ทิ้งลงถังขยะ: ข้อมูลที่ไม่ดีส่งผลต่อการเติบโตของธุรกิจอย่างไร

นักการตลาดนั่งอยู่บนภูเขาของข้อมูลผู้บริโภคที่มีค่า แต่ข้อมูลทั้งหมดไม่มีประโยชน์ การทำงานกับข้อมูลที่มีคุณภาพต่ำจะส่งผลเสียต่อความพยายามทางการตลาดของคุณ นำไปสู่โอกาสที่พลาดไป และส่งผลเสียต่อผลกำไรของคุณในที่สุด

ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องคือข้อมูลที่มักได้รับความเสียหายจากสถานการณ์ และเป็นเรื่องธรรมดามากกว่าที่เราคิด ไม่มีเจตนาหรือมุ่งร้าย มักเป็นผลมาจากความผิดพลาดของมนุษย์หรือการรวบรวมที่ไม่เหมาะสม บางครั้งก็ง่ายเหมือนกับการเปลี่ยนที่อยู่อีเมลเมื่อเวลาผ่านไป ในบางกรณี เป็นสิ่งที่ทำลายกระบวนการของคุณ แม้ว่าสาเหตุอาจเป็นเรื่องง่าย แต่ผลกระทบ—ช่องว่างและความไม่ถูกต้องในการวิเคราะห์ของคุณทำให้ทุกสิ่งที่คุณวัดไม่มีประสิทธิภาพ—อาจเป็นหายนะได้

ไม่ใช่ทุกองค์กรที่มีผู้สนับสนุนด้านข้อมูลในทีม แต่เมื่อบริษัทต่างๆ หันมาใช้วัฒนธรรมที่ให้ความสำคัญกับข้อมูลเป็นหลักมากขึ้น การจัดลำดับความสำคัญด้านความสมบูรณ์ของข้อมูลจึงกลายเป็นสิ่งจำเป็น

ข้อมูลไม่ดีไม่ได้มาตรฐาน

ในชีวิตส่วนตัวของคุณ มักจะมีวิธีการบางอย่างในการกระทบยอดข้อมูล สมมติว่าคุณพบความคลาดเคลื่อนในบัญชีธนาคารของคุณ: คุณรู้ว่าคุณได้รับอะไรเทียบกับสิ่งที่คุณใช้ไป และคุณสามารถตรวจสอบสิ่งนี้กับข้อมูลในอดีตในใบแจ้งยอดจากธนาคารของคุณได้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง คุณมีแหล่งที่มาของความจริง แต่ในด้านการตลาด มักจะไม่มีพื้นฐาน แน่นอนว่าในฐานะนักการตลาด คุณย่อมมีความคิดบางอย่างที่ถูกต้อง แต่ข้อมูลทั้งหมดของคุณสัมพันธ์กับตัวมันเอง

ปัญหานี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ มันแค่ลอยอยู่ใต้เรดาร์อย่างง่ายดาย ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังใช้ Google Analytics เพื่อติดตามการเข้าชมหน้าเว็บทั้งหมดของคุณ และด้วยเหตุผลใดก็ตามที่สคริปต์ไม่ได้ติดตาม 10% ของหน้าเว็บของคุณ คุณจะไม่ทราบว่าคุณหายไป 10 % ของข้อมูลของคุณ ช่องว่างเช่นนี้สามารถเกิดขึ้นได้หลายวิธี แต่วิธีหนึ่งที่ยิ่งใหญ่ก็คือการขาดมาตรฐาน

