سلة المهملات ، قم بإخراج القمامة: كيف تؤثر البيانات السيئة على نمو الأعمال

يجلس المسوقون على جبل من بيانات المستهلك القيمة. ولكن ليست كل البيانات الموجودة تحت تصرفهم مفيدة. يؤدي العمل ببيانات ذات جودة رديئة إلى تسمم جهودك التسويقية ، ويؤدي إلى ضياع الفرص ويضر في النهاية بأرباحك النهائية.

البيانات السيئة هي البيانات التي غالبًا ما أفسدتها الظروف. وهو أكثر شيوعًا مما ندرك. لم يكن متعمدًا أو ضارًا ، فغالبًا ما يكون نتيجة لخطأ بشري أو جمع غير صحيح. أحيانًا يكون الأمر بسيطًا مثل تغيير عناوين البريد الإلكتروني بمرور الوقت. في حالات أخرى ، إنه شيء ينقطع في عمليتك. على الرغم من أن السبب قد يكون بسيطًا ، إلا أن التأثير - الفجوات وعدم الدقة في تحليلاتك مما يتسبب في عدم فاعلية كل ما تقيسه - يمكن أن يكون كارثيًا.

ليست كل مؤسسة لديها أبطال بيانات في فريقها ، ولكن مع تبني الشركات بشكل متزايد لثقافة البيانات أولاً ، فإن إعطاء الأولوية لصحة البيانات سيكون أمرًا ضروريًا.

البيانات السيئة ليست موحدة

في حياتك الشخصية ، عادة ما تكون هناك طريقة ما للتوفيق بين البيانات. لنفترض أنك وجدت تناقضًا في حسابك المصرفي: فأنت تعرف ما ربحته مقابل ما أنفقته ، ويمكنك التحقق من ذلك مقابل البيانات التاريخية في كشوف حسابك المصرفي. بمعنى آخر ، لديك مصدر للحقيقة. لكن في التسويق ، في أغلب الأحيان ، لا يوجد خط أساس. بصفتك مسوقًا ، لديك بالطبع فكرة عما هو صحيح ، لكن جميع بياناتك مرتبطة بنفسها.

هذه المشكلة ليست جديدة ، إنها تطير بسهولة تحت الرادار. إذا كنت تستخدم Google Analytics ، على سبيل المثال ، لتتبع حركة المرور على جميع صفحات الويب الخاصة بك ، ولأي سبب كان النص لا يتتبع 10٪ من صفحاتك ، فلن تعرف ببساطة أنك تفتقد 10 ٪ من بياناتك. يمكن أن تحدث مثل هذه الفجوات بعدة طرق. لكن إحدى الطرق الكبيرة التي تحدث بها هي الافتقار إلى التوحيد القياسي.

بالنسبة إلى الأعمال التجارية SaaS ، قد لا يعني قياس "زوار الموقع" نفس الشيء مثل "المستخدمين في النظام الأساسي". عندما تقوم بإعداد هذه المقاييس عبر منصات تحليلات مختلفة ، وتقسيمها عبر العديد من الأقسام - من التسويق إلى المبيعات إلى الهندسة - فإن ذلك يحدث فرقًا. لا تُترجم "النقرات" في AdWords بالضرورة إلى إجمالي عدد الزيارات نظرًا لوجود اختلاف بين المستخدمين الجدد ، والوحدات الفريدة ، وإجمالي الجلسات. على نطاق واسع ، تقوم بسحب البيانات من مئات المصادر. إن عدم توحيد ما تقيسه ، ومع ذلك تعامله جميعًا بنفس الطريقة ، يعد وصفة للبيانات السيئة.

البيانات السيئة باهظة الثمن

سواء كنت تتجاهل المشكلة لأنك لست متأكدًا من كيفية إصلاحها ، أو ربما لم تكن على دراية بها حتى الآن ، فإن العمل ببيانات ذات جودة رديئة يؤثر على الكثير من الأعمال خارج نطاق التسويق. إذا كانت بياناتك منتشرة في كل مكان ، فإنها توقف المبادرات القيمة وتضر أرباحك النهائية.

لوضع هذا في المنظور الصحيح ، نظرًا لأن البيانات تتحلل بمعدل 70٪ سنويًا ، فإن البيانات السيئة تكلف الشركات في المتوسط ​​9.7 مليون دولار سنويًا. استنتج هارفارد بيزنس ريفيو أن البيانات السيئة تكلف الكثير لأن صانعي القرار والمديرين وعلماء البيانات وأعضاء الفريق الآخرين عليهم استيعاب التناقضات في عملهم اليومي - تعقب الأخطاء والمصادر السيئة ، وتصحيح الأخطاء. القيام بذلك يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا.

