خمس أدوات يمكن أن تساعدك على التحرر من شلل البيانات

شلل البيانات مشكلة حقيقية. أدى انتشار أدوات martech ونقاط الاتصال التسويقية إلى خلق ثروة من البيانات التي ، في حين أنها نعمة للشركات ، يمكن أن تشكل أيضًا تحديات عندما يتعلق الأمر بإدارة البيانات والتحليل والأمن والاتساق.

وجد استطلاع عام 2018 لما يقرب من 400 مسوق من قبل Fospha Marketing أن ثلث المستجيبين يعتقدون أن شركتهم حللت أقل من 20٪ من جميع بيانات المستهلك المتاحة لهم.

وجد الاستطلاع نفسه أن 33٪ فقط من العلامات التجارية تعتقد أن قياسها الحالي يقوم بإسناد دقيق لجميع الوسائط والبيانات.

ما يمنحه martech ، يمكن أن يمسكه martech

تتفاقم مشكلة كثرة البيانات بسبب انتشار أدوات الدفاع عن النفس التي تستخدمها الشركات للحصول على معلومات من المستهلكين. لمكافحة هذا ، بدأ المسوقون في إضافة المزيد من الأدوات إلى مجموعة التقنيات الخاصة بهم.

وجد استطلاع Fospha أن الشركات تستخدم ما متوسطه 7 تقنيات فقط لاستخراج الأفكار من بياناتها.

في حين أن CRMs ، وبرامج CX ، ومنصات قياس التسويق والتحليلات ، وغيرها من التقنيات التي تعتمد على البيانات لديها القدرة على تقديم رؤى شاملة للعملاء ، فإنها لا ترسم دائمًا صورة واضحة لاحتياجات عملائك أو رحلة الشراء.

ولكن مع نمو المشهد القتالي ، ظهرت أدوات جديدة - كثير منها يحركها الذكاء الاصطناعي - لمساعدة الشركات على أتمتة مهمة فهم البيانات.

في هذا المنشور ، سنغطي خمسة حلول يمكن أن تساعد جهات التسويق في التغلب على شلل البيانات من خلال أتمتة وتبسيط عملية جمع بيانات العملاء والأعمال وتنظيفها وإدارتها وتحليلها.

• الحل رقم 1: تنظيف بيانات CRM باستخدام Insycle
• الحل رقم 2: أتمتة توجيه العملاء المتوقعين والمطابقة مع LeanData
• الحل رقم 3: استخدم IBM Watson للحصول على رؤى الأعمال التي تدعم الذكاء الاصطناعي
• الحل رقم 4: احصل على رؤى CX آلية باستخدام Medallia
• الحل رقم 5: تصور بيانات حملتك وموقعك الإلكتروني باستخدام Google Data Studio

الحل رقم 1: تنظيف بيانات CRM باستخدام Insycle

البيانات السيئة باهظة الثمن ، حيث قدرت إحدى الدراسات التكلفة بحوالي 3 تريليون دولار سنويًا. من الشائع أن تحتوي مجموعات البيانات على أخطاء في التنسيق وتناقضات.

لا يمكن الاعتماد على البيانات القديمة أو المليئة بالأخطاء أو غير المكتملة للتعلم الآلي. يمكن أن يؤدي أيضًا إلى قضاء وقت مفرط في متابعة العملاء المحتملين ذوي الجودة الرديئة أو ضياع الفرص بسبب وجود معلومات اتصال غير كاملة أو غير صحيحة.

يعد تنظيف البيانات أمرًا ضروريًا ، ولكنه يستغرق وقتًا طويلاً ، لذا فإن ما يحدث هو أن الجزء الأكبر من البيانات التي تم جمعها بواسطة CRMs غير قابلة للاستخدام. بالإضافة إلى الكم الهائل من الوقت والموارد المطلوبة لتوحيد البيانات وتنظيفها يدويًا ، توجد مشكلة كبيرة أخرى - الخطأ البشري.

لحسن الحظ ، هناك أدوات مثل Insycle التي تعالج مشكلة البيانات السيئة. يتكامل Insycle مع مجموعة متنوعة من التطبيقات المستندة إلى البيانات بما في ذلك HubSpot و Mailchimp و Marketo و Pipedrive و Salesforce (من بين أمور أخرى) لإصلاح مشكلات جودة البيانات الشائعة تلقائيًا.

تقوم الأداة بمجموعة متنوعة من مهام تنقية البيانات بما في ذلك التحديثات / الحذف المجمعة ، ودمج التكرارات ، وتنسيق البيانات من أجل الاتساق ، وتوحيد البيانات / تنظيفها.

نموذج لوحة معلومات Insycle- المصدر: Insycle

كتبت Insycle على موقعها الإلكتروني: "تضر البيانات منخفضة الجودة بالتخصيص والأتمتة للتسويق ، وتعيق فرق المبيعات التي تحتاج إلى سياق موثوق للمحادثات مع العملاء المحتملين ، وتؤثر على تجربة العملاء طوال دورة حياتهم."

الحل رقم 2: أتمتة توجيه العملاء المتوقعين والمطابقة مع LeanData

ضع في اعتبارك أن 35٪ فقط من وقت مندوب المبيعات يقضي في البيع ، بينما يتم إنفاق 65٪ المتبقية على المهام الإدارية مثل إدخال البيانات واجتماعات الشركة والمهام الأخرى غير المتعلقة بالمبيعات.

لتعظيم الوقت المستغرق في المتابعة مع العملاء المحتملين المؤهلين (نشاط بيع رئيسي) ، يجب على المندوبين الرجوع إلى العميل وبيانات العملاء المحتملين المتوفرة لديهم من مجموعة متنوعة من المصادر مثل أنظمة إدارة علاقات العملاء والحملات الإعلانية ومراكز الاتصال.

هذا يمكن أن يكون ساحقا. دعونا نواجه الأمر ، فإن غربلة كميات كبيرة من العملاء المحتملين غير المؤهلين أو محاولة مطابقة العملاء المحتملين يدويًا مع الحسابات الأكثر ملاءمة يمكن أن يتسبب في شلل البيانات.

تعمل أدوات مثل LeanData على أتمتة عملية توجيه العملاء المحتملين والمطابقة ، مما يمكّن فريق المبيعات الخاص بك من التركيز على العملاء المحتملين والحسابات الأكثر تأهيلاً.

تتضمن تقنية LeanData مجموعة من الأدوات المصممة لتوجيه العملاء المتوقعين وجهات الاتصال والحسابات والفرص إلى الشخص أو القسم المناسب داخل مؤسستك.

لوحة بيانات LeanData Lead Flow - المصدر: LeanData

قال إيفان ليانغ ، الرئيس التنفيذي لشركة LeanData: "هناك نقطة تصل إليها الشركات في رحلات النمو الخاصة بها حيث تكون الإدارة اليدوية للعملاء المحتملين وبيانات العملاء غير مستدامة". "تعمل منصة LeanData على أتمتة هذه العملية بذكاء ، مما يمكّن هذه الشركات من مطابقة البيانات الصحيحة ، والتوجيه إلى البائع المناسب ، واتخاذ الإجراء الصحيح ، في كل مرة - بحيث تتسع عمليات إدارة العملاء المحتملين لدعم أعمالهم أثناء نموها."

الحل رقم 3: استخدم IBM Watson للحصول على رؤى الأعمال التي تدعم الذكاء الاصطناعي

ربما لا يوجد مصدر لشلل البيانات أكبر مما هو عليه في تحليل البيانات التشغيلية المستخدمة في رؤى الأعمال.

إذا تم القيام به يدويًا ، فإن تحليل البيانات لغرض اتخاذ قرارات العمل والتحسينات يتطلب العديد من الخطوات التي قد تشمل تصدير البيانات ودمجها من مصادر مختلفة ، والتخلص من البيانات بحيث يمكن رسمها وتحليلها بشكل مناسب ، وإدخال نقاط بيانات معينة يدويًا .

يجب أن يحدث كل هذا العمل اليدوي قبل إجراء أي تحليل أو تحديد رؤى قابلة للتنفيذ. أضف إلى ذلك أن البيانات يتم إنشاؤها باستمرار من مجموعة متنوعة من المصادر الداخلية والخارجية ، ومهمة مراجعة البيانات بأي طريقة مستمرة ومتسقة مستحيلة دون مساعدة الأتمتة.

ادخل إلى برنامج Watson من شركة IBM ، وهو نظام أساسي متطور للذكاء الاصطناعي يساعد الشركات على "توقع النتائج المستقبلية وتشكيلها ، وأتمتة العمليات المعقدة ، وتحسين وقت الموظفين".

Watson هي أداة على مستوى المؤسسة مصممة لإدارة كميات كبيرة للغاية من البيانات. تتضمن مجموعة التطبيقات الخاصة به حلولاً لتكنولوجيا المعلومات ، وخدمة العملاء ، والمخاطر / الامتثال ، وتحليل البيانات المالية.

لا توجد طريقة سهلة لتلخيص ما يمكن أن يفعله Watson للشركات بخلاف القول بأنه النظام الأساسي النهائي للمساعدة في تمكين قرارات الأعمال القائمة على البيانات.

رسم توضيحي لـ "سلم الذكاء الاصطناعي" لواتسون - المصدر: شركة آي بي إم

الحل رقم 4: احصل على رؤى CX آلية باستخدام Medallia

يعد تقديم تجربة العملاء المثلى تدريبًا يعتمد على البيانات. بدون وجود خطة لتحسين التواصل مع العملاء وتحسين تفاعلاتك مع العملاء بغض النظر عن نقطة الاتصال ، ستواجه صعوبة في تقليل معدل التغيير والحفاظ على رضا عملائك.