สำหรับธุรกิจ SaaS การวัดผล "ผู้เข้าชมไซต์" อาจไม่ได้หมายถึงสิ่งเดียวกับ "ผู้ใช้ในแพลตฟอร์ม" เมื่อคุณตั้งค่าเมตริกเหล่านี้ในแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ต่างๆ และแยกส่วนตามแผนกต่างๆ ตั้งแต่การตลาด การขาย ไปจนถึงวิศวกรรม ทำให้เกิดความแตกต่าง "การคลิก" ใน AdWords ไม่ได้แปลว่าการเข้าชมโดยรวมเสมอไป เนื่องจากมีความแตกต่างระหว่างผู้ใช้ใหม่ จำนวนที่ไม่ซ้ำ และเซสชันทั้งหมด ในระดับมาก คุณกำลังดึงข้อมูลจากแหล่งที่มาหลายร้อยแห่ง การกำหนดมาตรฐานสิ่งที่คุณวัดไม่ได้มาตรฐาน แต่การปฏิบัติต่อมันทั้งหมดนั้นเป็นสูตรสำหรับข้อมูลที่ไม่ดี

ข้อมูลไม่ดีมีราคาแพง

ไม่ว่าคุณจะเพิกเฉยต่อปัญหาเพราะคุณไม่แน่ใจว่าจะแก้ไขอย่างไร หรือบางทีคุณอาจยังไม่รู้ การทำงานกับข้อมูลที่มีคุณภาพต่ำจะส่งผลต่อธุรกิจจำนวนมากที่อยู่นอกการตลาด หากข้อมูลของคุณอยู่ทั่วทุกแห่ง จะหยุดความคิดริเริ่มอันมีค่าและส่งผลเสียต่อผลกำไรของคุณ

ในการพิจารณาสิ่งนี้ เนื่องจากข้อมูลจะลดลงในอัตรา 70% ต่อปี ข้อมูลที่ไม่ดีทำให้ธุรกิจต้องเสียค่าใช้จ่ายโดยเฉลี่ย 9.7 ล้านดอลลาร์ต่อปี Harvard Business Review สรุปว่าข้อมูลที่ไม่ดีมีค่าใช้จ่ายสูงมาก เนื่องจากผู้มีอำนาจตัดสินใจ ผู้จัดการ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล และสมาชิกในทีมคนอื่นๆ ต้องปรับตัวให้เข้ากับความคลาดเคลื่อนในการทำงานประจำวันของพวกเขา โดยไล่ตามความไม่ถูกต้องและแหล่งที่มาที่ไม่ดี แก้ไขข้อผิดพลาด การทำเช่นนี้ทั้งใช้เวลานานและมีราคาแพง

นอกเหนือจากเงินดอลลาร์แล้ว ข้อมูลที่ไม่ดียังทำลายกลยุทธ์ของคุณ นำไปสู่โอกาสที่สูญเปล่าซึ่งเป็นผลมาจากการตัดสินใจทางธุรกิจที่ไม่รู้ข้อมูล การจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ได้รับจากแหล่งต่างๆ ในรูปแบบที่แตกต่างกันและที่ความถี่ต่างกันนั้นเป็นกระบวนการที่กระจัดกระจาย เป็นที่เข้าใจได้ว่าฝ่ายการตลาดมักขาดกำลังคนในการวิเคราะห์ ทำความเข้าใจ และใช้ประโยชน์จากข้อมูลทั้งหมดนี้อย่างต่อเนื่อง

ข้อมูลที่ดีสะอาด

ข้อมูลที่ดีจะให้ผลลัพธ์เมื่อคุณใช้เวลาในการทำความสะอาด ตรวจสอบ และจัดระเบียบข้อมูล เพื่อให้ปัญหาทั่วไป เช่น ข้อมูลที่ล้าสมัย ข้อมูลซ้ำซ้อน หรือความไม่ถูกต้อง ไม่รบกวนระบบของคุณอีกต่อไป

การจัดการกับความซับซ้อนนี้ต้องใช้ทรัพยากรเฉพาะ ตลอดจนกระบวนการและนโยบายที่กำหนดไว้อย่างดีสำหรับการกำหนดมาตรฐาน การเพิ่มประสิทธิภาพ การรายงาน และแนวทางที่คล่องตัว นี่เป็นการออกจากการรายงานรายเดือน การคาดการณ์รายไตรมาส และการสร้างข้อมูลเชิงลึกแบบเป็นตอนๆ ที่องค์กรส่วนใหญ่คุ้นเคย แต่การเปลี่ยนแปลงนี้มีความสำคัญต่อความสำเร็จในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ องค์กรการตลาดระดับโลกควรผสานข้อมูล การวิเคราะห์ กลยุทธ์ บุคลากร กระบวนการ และความสามารถเข้าด้วยกันอย่างราบรื่นเพื่อส่งมอบผลลัพธ์ทางธุรกิจ

