שיווק צריך נתונים איכותיים כדי להיות מונעי נתונים - מאבקים ופתרונות

איכות נתונים שיווקית ושיווק מונחה נתונים

המשווקים נמצאים בלחץ קיצוני להיות מונעי נתונים. עם זאת, לא תמצאו משווקים מדברים על איכות נתונים ירודה או מפקפקים בחוסר ניהול נתונים ובעלות על נתונים בתוך הארגונים שלהם. במקום זאת, הם שואפים להיות מונעי נתונים עם נתונים גרועים. אירוניה טראגית! 

עבור רוב המשווקים, בעיות כמו נתונים חלקיים, שגיאות הקלדה וכפולות אפילו אינן מזוהות כבעיה. הם היו מבלים שעות בתיקון טעויות ב-Excel, או שהם חוקרים תוספים לחיבור מקורות נתונים ולשיפור זרימות עבודה, אבל הם לא מודעים לכך שאלו בעיות איכות נתונים שיש להן אפקט אדווה ברחבי הארגון וכתוצאה מכך מיליוני אבודים. כֶּסֶף. 

כיצד איכות הנתונים משפיעה על התהליך העסקי

משווקים היום כל כך מוצפים במדדים, מגמות, דוחות וניתוחים, שפשוט אין להם זמן להיות קפדניים עם אתגרי איכות הנתונים. אבל זו הבעיה. אם למשווקים אין נתונים מדויקים מלכתחילה, איך בכלל הם יוכלו ליצור קמפיינים אפקטיביים? 

הגעתי לכמה משווקים כשהתחלתי לכתוב את היצירה הזו. התמזל מזלי אקסל לאוורן, מייסד שותף של ReviewFlowz לחלוק את הניסיון שלו עם נתונים גרועים. 

להלן תשובותיו המעמיקות לשאלותיי. 

  1. מה היו המאבקים הראשוניים שלך עם איכות הנתונים כשבנית את המוצר שלך? הקמתי מנוע ליצירת סקירה והייתי צריך כמה ווים למינוף כדי לשלוח בקשות סקירה ללקוחות מרוצים בזמן שהם כנראה ישאירו ביקורת חיובית. 

    כדי לגרום לזה לקרות, הצוות יצר ציון Net Promoter (NPS) סקר שיישלח 30 יום לאחר ההרשמה. בכל פעם שלקוח היה משאיר NPS חיובי, בתחילה 9 ו-10, מאוחר יותר מורחב ל-8, 9 ו-10, הוא היה מוזמן להשאיר ביקורת ולקבל בתמורה כרטיס מתנה של $10. האתגר הגדול ביותר כאן היה שסגמנט ה-NPS הוקם על פלטפורמת האוטומציה השיווקית, בעוד הנתונים יושבים בכלי NPS. מקורות נתונים מנותקים ונתונים לא עקביים בכלים הפכו לצוואר בקבוק שדרש שימוש בכלים וזרימות עבודה נוספות.

    כשהצוות המשיך לשלב זרימות לוגיות ונקודות אינטגרציה שונות, הם נאלצו להתמודד עם שמירה על עקביות עם נתונים מדור קודם. המוצר מתפתח, כלומר נתוני המוצר משתנים כל הזמן, מה שמחייב חברות לשמור על סכימת נתוני דיווח עקבית לאורך זמן.

  2. אילו צעדים נקטת כדי לפתור את הבעיה? נדרשה עבודה רבה עם צוות הנתונים כדי לבנות הנדסת נתונים נכונה סביב היבט האינטגרציה. אולי נשמע די בסיסי, אבל עם הרבה אינטגרציות שונות, והמון עדכונים המשלוח, כולל עדכונים המשפיעים על זרימת ההרשמה, היינו צריכים לבנות הרבה זרימות לוגיות שונות המבוססות על אירועים, נתונים סטטיים וכו'.
  3. האם למחלקת השיווק שלך הייתה אמירה בפתרון האתגרים הללו? זה דבר מסובך. כשאתה הולך לצוות הנתונים עם בעיה מאוד ספציפית, אתה עלול לחשוב שזה תיקון קל וזהו לוקח רק שעה אחת לתקן אבל זה באמת כרוך לעתים קרובות בהמון שינויים שאתה לא מודע אליהם. במקרה הספציפי שלי לגבי תוספים, המקור העיקרי לבעיות היה שמירה על נתונים עקביים עם נתונים מדור קודם. מוצרים מתפתחים, וקשה מאוד לשמור על סכימת נתוני דיווח עקבית לאורך זמן.

