakampioenen in hun team, maar naarmate bedrijven steeds meer een data-first-cultuur omarmen, wordt prioriteit geven aan data-gezondheid een must.

Slechte gegevens zijn niet gestandaardiseerd

In uw persoonlijke leven is er meestal een manier om gegevens op elkaar af te stemmen. Stel dat u een verschil in uw bankrekening ontdekt: u weet wat u heeft verdiend en wat u heeft uitgegeven, en u kunt dit vergelijken met historische gegevens op uw bankafschriften. Met andere woorden, je hebt een bron van waarheid. Maar in marketing is er vaker wel dan niet een basislijn. Als marketeer heb je natuurlijk een idee van wat goed is, maar al je gegevens zijn relatief ten opzichte van zichzelf.

Dit probleem is niet nieuw, het vliegt gewoon onder de radar. Als u bijvoorbeeld Google Analytics gebruikt om het verkeer op al uw webpagina's bij te houden en het script om welke reden dan ook niet 10% van uw pagina's bijhield, zou u gewoon niet weten dat u er 10 mist % van uw gegevens. Dit soort hiaten kan op verschillende manieren voorkomen. Maar een belangrijke manier waarop het gebeurt, is door een gebrek aan standaardisatie.

Voor een SaaS-bedrijf betekent het meten van 'bezoekers van de site' misschien niet hetzelfde als 'gebruikers op het platform'. Wanneer u deze statistieken instelt op verschillende analyseplatforms en deze verdeelt over verschillende afdelingen, van marketing en verkoop tot engineering, maakt dat een verschil. 'Klikken' in AdWords betekenen niet noodzakelijkerwijs het totale verkeer, aangezien er een verschil is tussen nieuwe gebruikers, unieke gebruikers en het totale aantal sessies. Op grote schaal haalt u gegevens uit honderden bronnen. Niet standaardiseren wat je meet, maar het toch behandelen, is een recept voor slechte gegevens.

Slechte gegevens zijn duur

Of u het probleem nu negeert omdat u niet zeker weet hoe u het moet oplossen, of misschien weet u het nog niet, het werken met gegevens van slechte kwaliteit is van invloed op een groot deel van het bedrijf buiten marketing. Als uw gegevens overal voorkomen, worden waardevolle initiatieven stopgezet en worden uw bedrijfsresultaten geschaad.



22 22 keer

Om dit in perspectief te plaatsen, omdat data met 70% per jaar vervallen, kosten slechte data bedrijven gemiddeld $ 9,7 miljoen per jaar ​ Harvard Business Review concludeerde dat slechte gegevens zo veel kosten omdat besluitvormers, managers, datawetenschappers en andere teamleden de discrepanties in hun dagelijkse werk moeten opvangen - op zoek gaan naar onnauwkeurigheden en slechte bronnen, en fouten corrigeren. Dit is zowel tijdrovend als duur.

Naast de dollars brengen slechte gegevens uw strategie in gevaar, wat leidt tot verspilde kansen als gevolg van ongeïnformeerde zakelijke beslissingen. Omgaan met de enorme hoeveelheden gegevens die via meerdere bronnen, in verschillende formaten en op verschillende frequenties worden geleverd, is een gefragmenteerd proces. Het is begrijpelijk dat marketingafdelingen vaak niet over de mankracht beschikken om al deze gegevens voortdurend te analyseren, te begrijpen en te gebruiken.

Goede gegevens zijn schoon

Goede gegevensresultaten wanneer u de tijd neemt om gegevens op te schonen, te verifiëren en te ordenen, zodat veelvoorkomende problemen zoals verouderde informatie, duplicaten of onnauwkeurigheden uw systeem niet langer teisteren.



Om met deze complexiteit om te gaan, zijn speciale middelen en goed gedefinieerde processen en beleid nodig voor standaardisatie, optimalisatie, rapportage en een flexibele aanpak. Dit is een afwijking van de maandelijkse rapportage, driemaandelijkse prognoses en het genereren van episodische inzichten die de meeste organisaties gewend zijn. Maar deze verschuiving is cruciaal voor succes in een steeds meer datagedreven wereld. Een marketingorganisatie van wereldklasse moet gegevens, analyses, strategieën, mensen, processen en capaciteiten naadloos combineren om bedrijfsresultaten te leveren.

Als uw organisatie groeit en u zojuist de sluizen heeft geopend voor het delen van gegevens tussen afdelingen, zoek dan naar gebieden waar informatie kan worden samengevoegd, zodat u een completer beeld van de klant krijgt. Overweeg om een ​​taskforce op te richten, waar teamleden verschillende delen van de pijplijn bezitten en goede gegevens in uw organisatie verdedigen.

betekenis van 944

Als het toewijzen van de middelen aan een taskforce om uw gegevenspijplijn handmatig op te schonen een onrealistische optie voor u is, overweeg dan AI-tools implementeren ​Voorspellende machine learning kan het basisgedrag van uw datastatistieken leren en heeft de mogelijkheid om snel enorme hoeveelheden gegevens om te zetten in vertrouwde bedrijfsinformatie en om het opsporen van afwijkingen te automatiseren.

Toegewijde middelen om de pijpleiding schoon te maken, lossen het probleem op, maar er is niets meer beschermend dan deze principes proactief toe te passen. Neem de tijd die uw team zou besteden aan het corrigeren van slechte gegevens en ruil deze in voor de tijd die u vanaf het begin besteedt aan het bouwen van veilige en nauwkeurige gegevensprocessen in uw inspanningen.

Achtervolging, geen perfectie

Realistisch zijn is belangrijk. En de realiteit van slechte gegevens is dat het opschonen ervan een nooit eindigend proces is. Het doel is niet een eindtoestand waarin alles perfect is. Het doel is om te streven naar gewoonten en processen op uw werkplek die betere gegevens stimuleren.

Dat gezegd hebbende, datakwaliteit is uiteindelijk ieders zaak. Of je nu wel of niet direct met de cijfers werkt, data heeft invloed op elke output van een organisatie. Een schone, onderhouden pijplijn betekent dat u en uw team verkeerde kosten kunnen besparen en gemakkelijker gezonde datastrategieën kunnen nastreven.

1133 engel nummer liefde

Marketing verplaatsen naar een echte data-first-cultuur kan een lange reis zijn. Maar het is er een die zijn waarde bewijst.

Dit stuk maakt deel uit van onze serie over datagestuurde marketing waarin onze experts de sleutels onderzoeken voor het ontwikkelen van een team en een strategische benadering die gebaseerd is op data. Lees het eerste artikel hier ​

Deel Het Met Je Vrienden: