כיצד רזולוציית ישות מוסיפה ערך לתהליכי השיווק שלך

מהי רזולוציית ישות בנתונים שיווקיים

מספר רב של משווקי B2B - כמעט 27% - מודים בכך מידע לא מספיק עלה להם 10%, או במקרים מסוימים, אפילו יותר בהפסדי הכנסות שנתיים.

זה מדגיש בבירור בעיה משמעותית איתה מתמודדים רוב המשווקים כיום, והיא: איכות נתונים ירודה. נתונים לא שלמים, חסרים או באיכות ירודה יכולים להשפיע עצומה על הצלחת תהליכי השיווק שלך. זה קורה מכיוון שכמעט כל התהליכים המחלקים בחברה - אבל במיוחד מכירות ושיווק - מונעים מאוד על ידי נתונים ארגוניים.

בין אם זו תצוגה מלאה של 360 של הלקוחות, הפניות או הלקוחות הפוטנציאליים שלך, או מידע אחר הקשור למוצרים, הצעות שירות או מיקומי כתובות - השיווק הוא המקום שבו הכל מתחבר. זו הסיבה שהמשווקים סובלים הכי הרבה כאשר חברה לא משתמשת במסגרות מתאימות לניהול איכות נתונים לצורך פרופיל נתונים מתמשך ותיקון איכות נתונים.

בבלוג זה, אני רוצה להסב את תשומת הלב לבעיית איכות הנתונים הנפוצה ביותר וכיצד היא משפיעה על תהליכי השיווק הקריטיים שלך; לאחר מכן נבחן פתרון פוטנציאלי לבעיה זו, ולבסוף, נראה כיצד נוכל לבסס אותה על בסיס מתמשך.

אז בואו נתחיל!

בעיית איכות הנתונים הגדולה ביותר איתה מתמודדים משווקים

אמנם, איכות נתונים ירודה גורמת לרשימה ארוכה של בעיות עבור משווקים בחברה, אך לאחר שסיפקה פתרונות נתונים ל-100+ לקוחות, בעיית איכות הנתונים הנפוצה ביותר שראינו שאנשים מתמודדים איתה היא:

השגת תצוגה אחת של נכסי הליבה של נתונים.

בעיה זו מופיעה כאשר מאוחסנות רשומות כפולות עבור אותה ישות. כאן, המונח ישות יכול להיות כל דבר. לרוב, בתחום השיווק, המילה ישות יכולה להתייחס ל: לקוח, ליד, לקוח פוטנציאלי, מוצר, מיקום או משהו אחר שהוא הליבה לביצוע פעילויות השיווק שלך.

ההשפעה של רשומות כפולות על תהליכי השיווק שלך

הנוכחות של רשומות כפולות במערך נתונים המשמשים למטרות שיווק יכולה להיות סיוט עבור כל משווק. כאשר יש לך רשומות כפולות, להלן כמה תרחישים רציניים שאתה יכול להיתקל בהם:

  • בזבוז זמן, תקציב ומאמצים - מכיוון שמערך הנתונים שלך מכיל מספר רשומות עבור אותה ישות, אתה עלול להשקיע זמן, תקציב ומאמצים מספר פעמים עבור אותו לקוח, לקוח פוטנציאלי או ליד.
  • לא מסוגל לאפשר חוויות מותאמות אישית - רשומות כפולות מכילות לרוב חלקים שונים של מידע על ישות. אם ביצעת קמפיינים שיווקיים תוך שימוש בתפיסה לא מלאה של הלקוחות שלך, אתה עלול לגרום ללקוחות שלך להרגיש לא שמעו או לא מובנים.
  • דוחות שיווק לא מדויקים - עם רישומי נתונים כפולים, אתה עלול בסופו של דבר לתת תצוגה לא מדויקת של מאמצי השיווק שלך והחזרתם. לדוגמה, שלחת אימייל ל-100 לידים, אבל קיבלת רק תגובות מ-10 - יכול להיות שרק 80 מתוך 100 אלה היו ייחודיים, ושאר ה-20 היו כפילויות.
  • הפחתת היעילות התפעולית ותפוקת העובדים - כאשר חברי צוות מביאים נתונים עבור ישות מסוימת ומוצאים רשומות מרובות המאוחסנות במקורות שונים או שנאספו לאורך זמן באותו מקור, זה פועל כחסם דרכים עצום בתפוקת העובדים. אם זה קורה לעתים קרובות למדי, אז זה משפיע באופן ניכר על היעילות התפעולית של ארגון שלם.
  • לא ניתן לבצע ייחוס המרה נכון - אם תיעדת את אותו מבקר כישות חדשה בכל פעם שהוא ביקר בערוצים החברתיים או באתר שלך, זה יהפוך כמעט לבלתי אפשרי עבורך לבצע ייחוס המרה מדויק, ולדעת את הנתיב המדויק שהאורח עבר לקראת ההמרה.
  • מיילים פיזיים ואלקטרוניים שלא נמסרו - זו התוצאה הנפוצה ביותר של רשומות כפולות. כפי שהוזכר קודם לכן, כל רשומה כפולה נוטה להכיל תצוגה חלקית של הישות (זו הסיבה שהרשומות הסתיימו כשכפולים במערך הנתונים שלך מלכתחילה). מסיבה זו, רשומות מסוימות עלולות להכיל מיקומים פיזיים חסרים, או מידע ליצירת קשר, מה שעלול לגרום לכשל במסירת הדואר.

מהי החלטת ישות?

