Çöpe atın, çöpe atın: kötü veriler iş büyümesini nasıl etkiler?

Pazarlamacılar, değerli tüketici verilerinden oluşan bir dağın üzerinde oturuyor. Ancak ellerindeki tüm veriler yararlı değildir. Düşük kaliteli verilerle çalışmak pazarlama çabalarınızı zehirler, kaçırılan fırsatlara yol açar ve sonuçta kâr hanenize zarar verir.

Kötü veriler, genellikle koşullar nedeniyle bozulan verilerdir. Ve sandığımızdan daha yaygın. Asla kasıtlı veya kötü niyetli değil, genellikle insan hatası veya uygunsuz toplamanın bir sonucudur. Bazen zaman içinde değişen e-posta adresleri kadar basittir. Diğer durumlarda, sürecinizde kesintiye uğrayan bir şeydir. Sebep basit olsa da sonuç (analitiğinizdeki boşluklar ve yanlışlıklar nedeniyle ölçtüğünüz her şeyin etkisiz kalmasına neden olan sonuç) felaket olabilir.

Her kuruluşun ekibinde veri şampiyonları yoktur, ancak şirketler giderek önce veri kültürünü benimsedikçe, veri sağlığına öncelik vermek bir zorunluluk haline gelecektir.

Kötü veriler standartlaştırılmamış

Kişisel yaşamınızda, genellikle verileri uzlaştırmanın bir yolu vardır. Diyelim ki banka hesabınızda bir tutarsızlık buldunuz: Ne kazandığınızı ve ne harcadığınızı biliyorsunuz ve bunu banka ekstrenizdeki geçmiş verilerle kontrol edebilirsiniz. Başka bir deyişle, bir hakikat kaynağınız var. Ancak pazarlamada çoğu zaman bir temel yoktur. Bir pazarlamacı olarak, elbette neyin doğru olduğu konusunda bir fikriniz vardır, ancak tüm verileriniz kendi içinde görecelidir.

Bu sorun yeni değil, sadece radarın altından kolayca uçuyor. Örneğin, Google Analytics'i tüm web sayfalarınızdaki trafiği izlemek için kullanıyorsanız ve komut dosyası hangi nedenle olursa olsun sayfalarınızın %10'unu izlemiyorsa, 10 tanesini kaçırdığınızı bilemezsiniz. verilerinizin %'si. Bunun gibi boşluklar birkaç şekilde olabilir. Ancak bunun gerçekleşmesinin büyük bir yolu, standardizasyon eksikliğidir.

Bir SaaS işletmesi için "site ziyaretçilerini" ölçmek, "platformdaki kullanıcılar" ile aynı anlama gelmeyebilir. Bu ölçümleri çeşitli analitik platformlarında kurarken ve pazarlamadan satışa ve mühendisliğe kadar çeşitli departmanlara böldüğünüzde, bu bir fark yaratır. Yeni kullanıcılar, benzersizler ve toplam oturumlar arasında bir fark olduğundan, AdWords'teki "Tıklamalar" mutlaka genel trafiğe çevrilmez. Ölçekte, yüzlerce kaynaktan veri alıyorsunuz. Ölçtüğünüz şeyi standartlaştırmamak, ancak hepsini aynı şekilde ele almak, kötü veri için bir reçetedir.

Kötü veri pahalıdır

İster nasıl düzelteceğinizden emin olmadığınız için sorunu görmezden geliyor olun, ister belki de henüz farkında değilsiniz, düşük kaliteli verilerle çalışmak, pazarlama dışındaki birçok işi etkiler. Verileriniz her yerdeyse, değerli girişimleri durdurur ve kârlılığınıza zarar verir.

Bunu bir perspektife oturtmak gerekirse, veriler yılda %70 oranında bozulduğundan, kötü veriler işletmelere yıllık ortalama 9,7 milyon dolara mal olur. Harvard Business Review, karar vericiler, yöneticiler, veri bilimcileri ve diğer ekip üyelerinin günlük işlerindeki tutarsızlıklara uyum sağlamaları gerektiği için hatalı verilerin çok pahalıya mal olduğu sonucuna vardı - yanlışlıkları ve kötü kaynakları avlamak, hataları düzeltmek. Bunu yapmak hem zaman alıcı hem de pahalıdır.