    אז כן, בהחלט אמירה מבחינת הצרכים, אבל כשזה מגיע לאיך ליישם את העדכונים וכו' אתה באמת לא יכול לאתגר צוות הנדסת נתונים ראוי שיודע שהם צריכים להתמודד עם המון שינויים כדי שזה יקרה, וכדי "להגן" על הנתונים מפני עדכונים עתידיים.

  4. למה משווקים לא מדברים על ניהול נתונים או איכות נתונים למרות שהם מנסים להיות מונעי נתונים? אני חושב שזה באמת מקרה של לא להבין את הבעיה. רוב המשווקים שדיברתי איתם מזלזלים באופן נרחב באתגרי איסוף הנתונים, ובעצם, מסתכלים על מדדי KPI שקיימים כבר שנים מבלי להטיל ספק בהם. אבל מה שאתה מכנה הרשמה, ליד או אפילו מבקר ייחודי משתנה באופן מסיבי בהתאם להגדרת המעקב שלך ולמוצר שלך.

    דוגמה מאוד בסיסית: לא היה לך אימות דוא"ל וצוות המוצר שלך מוסיף אותו. מהי הרשמה אז? לפני או אחרי אימות? אני אפילו לא אתחיל להיכנס לכל דקויות המעקב באינטרנט.

    אני חושב שזה גם קשור מאוד לייחוס ולאופן שבו צוותי שיווק בנויים. רוב המשווקים אחראים לערוץ או לקבוצת משנה של ערוצים, וכאשר אתה מסכם את מה שכל חבר בצוות מייחס לערוץ שלו, אתה בדרך כלל בסביבות 150% או 200% מהייחוס. נשמע לא הגיוני כשאתה מנסח את זה ככה, וזו הסיבה שאף אחד לא עושה זאת. ההיבט השני הוא כנראה שאיסוף נתונים מסתכם לרוב בבעיות טכניות מאוד, ורוב המשווקים לא ממש מכירים אותם. בסופו של דבר, אתה לא יכול לבזבז את הזמן שלך על תיקון נתונים וחיפוש אחר מידע מושלם לפיקסלים, כי אתה פשוט לא תקבל אותו.

  5. אילו צעדים מעשיים/מיידיים לדעתך יכולים משווקים לנקוט כדי לתקן את איכות נתוני הלקוחות שלהם?שים את עצמך בנעליו של משתמש ובדוק כל אחד מהמשפכים שלך. שאל את עצמך איזה סוג של אירוע או פעולת המרה אתה מפעיל בכל שלב. סביר להניח שתופתעו מאוד ממה שקורה באמת. הבנת המשמעות של מספר בחיים האמיתיים, עבור לקוח, ליד או מבקר, היא בסיסית לחלוטין להבנת הנתונים שלך.

לשיווק יש את ההבנה העמוקה ביותר של הלקוח, אך עדיין נאבקים לסדר את בעיות איכות הנתונים שלו

שיווק הוא הלב של כל ארגון. המחלקה היא זו שמפיצה את הבשורה על המוצר. המחלקה היא הגשר בין הלקוח לעסק. המחלקה שבכנות, מנהלת את התוכנית.

