五款工具助你擺脫數據癱瘓

數據癱瘓是一個真正的問題。 營銷技術工具和營銷接觸點的激增創造了大量數據，這些數據雖然對企業有利，但在數據管理、分析、安全性和一致性方面也可能帶來挑戰。

Fospha Marketing 在 2018 年對近 400 名營銷人員進行的一項調查發現，三分之一的受訪者認為，他們的公司分析了不到 20% 的可用消費者數據。

同一項調查發現，只有 33% 的品牌認為他們當前的衡量標準對所有媒體和數據進行了準確歸因。

martech 給予的，martech 可以拿走的

公司用來從消費者那裡獲取信息的營銷技術工具的激增，加劇了數據過多的問題。 為了解決這個問題，營銷人員已經開始在他們的技術堆棧中添加更多工具。

Fospha 調查發現，企業平均使用 7 種技術只是為了從他們的數據中提取洞察力。

雖然 CRM、CX 軟件、營銷測量和分析平台以及其他數據驅動技術有可能提供全面的客戶洞察，但它們並不總是能清楚地描繪出客戶的需求或購買旅程。

但隨著營銷技術領域的發展，出現了新工具——其中許多是人工智能驅動的——來幫助企業自動化理解數據的任務。

在這篇文章中，我們將介紹五種解決方案，它們可以通過自動化和簡化收集、清理、管理和分析客戶和業務數據的過程來幫助營銷人員克服數據癱瘓。

• 解決方案#1：使用 Insycle 清理 CRM 數據
• 解決方案#2：使用 LeanData 自動化潛在客戶路由和匹配
• 解決方案 #3：使用 IBM Watson 獲得支持 AI 的業務洞察力
• 解決方案#4：使用 Medallia 獲得自動化的客戶體驗洞察
• 解決方案 #5：使用 Google Data Studio 可視化您的廣告系列和網站數據

解決方案#1：使用 Insycle 清理 CRM 數據

糟糕的數據代價高昂，一項研究估計每年的成本約為 3 萬億美元。 數據集包​​含格式錯誤和不一致是很常見的。

過時、錯誤百出或不完整的數據不能可靠地用於機器學習。 由於聯繫信息不完整或不正確，它還可能導致花費過多的時間來跟進質量不佳的潛在客戶或錯失機會。

清理數據是必要的，但很耗時，因此往往會發生 CRM 收集的大部分數據不可用的情況。 除了手動統一和清理數據所需的大量時間和資源之外，還有另一個大問題——人為錯誤。

令人高興的是，有像 Insycle 這樣的工具可以解決不良數據的問題。 Insycle 與各種數據驅動的應用程序集成，包括 HubSpot、Mailchimp、Marketo、Pipedrive 和 Salesforce（等等），以自動修復常見的數據質量問題。

該工具執行各種數據清理任務，包括批量更新/刪除、合併重複項、數據格式一致性以及數據標準化/清理。

Insycle 儀表板示例—來源：Insycle

Insycle 在其網站上寫道：“低質量數據會損害營銷個性化和自動化，阻礙需要可靠背景與潛在客戶對話的銷售團隊，並影響整個生命週期的客戶體驗。”

解決方案#2：使用 LeanData 自動化潛在客戶路由和匹配

考慮到銷售代表只有 35% 的時間花在銷售上，其餘 65% 的時間花在管理任務上，例如數據輸入、公司會議和其他與銷售無關的任務。

為了最大限度地利用跟踪合格潛在客戶（一項關鍵的銷售活動）的時間，銷售代表必須求助於他們從各種來源（例如 CRM 系統、廣告活動和呼叫中心）獲得的客戶和潛在客戶數據。

