Trash in, trash out: cât de proaste influențează datele asupra creșterii afacerii

Specialiştii în marketing stau pe un munte de date valoroase despre consumatori. Dar nu toate datele de care dispun sunt utile. Lucrul cu date de proastă calitate vă otrăvește eforturile de marketing, duce la oportunități ratate și, în cele din urmă, vă afectează rezultatul final.

Datele proaste sunt date care au fost adesea corupte de circumstanțe. Și este mai comun decât ne dăm seama. Niciodată intenționat sau rău intenționat, este adesea rezultatul unei erori umane sau al colectării necorespunzătoare. Uneori este la fel de simplu ca adresele de e-mail care se schimbă în timp. În alte cazuri, este ceva care se întrerupe în procesul tău. Deși cauza poate fi simplă, efectul - lacune și inexactități în analizele dvs. care fac ca tot ceea ce măsurați să fie ineficient - poate fi dezastruos.

Nu fiecare organizație are campioni ai datelor în echipa lor, dar pe măsură ce companiile îmbrățișează din ce în ce mai mult o cultură bazată pe date, prioritizarea sănătății datelor va deveni o necesitate.

Datele proaste nu sunt standardizate

În viața ta personală, există de obicei o modalitate de a reconcilia datele. Să presupunem că găsiți o discrepanță în contul dvs. bancar: știți ce ați câștigat față de ce ați cheltuit și puteți verifica acest lucru cu datele istorice din extrasele dvs. bancare. Cu alte cuvinte, ai o sursă de adevăr. Dar în marketing, de cele mai multe ori, nu există o bază de referință. În calitate de agent de marketing, desigur aveți o idee despre ce este corect, dar toate datele dvs. sunt relativ la sine.

Această problemă nu este nouă, doar că zboară ușor sub radar. Dacă utilizați Google Analytics, de exemplu, pentru a urmări traficul de pe toate paginile dvs. web și, indiferent de motiv, scriptul nu urmărea 10% din paginile dvs., pur și simplu nu ați ști că vă lipsesc 10 % din datele dvs. Lacune ca acesta se pot întâmpla în mai multe moduri. Dar un mod important în care apare este lipsa de standardizare.

Pentru o afacere SaaS, măsurarea „vizitatorilor site-ului” poate să nu însemne același lucru cu „utilizatorii din platformă”. Când configurați aceste valori pe diferite platforme de analiză și le fragmentați în mai multe departamente - de la marketing la vânzări la inginerie - face diferența. „Clicuri” în AdWords nu se traduce neapărat în trafic total, deoarece există o diferență între utilizatorii noi, unici și sesiunile totale. La scară, extrageți date din sute de surse. A nu standardiza ceea ce măsori, dar a le trata la fel, este o rețetă pentru date proaste.

Datele proaste sunt scumpe

Indiferent dacă ignorați problema pentru că nu sunteți sigur cum să o remediați, sau poate că nu știți încă, lucrul cu date de proastă calitate afectează o mare parte a afacerii în afara marketingului. Dacă datele dvs. sunt peste tot, opresc inițiativele valoroase și vă afectează rezultatul final.

Pentru a pune acest lucru în perspectivă, deoarece datele se degradează cu o rată de 70% pe an, datele proaste costă companiile în medie 9,7 milioane de dolari anual. Harvard Business Review a concluzionat că datele proaste costă atât de mult, deoarece factorii de decizie, managerii, cercetătorii de date și alți membri ai echipei trebuie să se adapteze la discrepanțe în munca lor de zi cu zi - vânând inexactitățile și sursele proaste, corectând greșelile. A face acest lucru este atât consumator de timp, cât și costisitor.

Dincolo de dolari, datele proaste îți compromit strategia, ceea ce duce la risipă de oportunități pe drum ca urmare a unor decizii de afaceri neinformate. Tratarea cantităților masive de date furnizate prin mai multe surse, în formate diferite și la frecvențe diferite este un proces fragmentat. Este de înțeles că departamentele de marketing au adesea lipsă de forță de muncă pentru a analiza, înțelege și valorifica toate aceste date în mod continuu.

Datele bune sunt curate

Date bune au rezultate atunci când vă faceți timp pentru a curăța, verifica și organiza datele, astfel încât problemele obișnuite, cum ar fi informații învechite, duplicate sau inexactități, să nu vă mai afecteze sistemul.

Confruntarea cu această complexitate necesită resurse dedicate și procese și politici bine definite pentru standardizare, optimizare, raportare și o abordare agilă. Aceasta este o abatere de la raportarea lunară, prognoza trimestrială și generarea de informații episodice cu care sunt obișnuite majoritatea organizațiilor. Dar această schimbare este critică pentru succes într-o lume din ce în ce mai bazată pe date. O organizație de marketing de talie mondială ar trebui să fuzioneze perfect datele, analizele, strategiile, oamenii, procesele și capabilitățile pentru a oferi rezultate de afaceri.

Dacă organizația dvs. este în creștere și tocmai ați deschis porțile pentru partajarea datelor între departamente, căutați zone în care informațiile pot fi îmbinate, astfel încât să aveți o imagine mai completă a clientului. Luați în considerare formarea unui grup de lucru, în care membrii echipei dețin diferite părți ale conductei și susțin date bune în organizația dvs.

Dacă alocarea resurselor către un grup de lucru pentru a curăța manual conducta de date este o opțiune nerealistă pentru dvs., luați în considerare implementarea instrumentelor AI. Învățarea automată predictivă poate învăța comportamentul de bază al valorilor dvs. de date și are capacitatea de a transforma rapid ramuri vaste de date în informații de afaceri de încredere, precum și de a automatiza descoperirea anomaliilor.

Resursele dedicate pentru curățarea conductei rezolvă problema în cauză, dar nu există nimic mai protector decât aplicarea proactivă a acestor principii. Luați timpul petrecut de echipa dvs. pentru a corecta datele proaste și schimbați-l cu timpul petrecut pentru construirea de procese de date sigure și precise în eforturile dvs. de la început.

Urmărire, nu perfecțiune

Este important să fii realist. Și realitatea datelor proaste este că curățarea lor este un proces fără sfârșit. Scopul nu este o stare finală în care totul este perfect. Scopul este să depuneți eforturi pentru a obține obiceiuri și procese la locul de muncă care încurajează date mai bune.

Acestea fiind spuse, calitatea datelor este în cele din urmă treaba tuturor. Indiferent dacă lucrați sau nu direct cu numerele, datele afectează fiecare rezultat al unei organizații. O conductă curată și întreținută înseamnă că dvs. și echipa dvs. puteți reduce costurile eronate pentru bine și puteți urma mai ușor strategii de date sănătoase.

Trecerea marketingului către o adevărată cultură bazată pe date poate fi o călătorie lungă. Dar este unul care își dovedește valoarea.

Această piesă face parte din seria noastră despre marketingul bazat pe date, în care experții noștri explorează cheile dezvoltării unei echipe și a unei abordări strategice bazate pe date. Citiți primul articol aici.