Doların ötesinde, kötü veriler stratejinizi tehlikeye atarak, bilgisiz iş kararlarından kaynaklanan yolda çarçur edilen fırsatlara yol açar. Birden çok kaynaktan, farklı formatlarda ve farklı frekanslarda sağlanan çok miktarda veriyle uğraşmak parçalı bir süreçtir. Pazarlama departmanlarının genellikle tüm bu verileri sürekli olarak analiz edecek, anlayacak ve kullanacak insan gücünden yoksun olması anlaşılabilir bir durumdur.

İyi veriler temizdir

Güncel olmayan bilgiler, kopyalar veya yanlışlıklar gibi yaygın sorunların artık sisteminizi rahatsız etmemesi için verileri temizlemek, doğrulamak ve düzenlemek için zaman ayırdığınızda iyi veriler elde edilir.

Bu karmaşıklıkla başa çıkmak, standardizasyon, optimizasyon, raporlama ve çevik bir yaklaşım için özel kaynaklar ve iyi tanımlanmış süreçler ve politikalar gerektirir. Bu, çoğu kuruluşun alıştığı aylık raporlama, üç aylık tahmin ve epizodik içgörü oluşturmadan bir sapmadır. Ancak bu değişim, giderek daha fazla veriye dayalı bir dünyada başarı için kritik öneme sahip. Birinci sınıf bir pazarlama organizasyonu, iş sonuçları sağlamak için verileri, analitiği, stratejileri, insanları, süreçleri ve yetenekleri sorunsuz bir şekilde birleştirmelidir.

Kuruluşunuz büyüyorsa ve departmanlar arasında veri paylaşımına yeni kapıları açtıysanız, müşterinin daha eksiksiz bir resmini elde etmek için bilgilerin birleştirilebileceği alanları arayın. Ekip üyelerinin boru hattının farklı bölümlerine sahip olduğu ve kuruluşunuzdaki iyi verileri desteklediği bir görev gücü oluşturmayı düşünün.

Veri ardışık düzeninizi manuel olarak temizlemek için kaynakları bir görev gücüne tahsis etmek sizin için gerçekçi bir seçenek değilse, yapay zeka araçlarını uygulamayı düşünün. Tahmine dayalı makine öğrenimi, veri metriklerinizin temel davranışını öğrenebilir ve çok sayıda veriyi hızlı bir şekilde güvenilir iş bilgilerine dönüştürmenin yanı sıra anormalliklerin keşfini otomatikleştirme yeteneğine sahiptir.

Boru hattını temizlemek için ayrılmış kaynaklar eldeki sorunu çözer, ancak bu ilkeleri proaktif olarak uygulamaktan daha koruyucu bir şey yoktur. Ekibinizin kötü verileri rotayı düzeltmek için harcayacağı zamanı ayırın ve başlangıçtan itibaren çabalarınıza güvenli ve doğru veri süreçleri oluşturmak için harcadığınız zamanla değiştirin.

Takip, mükemmellik değil

Gerçekçi olmak önemlidir. Ve kötü verilerin gerçekliği, onu temizlemenin hiç bitmeyen bir süreç olmasıdır. Hedef, her şeyin mükemmel olduğu bir son durum değildir. Amaç, iş yerinizde daha iyi verileri teşvik eden alışkanlıklar ve süreçler için çaba göstermektir.

Bununla birlikte, veri kalitesi nihayetinde herkesin işidir. Doğrudan sayılarla çalışsanız da çalışmasanız da veriler bir organizasyonun her çıktısını etkiler. Temiz, bakımlı bir işlem hattı, sizin ve ekibinizin hatalı maliyetleri tamamen ortadan kaldırabileceğiniz ve sağlıklı veri stratejilerini daha kolay takip edebileceğiniz anlamına gelir.

Pazarlamayı gerçek bir önce veri kültürüne doğru taşımak uzun bir yolculuk olabilir. Ama değerini kanıtlayan biri.

Bu parça, uzmanlarımızın verilere dayalı bir ekip ve stratejik yaklaşım geliştirmenin anahtarlarını keşfettiği veriye dayalı pazarlama serimizin bir parçasıdır. Buradaki ilk makaleyi okuyun.