Мусор на входе, мусор на выходе: как плохие данные влияют на рост бизнеса

Маркетологи сидят на горе ценных потребительских данных. Но не все данные в их распоряжении полезны. Работа с некачественными данными отравляет ваши маркетинговые усилия, приводит к упущенным возможностям и, в конечном счете, снижает вашу прибыль.

Плохие данные — это данные, которые часто были повреждены обстоятельствами. И это более распространено, чем мы понимаем. Никогда не преднамеренно или злонамеренно, это часто является результатом человеческой ошибки или неправильного сбора. Иногда это так же просто, как изменение адресов электронной почты с течением времени. В других случаях это что-то, что ломает ваш процесс. Хотя причина может быть простой, следствие — пробелы и неточности в вашей аналитике, делающие все, что вы измеряете, неэффективным — может быть катастрофическим.

Не в каждой организации есть сторонники данных в своей команде, но по мере того, как компании все больше внедряют культуру, ориентированную на данные, приоритетность здоровья данных станет обязательной.

Плохие данные не стандартизированы

В личной жизни обычно есть способ согласовать данные. Допустим, вы обнаружили несоответствие в своем банковском счете: вы знаете, сколько вы заработали и сколько потратили, и вы можете сверить это с историческими данными в своих банковских выписках. Другими словами, у вас есть источник истины. Но в маркетинге чаще всего нет базовой линии. Как маркетолог вы, конечно, имеете некоторое представление о том, что правильно, но все ваши данные относительны сами по себе.

Эта проблема не нова, просто она легко ускользает от внимания. Если вы используете Google Analytics, например, для отслеживания трафика на всех ваших веб-страницах, и по какой-то причине скрипт не отслеживает 10% ваших страниц, вы просто не узнаете, что пропустили 10 % ваших данных. Подобные разрывы могут возникать несколькими способами. Но один большой путь это происходит из-за отсутствия стандартизации.

Для бизнеса SaaS измерение «посетителей сайта» может не означать то же самое, что «пользователей на платформе». Когда вы настраиваете эти метрики для разных аналитических платформ и распределяете их по нескольким отделам — от маркетинга до продаж и проектирования — это имеет значение. «Клики» в AdWords не обязательно относятся к общему трафику, поскольку существует разница между новыми пользователями, уникальными пользователями и общим количеством сеансов. В масштабе вы извлекаете данные из сотен источников. Если вы не стандартизируете то, что вы измеряете, но относитесь к ним одинаково, это рецепт плохих данных.

Плохие данные стоят дорого

Независимо от того, игнорируете ли вы проблему, потому что не знаете, как ее решить, или, возможно, вы еще не знаете об этом, работа с данными низкого качества влияет на большую часть бизнеса за пределами маркетинга. Если ваши данные разбросаны повсюду, это останавливает ценные инициативы и снижает вашу прибыль.

Чтобы представить это в перспективе, поскольку данные устаревают со скоростью 70% в год, плохие данные обходятся компаниям в среднем в 9,7 миллиона долларов в год. Harvard Business Review пришел к выводу, что плохие данные обходятся так дорого, потому что лицам, принимающим решения, менеджерам, специалистам по данным и другим членам команды приходится приспосабливаться к несоответствиям в своей повседневной работе — выискивать неточности и неверные источники, исправлять ошибки. Делать это и долго, и дорого.

Помимо долларов, плохие данные ставят под угрозу вашу стратегию, приводя к упущенным возможностям в результате неосведомленных бизнес-решений. Работа с большими объемами данных, поступающих из нескольких источников, в разных форматах и ​​с разной периодичностью, представляет собой фрагментарный процесс. Понятно, что отделам маркетинга часто не хватает кадров для анализа, понимания и использования всех этих данных на постоянной основе.

Хорошие данные чистые

Хорошие данные получаются, когда вы тратите время на очистку, проверку и организацию данных, чтобы общие проблемы, такие как устаревшая информация, дубликаты или неточности, больше не мешали вашей системе.

Чтобы справиться с этой сложностью, требуются выделенные ресурсы и четко определенные процессы и политики для стандартизации, оптимизации, отчетности и гибкого подхода. Это отход от ежемесячной отчетности, ежеквартального прогнозирования и эпизодического сбора информации, к которым привыкло большинство организаций. Но этот сдвиг имеет решающее значение для успеха в мире, который все больше зависит от данных. Маркетинговая организация мирового класса должна органично сочетать данные, аналитику, стратегии, людей, процессы и возможности для достижения бизнес-результатов.

Если ваша организация растет, и вы только что открыли шлюзы для обмена данными между отделами, поищите области, где информация может быть объединена, чтобы у вас было более полное представление о клиенте. Рассмотрите возможность создания целевой группы, в которой члены команды владеют различными частями конвейера и отстаивают хорошие данные в вашей организации.

Если выделение ресурсов целевой группе для ручной очистки вашего конвейера данных является для вас нереалистичным вариантом, рассмотрите возможность внедрения инструментов ИИ. Прогнозное машинное обучение может изучить базовое поведение ваших показателей данных и имеет возможность быстро преобразовывать обширные массивы данных в достоверную бизнес-информацию, а также автоматизировать обнаружение аномалий.

Выделенные ресурсы для очистки конвейера устраняют возникшую проблему, но нет ничего более надежного, чем активное применение этих принципов. Потратьте время, которое ваша команда потратила бы на исправление неверных данных, и замените его временем, потраченным на создание безопасных и точных процессов обработки данных, в ваши усилия с самого начала.

Стремление, а не совершенство

Важно быть реалистом. И реальность плохих данных заключается в том, что их очистка — это бесконечный процесс. Цель — это не конечное состояние, в котором все идеально. Цель состоит в том, чтобы стремиться к привычкам и процессам на вашем рабочем месте, которые способствуют получению более качественных данных.

Тем не менее, качество данных, в конечном счете, касается каждого. Независимо от того, работаете ли вы напрямую с числами или нет, данные влияют на каждый результат организации. Чистый, обслуживаемый конвейер означает, что вы и ваша команда сможете навсегда сократить ошибочные расходы и с большей легкостью следовать стратегиям работы с данными.

Переход маркетинга к истинной культуре, ориентированной на данные, может занять много времени. Но это тот, который доказывает свою ценность.

Этот материал является частью нашей серии статей о маркетинге, основанном на данных, в котором наши эксперты исследуют ключи к развитию команды и стратегическому подходу, основанному на данных. Читайте первую статью здесь.