עם זאת, הם גם נאבקים הכי הרבה עם גישה לנתונים איכותיים. גרוע מכך, כפי שאקסל הזכיר, הם כנראה אפילו לא מבינים מה המשמעות של נתונים גרועים ונגד מה הם מתמודדים! הנה כמה נתונים סטטיסטיים שהתקבלו מדוח DOMO, ה-MO החדש של שיווק, כדי לשים את הדברים בפרספקטיבה:

  • 46% מהמשווקים אומרים שהמספר העצום של ערוצי נתונים ומקורות מקשה על התכנון לטווח הארוך.
  • 30% משווקים בכירים מאמינים שמחלקת ה-CTO ו-IT צריכים לשאת באחריות לבעלות על נתונים. חברות עדיין מבינות בעלות על נתונים!
  • 17.5% מאמינים שקיים חוסר במערכות שמאספות נתונים ומציעות שקיפות בכל הצוות.

המספרים הללו מצביעים על כך שהגיע הזמן שהשיווק יהיה בעלים של נתונים ויצירת דרישה כדי שהוא יהיה באמת מונע נתונים.

מה יכולים משווקים לעשות כדי להבין, לזהות ולטפל באתגרים של איכות נתונים?

למרות שהנתונים הם עמוד השדרה לקבלת החלטות עסקיות, חברות רבות עדיין נאבקות בשיפור מסגרת ניהול הנתונים שלהן כדי לטפל בבעיות איכות. 

בדוח של אבולוציה שיווקית, יותר מרבע מ-82% חברות בסקר נפגעו מנתונים לא תקניים. משווקים כבר לא יכולים להרשות לעצמם לטאטא שיקולי איכות נתונים מתחת לשטיח וגם לא יכולים להרשות לעצמם להיות לא מודעים לאתגרים הללו. אז מה באמת יכולים משווקים לעשות כדי להתמודד עם האתגרים האלה? להלן חמש שיטות עבודה מומלצות להתחיל איתן.

שיטות עבודה מומלצות 1: התחל ללמוד על בעיות באיכות הנתונים

משווק צריך להיות מודע לבעיות איכות נתונים כמו עמית ה-IT שלו. עליך להכיר בעיות נפוצות המיוחסות למערכות נתונים הכוללות בין היתר:

  • שגיאות הקלדה, שגיאות כתיב, שגיאות שמות, שגיאות רישום נתונים
  • בעיות עם מוסכמות שמות והיעדר תקנים כמו מספרי טלפון ללא קודי מדינה או שימוש בפורמטים שונים של תאריכים
  • פרטים לא מלאים כמו כתובות דוא"ל חסרות, שמות משפחה או מידע קריטי הנדרש לקמפיינים יעילים
  • מידע לא מדויק כמו שמות שגויים, מספרים שגויים, מיילים וכו'
  • מקורות נתונים שונים שבהם אתה רושם מידע של אותו אדם, אבל הם מאוחסנים בפלטפורמות או כלים שונים המונעים ממך לקבל תצוגה מאוחדת
  • שכפול נתונים שבהם המידע הזה חוזר בטעות באותו מקור נתונים או במקור נתונים אחר

כך נראים נתונים גרועים במקור נתונים:

נתונים גרועים בעיות שיווק

היכרות עם מונחים כמו איכות נתונים, ניהול נתונים וניהול נתונים יכול לעזור לך להגיע רחוק בזיהוי שגיאות בניהול קשרי לקוחות (CRM) פלטפורמה, ובאמצעות מתיחה זו, מאפשרת לך לנקוט בפעולה לפי הצורך.

שיטות עבודה מומלצות 2: תעדוף תמיד נתוני איכות

הייתי שם, עשיתי את זה. זה מפתה להתעלם מנתונים גרועים, כי אם היית באמת חופר לעומק, רק 20% מהנתונים שלך היו שמישים בפועל. יותר מ 80% מהנתונים מבוזבז. תעדיפו איכות על פני כמות תמיד! אתה יכול לעשות זאת על ידי אופטימיזציה של שיטות איסוף הנתונים שלך. לדוגמה, אם אתה רושם נתונים מטופס אינטרנט, ודא שאתה אוסף רק נתונים נחוצים והגבלת את הצורך של המשתמש להקליד את המידע באופן ידני. ככל שאדם צריך יותר 'להקליד' מידע, כך יש סיכוי גבוה יותר שהוא ישלח נתונים לא מלאים או לא מדויקים.

