Varlık Çözümü Pazarlama Süreçlerinize Nasıl Değer Katıyor?

Pazarlama Verilerinde Varlık Çözünürlüğü Nedir?

Çok sayıda B2B pazarlamacı – neredeyse %27 – bunu kabul ediyor. yetersiz veri onlara %10'a mal oldu, veya bazı durumlarda, yıllık gelir kayıplarında daha da fazla.

Bu, günümüzde çoğu pazarlamacının karşılaştığı önemli bir sorunu açıkça vurgulamaktadır ve bu, düşük veri kalitesidir. Eksik, eksik veya düşük kaliteli veriler, pazarlama süreçlerinizin başarısı üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Bu, bir şirketteki neredeyse tüm departman süreçleri - ancak özellikle satış ve pazarlama - büyük ölçüde kurumsal verilerle beslendiği için gerçekleşir.

Müşterilerinizin, potansiyel müşterilerinizin veya potansiyel müşterilerinizin veya ürünler, hizmet teklifleri veya adres konumlarıyla ilgili diğer bilgilerin eksiksiz, 360 derece görünümü olsun, pazarlama her şeyin bir araya geldiği yerdir. Bu nedenle, bir şirket sürekli veri profili oluşturma ve veri kalitesi düzeltmesi için uygun veri kalitesi yönetimi çerçeveleri kullanmadığında pazarlamacılar en çok zarar görür.

Bu blogda, en yaygın veri kalitesi sorununa ve bunun kritik pazarlama süreçlerinizi nasıl etkilediğine dikkat çekmek istiyorum; daha sonra bu sorun için olası bir çözüme bakacağız ve son olarak onu sürekli olarak nasıl kurabileceğimizi göreceğiz.

Yani, başlayalım!

Pazarlamacıların Karşılaştığı En Büyük Veri Kalitesi Sorunu

Düşük veri kalitesi, bir şirketteki pazarlamacılar için uzun bir sorun listesine neden olmasına rağmen, 100'den fazla müşteriye veri çözümleri sunmuş olsa da, insanların karşılaştığı en yaygın veri kalitesi sorunu şudur:

Temel veri varlıklarının tek bir görünümünü elde etme.

Bu sorun, aynı varlık için yinelenen kayıtlar depolandığında ortaya çıkar. Burada varlık terimi herhangi bir anlama gelebilir. Çoğunlukla, pazarlama alanında, varlık kelimesi şunlara atıfta bulunabilir: müşteri, müşteri adayı, potansiyel müşteri, ürün, konum veya pazarlama faaliyetlerinizin performansının özü olan başka bir şey.

Yinelenen Kayıtların Pazarlama Süreçlerinize Etkisi

Pazarlama amacıyla kullanılan veri kümelerinde mükerrer kayıtların bulunması, herhangi bir pazarlamacı için bir kabus olabilir. Yinelenen kayıtlarınız olduğunda, karşılaşabileceğiniz bazı ciddi senaryolar şunlardır:

  • Boşa harcanan zaman, bütçe ve çabalar – Veri kümeniz aynı varlık için birden fazla kayıt içerdiğinden, aynı müşteri, potansiyel müşteri veya olası satış için birden çok kez zaman, bütçe ve çaba harcamanız gerekebilir.
  • Kişiselleştirilmiş deneyimleri kolaylaştırılamıyor – Yinelenen kayıtlar genellikle bir varlık hakkında farklı bilgi parçalarını içerir. Müşterilerinizin eksik bir görünümünü kullanarak pazarlama kampanyaları yürüttüyseniz, müşterilerinizin duyulmamış veya yanlış anlaşılmış hissetmesine neden olabilirsiniz.
  • Yanlış pazarlama raporları – Yinelenen veri kayıtları ile, pazarlama çabalarınız ve geri dönüşü hakkında yanlış bir görünüm verebilirsiniz. Örneğin, 100 potansiyel müşteriye e-posta gönderdiniz, ancak yalnızca 10'dan yanıt aldınız - bu 80'den yalnızca 100'i benzersiz ve 20'sinin geri kalanı kopya olabilir.
  • Azaltılmış operasyonel verimlilik ve çalışan üretkenliği – Ekip üyeleri belirli bir varlık için veri getirdiğinde ve farklı kaynaklarda depolanmış veya aynı kaynakta zaman içinde toplanmış birden fazla kayıt bulduğunda, çalışan verimliliğinde büyük bir barikat görevi görür. Bu oldukça sık gerçekleşirse, tüm organizasyonun operasyonel verimliliğini önemli ölçüde etkiler.
  • Doğru dönüşüm ilişkilendirmesi gerçekleştirilemiyor – Sosyal kanallarınızı veya web sitenizi her ziyaret ettiğinde aynı ziyaretçiyi yeni bir varlık olarak kaydettiyseniz, doğru dönüşüm ilişkilendirmesi yapmanız ve ziyaretçinin dönüşüm için izlediği yolu tam olarak bilmeniz neredeyse imkansız hale gelecektir.
  • Teslim edilmeyen fiziksel ve elektronik postalar – Bu, yinelenen kayıtların en yaygın sonucudur. Daha önce de belirtildiği gibi, her yinelenen kayıt, varlığın kısmi bir görünümünü içerme eğilimindedir (bu nedenle kayıtlar, ilk etapta veri kümenizde yinelenenler olarak sona erer). Bu nedenle, bazı kayıtlarda, postaların teslim edilememesine neden olabilecek fiziksel konumlar veya iletişim bilgileri eksik olabilir.

Varlık Çözünürlüğü nedir?

