כפילויות: שיטות עבודה מומלצות להימנעות או תיקון נתוני לקוחות כפולים

שיטות עבודה מומלצות לניכוי נתונים עבור CRM

נתונים כפולים לא רק מפחיתים את דיוק התובנות העסקיות, אלא הם פוגעים באיכות גם חווית הלקוח שלך. למרות שהתוצאות של נתונים כפולים עומדות בפני כולם - מנהלי IT, משתמשים עסקיים, אנליסטים של נתונים - יש לכך את ההשפעה הגרועה ביותר על פעולות השיווק של החברה. מכיוון שמשווקים מייצגים את היצע המוצרים והשירותים של החברה בענף, נתונים גרועים יכולים לפגוע במהרה במוניטין המותג שלכם ולהביא למסירת חוויות לקוחות שליליות. נתונים כפולים ב- CRM של החברה מתרחשים בגלל מגוון סיבות.

מטעות אנושית וכלה בלקוחות המספקים מידע מעט שונה בנקודות זמן שונות במאגר הארגוני. לדוגמא, צרכן מפרט את שמו כג'ונתן סמית בטופס אחד וג'ון סמית בצד השני. האתגר מחמיר על ידי מאגר הולך וגדל. לרוב קשה יותר עבור מנהלי מערכת לעקוב אחר DB וכן לעקוב אחר הנתונים הרלוונטיים. זה נהיה יותר ויותר מאתגר להבטיח ש- DB של הארגון יישאר מדויק ”.

נטיק אמין, מומחה שיווק ב שיווק קאנץ

במאמר זה נבחן את הסוגים השונים של נתונים משוכפלים, וכמה אסטרטגיות מועילות שמשווקים יכולים להשתמש בהם כדי להפריש את מאגרי החברה שלה.

סוגים שונים של נתונים כפולים

נתונים כפולים מוסברים בדרך כלל כהעתק של המקור. אך ישנם סוגים שונים של נתונים כפולים המוסיפים מורכבות לבעיה זו.

  1. כפילויות מדויקות באותו מקור - זה קורה כאשר רשומות ממקור נתונים אחד מועברות למקור נתונים אחר ללא התחשבות בטכניקות התאמה או מיזוג. דוגמה תהיה העתקת מידע מ- CRM לכלי שיווק בדוא"ל. אם הלקוח שלך נרשם לניוזלטר שלך, הרישום שלו כבר קיים בכלי שיווק הדוא"ל, והעברת נתונים מ- CRM לכלי תיצור עותקים כפולים של אותה ישות. 
  2. כפילויות מדויקות במספר מקורות - כפילויות מדויקות במספר מקורות נוצרות בדרך כלל בגלל יוזמות גיבוי נתונים בחברה. ארגונים נוטים להתנגד לפעילות טיהור נתונים, והם נוטים לאחסן את כל עותקי הנתונים שיש בידם. זה מוביל למקורות נפרדים המכילים מידע כפול.
  3. כפילויות משתנות במספר מקורות - כפילויות יכולות להתקיים עם מידע משתנה גם כן. זה קורה בדרך כלל כאשר לקוחות עוברים שינויים בשם משפחה, שם תפקיד, חברה, כתובת דוא"ל וכו 'ומכיוון שקיימים הבדלים בולטים בין רשומות ישנות לחדשות, מתייחסים למידע הנכנס כישות חדשה.
  4. כפילויות לא מדויקות במקורות זהים או מרובים - כפילות לא מדויקת היא כאשר ערך נתונים פירושו אותו דבר, אך הוא מיוצג בדרכים שונות. לדוגמה, ניתן לשמור את השם דונה ג'יין רות כדונה ג'יי רות או די ג'יי רות. כל ערכי הנתונים מייצגים את אותו הדבר, אך כאשר משווים אותם באמצעות טכניקות התאמת נתונים פשוטות, הם נחשבים ללא תואמים.

כפילויות יכולות להיות תהליך מורכב מאוד מכיוון שלעתים קרובות צרכנים ועסקים משנים את נתוני הקשר שלהם לאורך זמן. יש שונות באופן שבו הם מזינים כל שדה נתונים - משמם, כתובות הדוא"ל שלהם, כתובת המגורים, כתובת העסק וכו '.

להלן רשימה של 5 שיטות עבודה מומלצות להעתקת כפילויות נתונים, שמשווקים יכולים להתחיל להשתמש בהן היום.