Medallia عبارة عن منصة تجربة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد الشركات على أتمتة عملية تحسين تجربة العملاء من خلال اكتشاف الأنماط وتوقع احتياجات العملاء والتنبؤ بالسلوكيات باستخدام بيانات العملاء ، كما توقعت.

تقوم Medallia بذلك بعدة طرق عبر مجموعة قوية من الأدوات التي تلتقط الإشارات من محادثات الرسائل القصيرة والتفاعلات الصوتية والكلامية ونقاط الاتصال الرقمية مثل مواقع الويب وأجهزة إنترنت الأشياء والوسائط الاجتماعية وأي مكان تقريبًا - عبر الإنترنت أو خارجها - تتفاعل معه مع عملائك.

مثال لكيفية مساعدة Medallia الشركات على التقاط الإشارات - المصدر: Medallia

بالإضافة إلى التقاط الإشارات من نقاط اللمس متعددة القنوات ، تستخدم Medallia البيانات لتحليل النتائج والتنبؤ بها بناءً على الإشارات التي تتبعها.

يمكّن ذلك الشركات من اتخاذ إجراءات عبر مجموعة من المنتجات مثل Zingle ، وهي أداة تبسط عملية تسجيل الوصول لشركات الضيافة مثل الفنادق و Strikedeck ، وهي منصة نجاح للعملاء توفر فرص زيادة البيع / البيع المتبادل من خلال زيادة ثقة العملاء وولائهم.

الحل رقم 5: تصور بيانات حملتك وموقعك الإلكتروني باستخدام Google Data Studio

بينما تعالج كل من الأدوات المذكورة أعلاه مشكلة شلل البيانات هذه عن طريق أتمتة بعض أو كل الخطوات المتضمنة في جمع البيانات وإدارتها وتنظيفها ، فأنت في بعض الأحيان تحتاج فقط إلى أداة بسيطة للمساعدة في تحليل البيانات بغرض الحصول على رؤى عالية المستوى.

هناك العديد من الأدوات المجانية منخفضة التكلفة التي يمكن أن تساعدك في التغلب على شلل البيانات دون القيام باستثمار كبير في الوقت أو المال.

أحد هذه الأدوات هو Google Data Studio (GDS) ، وهو أداة مجانية من Google تمكن الشركات من إنشاء لوحات معلومات مرئية عن طريق سحب البيانات من الأنظمة الأساسية شائعة الاستخدام مثل إعلانات Google و Google Analytics و BigQuery وغيرها الكثير.

تقوم GDS بسحب البيانات من منصات مثل Google Analytics ، ثم تقوم تلقائيًا بتحويلها إلى مخططات ورسوم بيانية وجداول سهلة الفهم. لا تتطلب الأداة أي إعداد تقريبًا ومن السهل الاتصال بحساباتك الحالية.

وهو يدعم أكثر من 200 تكامل (تسميها Google "الموصلات") للأنظمة الأساسية الشائعة مثل Adobe Analytics و Adroll و Bing Ads. ملاحظة: ليست كل عمليات الدمج مجانية.

فيما يلي مثال لتقرير Google Data Studio الذي يستخدم بيانات نموذجية من Google Analytics لتوفير لقطة سريعة لنشاط موقع الويب.

المصدر: Google Data Studio

يتم تحديث لوحات معلومات GDS في الوقت الفعلي ويمكنك تغيير النطاق الزمني عبر قائمة منسدلة ، مما يلغي الحاجة إلى تصدير التقارير يدويًا و / أو تحديث جداول البيانات والرسومات. بمجرد إنشاء لوحة القيادة الخاصة بك ، تكون قد انتهيت بشكل أساسي.

قم بأبحاثك

الأدوات المدرجة هنا هي مجرد أمثلة للتقنيات الموجودة لمساعدتك في إدارة بياناتك والاستفادة منها. بعضها ، مثل Medallia و IBM Watson ، هي أدوات على مستوى المؤسسات تأتي بعلامات أسعار باهظة.

لا تدع هذا يثنيك عن البحث عن حلول تناسب ميزانيتك ونوع عملك.

بعد كل شيء ، هناك أكثر من 8000 شركة تندرج ضمن مشهد التكنولوجيا العسكرية لعام 2020 ، مع ظهور تقنيات جديدة كل يوم. إذا كان عملك يعاني من شلل البيانات بأي صفة ، فمن المحتمل أن تكون هناك أداة في السوق يمكن أن تساعدك على الاستفادة من بياناتك بشكل أكثر كفاءة وفعالية بحيث يمكنك الاستمرار في دفع عجلة النمو.