垃圾進垃圾出：糟糕的數據如何影響業務增長

營銷人員坐擁大量寶貴的消費者數據。 但並非所有可供他們使用的數據都是有用的。 使用劣質數據會毒害您的營銷工作，導致錯失機會並最終損害您的利潤。

壞數據是經常被環境破壞的數據。 它比我們意識到的更普遍。 絕不是故意或惡意的，這通常是人為錯誤或收集不當造成的。 有時它就像電子郵件地址隨時間變化一樣簡單。 在其他情況下，它會破壞您的流程。 儘管原因可能很簡單，但結果——分析中的差距和不准確導致你測量的一切都無效——可能是災難性的。

並非每個組織的團隊中都有數據擁護者，但隨著公司越來越多地接受數據至上的文化，優先考慮數據健康將成為必須。

不良數據未標準化

在您的個人生活中，通常有一些方法可以協調數據。 假設您發現您的銀行賬戶存在差異：您知道您的收入與花費的金額，您可以將其與銀行對賬單中的歷史數據進行核對。 換句話說，你有一個真理的來源。 但在營銷中，往往沒有基線。 作為營銷人員，您當然知道什麼是正確的，但您的所有數據都是相對於自身而言的。

這個問題並不新鮮，它很容易被忽視。 例如，如果您使用 Google Analytics 來跟踪所有網頁上的流量，並且無論出於何種原因，該腳本沒有跟踪 10% 的網頁，您根本不會知道您錯過了 10 個網頁% 的數據。 像這樣的差距可以通過多種方式發生。 但它發生的一個重要方式是缺乏標準化。

對於 SaaS 企業，衡量“網站訪問者”可能與“平台用戶”不同。 當您在不同的分析平台上設置這些指標並將其分散到多個部門（從營銷到銷售再到工程）時，就會產生影響。 AdWords 中的“點擊次數”不一定會轉化為總體流量，因為新用戶、唯一身份和總會話數之間存在差異。 在規模上，您從數百個來源中提取數據。 沒有標準化你測量的東西，卻一視同仁地對待它，這會導致不良數據。

壞數據代價高昂

無論您是因為不確定如何解決問題而忽略了這個問題，還是您可能還沒有意識到這一點，使用質量差的數據會影響營銷之外的許多業務。 如果您的數據到處都是，它會阻礙有價值的計劃並損害您的利潤。

從這個角度來看，由於數據以每年 70% 的速度衰減，不良數據平均每年使企業損失 970 萬美元。 哈佛商業評論得出的結論是，糟糕的數據成本如此之高，因為決策者、經理、數據科學家和其他團隊成員必須在他們的日常工作中適應差異——尋找不准確的信息和不良來源，糾正錯誤。 這樣做既費時又昂貴。

除了金錢之外，不良數據還會危及您的戰略，導致因不知情的業務決策而浪費機會。 處理通過多個來源、不同格式和不同頻率提供的海量數據是一個碎片化的過程。 可以理解，營銷部門通常缺乏人力來持續分析、理解和利用所有這些數據。

好數據是乾淨的

當您花時間清理、驗證和組織數據時，就會產生良好的數據結果，這樣過時的信息、重複或不准確等常見問題就不會再困擾您的系統。

處理這種複雜性需要專門的資源和明確定義的標準化、優化、報告和敏捷方法的流程和策略。 這與大多數組織習慣的月度報告、季度預測和情景洞察力生成不同。 但這種轉變對於在日益數據驅動的世界中取得成功至關重要。 世界一流的營銷組織應該無縫融合數據、分析、戰略、人員、流程和能力，以交付業務成果。

如果您的組織正在成長，並且您剛剛打開了部門之間共享數據的閘門，請尋找可以合併信息的區域，以便您更全面地了解客戶。 考慮組建一個工作組，其中團隊成員擁有管道的不同部分並在您的組織中支持良好的數據。

如果將資源分配給工作組以手動清理數據管道對您來說是一個不切實際的選擇，請考慮實施 AI 工具。 預測性機器學習可以了解您的數據指標的基線行為，並能夠將大量數據快速轉換為可信的業務信息，並自動發現異常。

清理管道的專用資源解決了手頭的問題，但沒有什麼比主動應用這些原則更具保護性了。 花點時間讓您的團隊花時間糾正錯誤數據，並將其換成從一開始就將安全和準確的數據流程構建到您的工作中。

追求，不是完美

現實一點很重要。 不良數據的現實是清理它是一個永無止境的過程。 目標不是一切都完美的最終狀態。 目標是努力在您的工作場所養成鼓勵更好數據的習慣和流程。

也就是說，數據質量最終是每個人的事。 無論您是否直接使用數字，數據都會影響組織的每個輸出。 乾淨、維護的管道意味著您和您的團隊可以永久減少錯誤成本，並更輕鬆地追求健康的數據策略。

將營銷轉變為真正的數據優先文化可能是一段漫長的旅程。 但它證明了它的價值。

這篇文章是我們關於數據驅動營銷系列的一部分，我們的專家在其中探索了建立基於數據的團隊和戰略方法的關鍵。 在這裡閱讀第一篇文章。