بخلاف الدولارات ، تعرض البيانات السيئة استراتيجيتك للخطر ، مما يؤدي إلى إهدار الفرص على الطريق الناتج عن قرارات العمل غير الواعية. يعتبر التعامل مع الكميات الكبيرة من البيانات التي يتم توفيرها من خلال مصادر متعددة بتنسيقات مختلفة وترددات مختلفة عملية مجزأة. من المفهوم أن أقسام التسويق غالبًا ما تفتقر إلى القوى العاملة لتحليل وفهم والاستفادة من كل هذه البيانات على أساس مستمر.

البيانات الجيدة نظيفة

تحصل على نتائج بيانات جيدة عندما تأخذ الوقت الكافي لتنظيف البيانات والتحقق منها وتنظيمها بحيث لا تؤثر المشكلات الشائعة مثل المعلومات القديمة أو التكرارات أو عدم الدقة على نظامك.

يتطلب التعامل مع هذا التعقيد موارد مخصصة وعمليات وسياسات محددة جيدًا للتوحيد القياسي والتحسين وإعداد التقارير ونهج رشيق. يعد هذا خروجًا عن التقارير الشهرية والتنبؤات ربع السنوية وتوليد الرؤى العرضية التي اعتادت عليها معظم المنظمات. لكن هذا التحول ضروري للنجاح في عالم يعتمد بشكل متزايد على البيانات. يجب أن تدمج منظمة التسويق ذات المستوى العالمي البيانات والتحليلات والاستراتيجيات والأفراد والعمليات والقدرات بسلاسة لتحقيق نتائج الأعمال.

إذا كانت مؤسستك تنمو ، وفتحت للتو أبوابًا لمشاركة البيانات بين الأقسام ، فابحث عن المناطق التي يمكن فيها دمج المعلومات بحيث يكون لديك صورة أكثر اكتمالاً عن العميل. ضع في اعتبارك تشكيل فريق عمل ، حيث يمتلك أعضاء الفريق أجزاء مختلفة من خط الأنابيب ويدعمون البيانات الجيدة في مؤسستك.

إذا كان تخصيص الموارد لفريق عمل لتنظيف خط أنابيب البيانات يدويًا يعد خيارًا غير واقعي بالنسبة لك ، ففكر في تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يتعلم التعلم الآلي التنبئي السلوك الأساسي لمقاييس البيانات الخاصة بك ولديه القدرة على تحويل مساحات شاسعة من البيانات بسرعة إلى معلومات عمل موثوقة بالإضافة إلى أتمتة اكتشاف الحالات الشاذة.

تعمل الموارد المخصصة لتنظيف خط الأنابيب على حل المشكلة المطروحة ، ولكن لا يوجد شيء أكثر وقائية من تطبيق هذه المبادئ بشكل استباقي. خذ الوقت الذي يقضيه فريقك في تصحيح البيانات السيئة واستبدالها بالوقت الذي يقضيه في بناء عمليات بيانات آمنة ودقيقة في جهودك منذ البداية.

السعي وليس الكمال

أن تكون واقعيًا أمر مهم. وحقيقة البيانات السيئة هي أن تنظيفها عملية لا تنتهي أبدًا. الهدف ليس حالة نهائية حيث يكون كل شيء على ما يرام. الهدف هو السعي نحو العادات والعمليات في مكان عملك التي تشجع على الحصول على بيانات أفضل.

ومع ذلك ، فإن جودة البيانات هي في النهاية عمل الجميع. سواء كنت تعمل مباشرة مع الأرقام أم لا ، تؤثر البيانات على كل مخرجات للمؤسسة. يعني وجود خط أنابيب نظيف وصيانته أنه يمكنك أنت وفريقك التخلص من التكاليف الخاطئة من أجل الخير والسعي بسهولة أكبر إلى اتباع استراتيجيات البيانات الصحية.

قد يكون الانتقال بالتسويق نحو ثقافة البيانات أولاً الحقيقية رحلة طويلة. لكنها واحدة تثبت قيمتها.

هذه القطعة هي جزء من سلسلتنا حول التسويق القائم على البيانات حيث يستكشف خبراؤنا مفاتيح تطوير فريق ونهج استراتيجي قائم على البيانات. اقرأ المقال الأول هنا.