ถ้าองค์กรของคุณเติบโตขึ้น และคุณเพิ่งเปิดประตูระบายน้ำเพื่อแบ่งปันข้อมูลระหว่างแผนกต่างๆ ให้มองหาพื้นที่ที่สามารถรวมข้อมูลได้ เพื่อให้คุณได้ภาพที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นของลูกค้า พิจารณาจัดตั้งคณะทำงานที่สมาชิกในทีมเป็นเจ้าของส่วนต่างๆ ของไปป์ไลน์และสนับสนุนข้อมูลที่ดีในองค์กรของคุณ

หากการจัดสรรทรัพยากรไปยังหน่วยงานเพื่อล้างไปป์ไลน์ข้อมูลด้วยตนเองเป็นตัวเลือกที่ไม่สมจริงสำหรับคุณ ให้พิจารณาใช้เครื่องมือ AI แมชชีนเลิร์นนิงแบบคาดการณ์ล่วงหน้าสามารถเรียนรู้พฤติกรรมพื้นฐานของตัววัดข้อมูลของคุณ และมีความสามารถในการแปลงข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็วให้เป็นข้อมูลทางธุรกิจที่เชื่อถือได้ รวมทั้งค้นพบความผิดปกติโดยอัตโนมัติ

ทรัพยากรเฉพาะเพื่อทำความสะอาดไปป์ไลน์สามารถแก้ไขปัญหาในมือได้ แต่ไม่มีอะไรป้องกันมากไปกว่าการใช้หลักการเหล่านี้ในเชิงรุก ใช้เวลาที่ทีมของคุณใช้ข้อมูลที่ไม่ดีในการแก้ไขหลักสูตร และแลกเปลี่ยนกับเวลาที่ใช้ในการสร้างกระบวนการข้อมูลที่ปลอดภัยและแม่นยำในความพยายามของคุณตั้งแต่เริ่มต้น

การแสวงหาไม่สมบูรณ์แบบ

ความสมจริงเป็นสิ่งสำคัญ และความเป็นจริงของข้อมูลที่ไม่ดีก็คือการล้างข้อมูลนั้นเป็นกระบวนการที่ไม่สิ้นสุด เป้าหมายไม่ใช่สถานะสุดท้ายที่ทุกอย่างสมบูรณ์แบบ เป้าหมายคือการมุ่งมั่นสู่นิสัยและกระบวนการในที่ทำงานของคุณซึ่งสนับสนุนข้อมูลที่ดีขึ้น

ที่กล่าวว่าในที่สุดคุณภาพของข้อมูลเป็นธุรกิจของทุกคน ไม่ว่าคุณจะทำงานโดยตรงกับตัวเลขหรือไม่ก็ตาม ข้อมูลจะส่งผลต่อทุกผลลัพธ์ขององค์กร ไปป์ไลน์ที่สะอาดและได้รับการดูแลหมายความว่าคุณและทีมของคุณสามารถตัดค่าใช้จ่ายที่ผิดพลาดออกไปเพื่อให้ได้กลยุทธ์ด้านข้อมูลที่ดีและง่ายขึ้น

การย้ายการตลาดไปสู่วัฒนธรรมที่เน้นข้อมูลเป็นหลักอาจเป็นการเดินทางที่ยาวนาน แต่เป็นสิ่งที่พิสูจน์คุณค่าของมัน

ชิ้นนี้เป็นส่วนหนึ่งของชุดข้อมูลการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งผู้เชี่ยวชาญของเราสำรวจกุญแจในการพัฒนาทีมและแนวทางเชิงกลยุทธ์ที่มีพื้นฐานมาจากข้อมูล อ่านบทความแรกที่นี่