שיטות עבודה מומלצות 3: נצל את הטכנולוגיה הנכונה לאיכות נתונים

אתה לא צריך להוציא מיליון דולר על תיקון איכות הנתונים שלך. ישנם עשרות כלים ופלטפורמות בחוץ שיכולים לעזור לך לסדר את הנתונים שלך מבלי לעורר רעש. דברים שהכלים האלה יכולים לעזור לך כוללים:

  • פרופיל נתונים: עוזר לך לזהות שגיאות שונות בתוך מערך הנתונים שלך כגון שדות חסרים, ערכים כפולים, שגיאות כתיב וכו'.
  • ניקוי נתונים: עוזר לך לנקות את הנתונים שלך על-ידי הפעלת טרנספורמציה מהירה יותר מנתונים גרועים לנתונים אופטימליים.
  • התאמת נתונים: עוזר לך להתאים מערכי נתונים במקורות נתונים שונים ולקשר/למזג את הנתונים ממקורות אלה יחד. לדוגמה, אתה יכול להשתמש בהתאמת נתונים כדי לחבר מקורות נתונים מקוונים וגם לא מקוונים.

טכנולוגיית איכות הנתונים תאפשר לך להתמקד במה שחשוב על ידי טיפול בעבודה המיותרת. לא תצטרך לדאוג לבזבוז זמן בתיקון הנתונים שלך ב-Excel או ב-CRM לפני תחילת מסע פרסום. עם השילוב של כלי איכות נתונים, תוכל לגשת לנתונים איכותיים לפני כל מסע פרסום.

שיטות עבודה מומלצות 4: עירבו את ההנהלה הבכירה 

יכול להיות שמקבלי ההחלטות בארגון שלך לא מודעים לבעיה, או אפילו אם כן, הם עדיין מניחים שזו בעיית IT ולא דאגה שיווקית. כאן אתה צריך להתערב כדי להציע פתרון. נתונים גרועים ב-CRM? נתונים גרועים מסקרים? נתוני לקוחות גרועים? כל אלה הם דאגות שיווקיות ואין להם שום קשר לצוותי IT! אבל אלא אם כן משווק יתאמץ להציע לפתור את הבעיה, ייתכן שארגונים לא יעשו דבר בנוגע לבעיות איכות הנתונים. 

שיטות עבודה מומלצות 5: זיהוי בעיות ברמת המקור 

לפעמים, בעיות נתונים גרועות נגרמות מתהליך לא יעיל. אמנם אתה יכול לנקות נתונים על פני השטח, אלא אם לא תזהה את שורש הבעיה, תיתקל באותן בעיות איכות על חזרה. 

לדוגמה, אם אתה אוסף נתוני לידים מדף נחיתה, ואתה מבחין של-80% מהנתונים יש בעיה בהזנת מספרי טלפון, אתה יכול ליישם בקרות להזנת נתונים (כמו הצבת שדה חובה של קוד עיר) כדי להבטיח שאתה' מקבל נתונים מדויקים. 

הסיבה העיקרית לרוב בעיות הנתונים היא פשוטה יחסית לפתרון. אתה רק צריך להקדיש זמן כדי לחפור לעומק ולזהות את נושא הליבה ולעשות את המאמץ הנוסף כדי לפתור את הבעיה! 

נתונים הם עמוד השדרה של פעולות השיווק

נתונים הם עמוד השדרה של פעולות השיווק, אבל אם הנתונים האלה לא מדויקים, מלאים או אמינים, תפסיד כסף בגלל טעויות יקרות. איכות הנתונים אינה מוגבלת יותר למחלקת ה-IT. משווקים הם הבעלים של נתוני לקוחות ולכן עליהם להיות מסוגלים ליישם את התהליכים והטכנולוגיה הנכונים בהשגת המטרות מונעות הנתונים שלהם.

מה אתה חושב?

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