רזולוציית ישות (ER) הוא התהליך של קביעה מתי הפניות לישויות בעולם האמיתי הן שוות (אותה ישות) או לא שוות ערך (ישויות שונות). במילים אחרות, זהו תהליך של זיהוי וקישור של מספר רשומות לאותה ישות כאשר הרשומות מתוארות בצורה שונה ולהיפך.

רזולוציית ישות ואיכות מידע מאת John R. Talburt

יישום רזולוציית ישות במערכים השיווקיים שלך

לאחר שראיתי את ההשפעה הנוראה של כפילויות על הצלחת פעילויות השיווק שלך, הכרחי שתהיה לך שיטה פשוטה, אך רבת עוצמה ביטול כפילות של מערכי הנתונים שלך. זה המקום שבו התהליך של רזולוציית ישות פשוט, רזולוציית ישות מתייחסת לתהליך של זיהוי אילו רשומות שייכות לאותה ישות.

בהתאם למורכבות ולמצב האיכות של מערכי הנתונים שלך, תהליך זה יכול להכיל מספר שלבים. אני הולך לקחת אותך דרך כל שלב בתהליך הזה כדי שתוכל להבין מה בדיוק זה כרוך.

הערה: אשתמש במונח הגנרי 'ישות' בעת תיאור התהליך להלן. אבל אותו תהליך ישים ואפשרי עבור כל גורם המעורב בתהליך השיווק שלך, כגון לקוח, ליד, לקוחות פוטנציאליים, כתובת מיקום וכו'.

שלבים בתהליך החלטת הישות

  1. איסוף רשומות נתוני ישות השוכנות על פני מקורות נתונים שונים – זהו השלב הראשון והחשוב ביותר בתהליך, שבו אתה מזהה איפה בדיוק רשומות הישות מאוחסנות. זה יכול להיות נתונים המגיעים ממודעות במדיה החברתית, מתנועה באתר או הקלדה ידנית על ידי נציגי מכירות או צוות שיווק. לאחר זיהוי המקורות, יש לרכז את כל הרשומות במקום אחד.
  2. יצירת פרופילים של רשומות משולבות - לאחר שהרשומות יוכנסו למערך נתונים אחד, הגיע הזמן להבין את הנתונים ולחשוף את הפרטים הנסתרים על המבנה והתוכן שלהם. פרופיל נתונים מנתח את הנתונים שלך באופן סטטיסטי ומגלה אם ערכי הנתונים אינם שלמים, ריקים או עוקבים אחר דפוס ופורמט לא חוקיים. יצירת פרופיל של מערך הנתונים שלך חושף פרטים כאלה, ומדגיש הזדמנויות פוטנציאליות לניקוי נתונים.
  3. ניקוי ותקנון רשומות נתונים - פרופיל נתונים מעמיק נותן לך רשימה פעילה של פריטים לניקוי וסטנדרטיזציה של מערך הנתונים שלך. זה יכול לכלול שלבים למילוי נתונים חסרים, תיקון סוגי נתונים, תיקון דפוסים ופורמטים, כמו גם ניתוח שדות מורכבים לתת-אלמנטים לניתוח נתונים טוב יותר.
  4. התאמה וקישור של רשומות השייכות לאותה ישות - כעת, רשומות הנתונים שלך מוכנות להתאמת ולקישור, ולאחר מכן קבעו סופית אילו רשומות שייכות לאותה ישות. תהליך זה נעשה בדרך כלל על ידי הטמעת אלגוריתמי התאמה בדרגת תעשייה או קניינית שמבצעים התאמה מדויקת על תכונות מזהות ייחודיות, או התאמה מטושטשת על שילוב של תכונות של ישות. במקרה שהתוצאות מאלגוריתם ההתאמה אינן מדויקות או מכילות תוצאות חיוביות שגויות, ייתכן שיהיה עליך לכוונן עדין את האלגוריתם או לסמן ידנית התאמות שגויות ככפולות או לא כפילויות.
  5. יישום כללים למיזוג ישויות לרשומות מוזהבות - כאן מתרחש המיזוג הסופי. אתה כנראה לא רוצה לאבד נתונים על ישות המאוחסנת ברשומות, אז שלב זה עוסק בהגדרת כללים כדי להחליט:
    • איזו רשומה היא הרשומה הראשית ואיפה הכפילויות שלה?
    • אילו תכונות משוכפלות ברצונך להעתיק לרשומה הראשית?

ברגע שהכללים האלה מוגדרים ומיושמים, הפלט הוא קבוצה של רשומות מוזהבות של הישויות שלך.

הקמת מסגרת החלטה מתמשכת של ישות

למרות שעברנו מדריך פשוט שלב אחר שלב לפתרון ישויות במערך נתונים שיווקי, חשוב להבין שיש להתייחס לכך כאל תהליך מתמשך בארגון שלך. עסקים שמשקיעים בהבנת הנתונים שלהם ובתיקון בעיות האיכות העיקריות שלהם צפויים לצמיחה הרבה יותר מבטיחה.

ליישום מהיר וקל יותר של תהליכים כאלה, אתה יכול גם לספק למפעילי נתונים או אפילו למשווקים בחברה שלך תוכנה קלה לשימוש לפתרון ישויות, שיכולה להדריך אותם בשלבים שהוזכרו לעיל.

לסיכום, אנו יכולים לומר בבטחה שמערך נתונים ללא כפילויות פועל כשחקן מכריע במקסום החזר ה-ROI של פעילויות שיווקיות וחיזוק המוניטין של המותג בכל ערוצי השיווק.