Varlık çözünürlüğü (ER), gerçek dünyadaki varlıklara yapılan referansların ne zaman eşdeğer (aynı varlık) veya eşdeğer değil (farklı varlıklar) olduğunu belirleme sürecidir. Başka bir deyişle, kayıtlar farklı tanımlandığında veya bunun tersi olduğunda birden fazla kaydın aynı varlığa bağlanması ve bağlanması işlemidir.

Varlık Çözümleme ve Bilgi Kalitesi, John R. Talburt

Varlık Çözümünü Pazarlama Veri Kümelerinize Uygulama

Pazarlama faaliyetlerinizin başarısı üzerindeki kopyaların korkunç etkisini gördükten sonra, basit ama güçlü bir yönteme sahip olmak zorunludur. veri kümelerinizi tekilleştirme. Bu, sürecin varlık çözünürlüğü Basitçe, varlık çözümlemesi, hangi kayıtların aynı varlığa ait olduğunu belirleme sürecini ifade eder.

Veri kümelerinizin karmaşıklığına ve kalite durumuna bağlı olarak bu işlem birkaç adım içerebilir. Tam olarak ne anlama geldiğini anlayabilmeniz için sizi bu sürecin her adımından geçireceğim.

Not: Aşağıdaki süreci tanımlarken genel 'varlık' terimini kullanacağım. Ancak aynı süreç, müşteri, müşteri adayı, potansiyel müşteri, konum adresi vb. gibi pazarlama sürecinize dahil olan herhangi bir varlık için de geçerlidir ve mümkündür.

Varlık Çözümleme Sürecindeki Adımlar

  1. Farklı veri kaynaklarında bulunan varlık veri kayıtlarını toplama – Bu, tanımladığınız sürecin ilk ve en önemli adımıdır. nerede tam olarak varlık kayıtları saklanır. Bu, sosyal medya reklamlarından, web sitesi trafiğinden gelen veya satış temsilcileri veya pazarlama personeli tarafından manuel olarak girilen veriler olabilir. Kaynaklar belirlendikten sonra, tüm kayıtlar tek bir yerde bir araya getirilmelidir.
  2. Birleşik kayıtların profilini çıkarma – Kayıtlar tek bir veri setinde bir araya getirildikten sonra, şimdi veriyi anlamanın, yapısı ve içeriğiyle ilgili gizli detayları ortaya çıkarmanın zamanı geldi. Veri profili oluşturma, verilerinizi istatistiksel olarak analiz eder ve veri değerlerinin eksik mi, boş mu veya geçersiz kalıp ve biçime uyup uymadığını bulur. Veri kümenizin profilini çıkarmak, bu tür diğer ayrıntıları ortaya çıkarır ve potansiyel veri temizleme fırsatlarını vurgular.
  3. Veri kayıtlarının temizlenmesi ve standartlaştırılması – Derinlemesine bir veri profili, veri kümenizi temizlemek ve standartlaştırmak için size eyleme geçirilebilir bir öğe listesi sunar. Bu, eksik verileri doldurma, veri türlerini düzeltme, kalıpları ve biçimleri düzeltme ve daha iyi veri analizi için karmaşık alanları alt öğelere ayırma adımlarını içerebilir.
  4. Aynı varlığa ait kayıtları eşleştirme ve bağlama – Artık veri kayıtlarınız eşleştirilmeye ve bağlanmaya hazırdır ve ardından hangi kayıtların aynı varlığa ait olduğu kesinleştirilir. Bu süreç genellikle, benzersiz bir şekilde tanımlayıcı nitelikler üzerinde tam eşleştirme veya bir varlığın niteliklerinin bir kombinasyonu üzerinde bulanık eşleştirme gerçekleştiren endüstri düzeyinde veya tescilli eşleştirme algoritmaları uygulanarak yapılır. Eşleştirme algoritmasından elde edilen sonuçların hatalı olması veya hatalı pozitifler içermesi durumunda, algoritmada ince ayar yapmanız veya hatalı eşleşmeleri manuel olarak kopyalar veya kopya olmayanlar olarak işaretlemeniz gerekebilir.
  5. Varlıkları altın kayıtlarda birleştirmek için uygulama kuralları – Son birleşmenin gerçekleştiği yer burasıdır. Muhtemelen kayıtlar arasında depolanan bir varlık hakkındaki verileri kaybetmek istemezsiniz, bu nedenle bu adım, aşağıdakilere karar vermek için kuralları yapılandırmakla ilgilidir:
    • Ana kayıt hangi kayıttır ve kopyaları nerededir?
    • Yinelenenlerden hangi öznitelikleri ana kayda kopyalamak istiyorsunuz?

Bu kurallar yapılandırılıp uygulandıktan sonra çıktı, varlıklarınızın bir dizi altın kaydıdır.

Devam Eden Bir Kuruluş Çözüm Çerçevesi Oluşturun

Bir pazarlama veri kümesindeki varlıkları çözümlemek için basit bir adım adım kılavuzdan geçmiş olsak da, bunun kuruluşunuzda devam eden bir süreç olarak ele alınması gerektiğini anlamak önemlidir. Verilerini anlamaya ve temel kalite sorunlarını çözmeye yatırım yapan işletmeler, çok daha umut verici bir büyüme için hazırlanıyor.

Bu tür süreçlerin hızlı ve kolay uygulanması için, veri operatörlerine ve hatta şirketinizdeki pazarlamacılara, yukarıda belirtilen adımlarda onlara rehberlik edebilecek, kullanımı kolay varlık çözümleme yazılımı da sağlayabilirsiniz.

Sonuç olarak, yinelenmeyen bir veri kümesinin, pazarlama faaliyetlerinin yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmada ve tüm pazarlama kanallarında marka itibarını güçlendirmede çok önemli bir oyuncu olarak hareket ettiğini güvenle söyleyebiliriz.