אסטרטגיה 1: יש לבדוק בדיקות על הזנת נתונים

אתה צריך להיות בקרות אימות קפדניות בכל אתרי הזנת הנתונים. זה כולל להבטיח שנתוני הקלט תואמים את סוג הנתונים הנדרש, את הפורמט ונמצאים בין טווחים מקובלים. זה יכול לעשות דרך ארוכה בהפיכת הנתונים שלך למלאים, תקפים ומדויקים. יתר על כן, חיוני שזרימת העבודה של הזנת הנתונים שלך לא מוגדרת רק ליצירת רשומות חדשות אלא חיפושים ראשונים ומוצאת אם מערך הנתונים מכיל רשומה קיימת שתואמת את הרשומה הנכנסת. ובמקרים כאלה, זה רק מוצא ומתעדכן, ולא יוצר רשומה חדשה. חברות רבות שילבו צ'קים ללקוח כדי לפתור גם נתונים כפולים משלהם.

אסטרטגיה 2: בצע כפילות באמצעות כלים אוטומטיים

השתמש בשירות עצמי תוכנת כפילוי נתונים שיכולים לעזור לך בזיהוי וניקוי רשומות כפולות. כלים אלה יכולים לתקן נתונים, למצוא התאמות מדויקות ולא מדויקות במדויק, והן גם מצמצמות את העבודה הידנית של חיפוש אלפי שורות נתונים. וודאו שהכלי מציע תמיכה בייבוא ​​נתונים ממגוון רחב של מקורות כמו גליונות Excel, מאגר CRM, רשימות וכו '.

אסטרטגיה 3: השתמש בטכניקות כפילוי ספציפיות לנתונים

בהתאם לאופי הנתונים, כפילות הנתונים מתבצעת באופן שונה. על המשווקים להיזהר בעת הפניית נתונים מכיוון שאותו דבר יכול להיות משהו שונה בין מאפייני נתונים שונים. לדוגמה, אם שתי רשומות נתונים תואמות לכתובת דוא"ל, יש סבירות גבוהה שהם כפילויות. אך אם שתי רשומות תואמות בכתובת, אין זה בהכרח כפילות מכיוון ששני אנשים השייכים לאותו משק בית יכולים לקבל מנויים נפרדים בחברה שלך. אז הקפד ליישם פעילויות כפילות נתונים, מיזוג וטיהור לפי סוג הנתונים שמערכי הנתונים שלך מכילים.

אסטרטגיה 4: להשיג את שיא המאסטר המוזהב באמצעות העשרת נתונים

לאחר שקבעת את רשימת ההתאמות הקיימות במסד הנתונים שלך, חשוב לנתח מידע זה לפני שניתן יהיה לקבל החלטות על מיזוג או טיהור נתונים. אם קיימים מספר רשומות עבור ישות אחת וחלקם מייצגים מידע לא מדויק, עדיף לטהר רשומות אלה. מצד שני, אם כפילויות אינן שלמות, מיזוג נתונים הוא בחירה טובה יותר מכיוון שהוא יאפשר העשרת נתונים, ורשומות ממוזגות עשויות להוסיף ערך רב יותר לעסק שלך. 

כך או כך, על המשווקים לפעול להשגת מבט יחיד במידע השיווקי שלהם, הנקרא שיא מאסטר זהב.

אסטרטגיה 5: מעקב אחר מדדי איכות הנתונים

מאמץ מתמשך לשמור על ניקיון הנתונים והנתונים שלך היא הדרך הטובה ביותר להוציא לפועל את אסטרטגיית הכפילת הנתונים שלך. כלי שמציע פרופילי נתונים ותכונות ניהול איכות יכול להועיל כאן. חובה על המשווקים לפקוח על מידת הנתונים המדויקים, התקפים, המלאים, הייחודיים והעקביים המשמשים לפעולות שיווק.

מכיוון שארגונים ממשיכים להוסיף יישומי נתונים לתהליכים העסקיים שלהם, זה הפך להיות הכרחי שלכל משווק יהיו אסטרטגיות של כפילות נתונים. יוזמה כמו שימוש בכלי להעתקת נתונים ותכנון זרימות אימות טובות יותר ליצירה ועדכון רשומות נתונים הן כמה אסטרטגיות מכריעות שיכולות לאפשר איכות נתונים אמינה בארגון שלך.

אודות סולם נתונים

Data Ladder היא פלטפורמה לניהול איכות נתונים המסייעת לחברות לנקות, לסווג, לתקן, לדפסל, לפרופיל ולהעשיר את הנתונים שלהן. תוכנת ההתאמה המובילה בתעשייה שלנו מסייעת לך למצוא רשומות תואמות, למזג נתונים ולהסיר כפילויות באמצעות אלגוריתמים חכמים של התאמה מטושטשת ולמידת מכונה, ללא קשר למיקום הנתונים שלך ובאיזה פורמט.

הורד ניסיון בחינם של תוכנת התאמת נתונים לסולם נתונים

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.