垃圾进垃圾出：糟糕的数据如何影响业务增长

营销人员坐拥大量宝贵的消费者数据。 但并非所有可供他们使用的数据都是有用的。 使用劣质数据会毒害您的营销工作，导致错失机会并最终损害您的利润。

坏数据是经常被环境破坏的数据。 它比我们意识到的更普遍。 绝不是故意或恶意的，这通常是人为错误或收集不当造成的。 有时它就像电子邮件地址随时间变化一样简单。 在其他情况下，它会破坏您的流程。 尽管原因可能很简单，但结果——分析中的差距和不准确导致你测量的一切都无效——可能是灾难性的。

并非每个组织的团队中都有数据拥护者，但随着公司越来越多地接受数据至上的文化，优先考虑数据健康将成为必须。

不良数据未标准化

在您的个人生活中，通常有一些方法可以协调数据。 假设您发现您的银行账户存在差异：您知道您的收入与花费的金额，您可以将其与银行对账单中的历史数据进行核对。 换句话说，你有一个真理的来源。 但在营销中，往往没有基线。 作为营销人员，您当然知道什么是正确的，但您的所有数据都是相对于自身而言的。

这个问题并不新鲜，它很容易被忽视。 例如，如果您使用 Google Analytics 来跟踪所有网页上的流量，并且无论出于何种原因，该脚本没有跟踪 10% 的网页，您根本不会知道您错过了 10 个网页% 的数据。 像这样的差距可以通过多种方式发生。 但它发生的一个重要方式是缺乏标准化。

对于 SaaS 企业，衡量“网站访问者”可能与“平台用户”不同。 当您在不同的分析平台上设置这些指标并将其分散到多个部门（从营销到销售再到工程）时，就会产生影响。 AdWords 中的“点击次数”不一定会转化为总体流量，因为新用户、唯一身份和总会话数之间存在差异。 在规模上，您从数百个来源中提取数据。 没有标准化你测量的东西，却一视同仁地对待它，这会导致不良数据。

坏数据代价高昂

无论您是因为不确定如何解决问题而忽略了这个问题，还是您可能还没有意识到这一点，使用质量差的数据会影响营销之外的许多业务。 如果您的数据到处都是，它会阻碍有价值的计划并损害您的利润。

从这个角度来看，由于数据以每年 70% 的速度衰减，不良数据平均每年使企业损失 970 万美元。 哈佛商业评论得出的结论是，糟糕的数据成本如此之高，因为决策者、经理、数据科学家和其他团队成员必须在他们的日常工作中适应差异——寻找不准确的信息和不良来源，纠正错误。 这样做既费时又昂贵。

除了金钱之外，不良数据还会危及您的战略，导致因不知情的业务决策而浪费机会。 处理通过多个来源、不同格式和不同频率提供的海量数据是一个碎片化的过程。 可以理解，营销部门通常缺乏人力来持续分析、理解和利用所有这些数据。

好数据是干净的

当您花时间清理、验证和组织数据时，就会产生良好的数据结果，这样过时的信息、重复或不准确等常见问题就不会再困扰您的系统。

处理这种复杂性需要专门的资源和明确定义的标准化、优化、报告和敏捷方法的流程和策略。 这与大多数组织习惯的月度报告、季度预测和情景洞察力生成不同。 但这种转变对于在日益数据驱动的世界中取得成功至关重要。 世界一流的营销组织应该无缝融合数据、分析、战略、人员、流程和能力，以交付业务成果。

如果您的组织正在成长，并且您刚刚打开了部门之间共享数据的闸门，请寻找可以合并信息的区域，以便您更全面地了解客户。 考虑组建一个工作组，其中团队成员拥有管道的不同部分并在您的组织中支持良好的数据。

如果将资源分配给工作组以手动清理数据管道对您来说是一个不切实际的选择，请考虑实施 AI 工具。 预测性机器学习可以了解您的数据指标的基线行为，并能够将大量数据快速转换为可信的业务信息，并自动发现异常。

清理管道的专用资源解决了手头的问题，但没有什么比主动应用这些原则更具保护性了。 花点时间让您的团队花时间纠正错误数据，并将其换成从一开始就将安全和准确的数据流程构建到您的工作中。

追求，不是完美

现实一点很重要。 不良数据的现实是清理它是一个永无止境的过程。 目标不是一切都完美的最终状态。 目标是努力在您的工作场所养成鼓励更好数据的习惯和流程。

也就是说，数据质量最终是每个人的事。 无论您是否直接使用数字，数据都会影响组织的每个输出。 干净、维护的管道意味着您和您的团队可以永久减少错误成本，并更轻松地追求健康的数据策略。

将营销转变为真正的数据优先文化可能是一段漫长的旅程。 但它证明了它的价值。

这篇文章是我们关于数据驱动营销系列的一部分，我们的专家在其中探索了建立基于数据的团队和战略方法的关键。 在这里阅读第一篇文章。