這可能是壓倒性的。 讓我們面對現實吧，篩選大量不合格的潛在客戶或嘗試手動將潛在客戶匹配到最合適的帳戶可能會導致數據癱瘓。

LeanData 等工具可自動執行潛在客戶路由和匹配流程，使您的銷售團隊能夠專注於最合格的潛在客戶和客戶。

LeanData 的技術包括一套工具，旨在將潛在客戶、聯繫人、客戶和機會路由到組織內的適當人員或部門。

LeanData 潛在客戶流儀表板—來源：LeanData

LeanData 首席執行官 Evan Liang 表示：“公司在其增長過程中達到了一個階段，手動管理來之不易的潛在客戶和客戶數據是不可持續的。” “LeanData 的平台智能地自動化了這個過程，使這些公司每次都能匹配正確的數據，路由到合適的賣家，並採取正確的行動——所以他們的潛在客戶管理流程可以隨著業務的增長而擴展以支持他們的業務。”

解決方案 #3：使用 IBM Watson 獲得支持 AI 的業務洞察力

也許，沒有比分析用於業務洞察力的運營數據更容易造成數據癱瘓的原因了。

如果手動完成，為做出業務決策和改進而分析數據需要許多步驟，其中可能包括導出和合併來自不同來源的數據、刪除重複數據以便對其進行適當的圖表和分析，以及手動輸入某些數據點.

所有這些體力勞動都必須在進行任何分析或確定可操作的見解之前進行。 此外，數據不斷從各種內部和外部來源生成，如果沒有自動化的幫助，以任何持續、一致的方式審查數據的任務是不可能的。

IBM 的 Watson 是一個複雜的人工智能平台，可以幫助企業“預測和塑造未來的結果、自動化複雜的流程並優化員工的時間。”

Watson 是一種企業級工具，旨在管理海量數據。 其應用程序套件包括 IT、客戶服務、風險/合規性和財務數據分析的解決方案。

沒有簡單的方法可以總結 Watson 可以為企業做什麼，只能說它是幫助實現數據驅動的業務決策的終極平台。

Watson 的“AI 階梯”插圖——來源：IBM

解決方案#4：使用 Medallia 獲得自動化的客戶體驗洞察

提供最佳客戶體驗是一項數據驅動的工作。 如果沒有計劃來優化客戶溝通並改善與客戶的互動（無論接觸點如何），您將很難降低客戶流失率並讓客戶滿意。

Medallia 是一個 AI 驅動的體驗平台，通過使用您猜對的客戶數據檢測模式、預測客戶需求和預測行為，幫助公司自動化改善客戶體驗的過程。

Medallia 通過一套強大的工具以多種方式實現這一點與您的客戶。

Medallia 如何幫助企業捕捉信號的示例—來源：Medallia

除了從多渠道接觸點捕獲信號外，Medallia 還使用數據根據其跟踪的信號分析和預測結果。

這使企業能夠通過一系列產品採取行動，例如 Zingle，該工具可以簡化酒店和 Strikedeck 等酒店業的登記流程，這是一個客戶成功平台，通過提高客戶的信任度和忠誠度來提供追加銷售/交叉銷售機會。

解決方案 #5：使用 Google Data Studio 可視化您的廣告系列和網站數據

雖然上述每個工具都通過自動化收集、管理和清理數據所涉及的部分或全部步驟來解決數據癱瘓的問題，但有時您只需要一個簡單的工具來幫助分析數據，以獲得高級洞察力。

有大量低成本和免費工具可以幫助您克服數據癱瘓，而無需在時間或金錢上進行大量投資。

其中之一是 Google Data Studio (GDS)，這是 Google 提供的一款免費工具，可讓企業通過從 Google Ads、Google Analytics、BigQuery 等常用平台中提取數據來創建可視化儀表板。

GDS 從 Google Analytics 等平台提取數據，然後自動將其轉換為易於理解的圖表、圖形和表格。 該工具幾乎不需要設置，並且很容易連接到您現有的帳戶。

它支持 Adob​​e Analytics、Adroll 和 Bing Ads 等流行平台的 200 多種集成（Google 稱之為“連接器”）。 注意：並非所有集成都是免費的。

以下是 Google Data Studio 報告的示例，該報告使用 Google Analytics 示例數據提供網站活動的快速快照。

資料來源：谷歌數據洞察

GDS 儀表板實時更新，您可以通過下拉菜單更改日期範圍，無需手動導出報告和/或更新電子表格和圖形。 創建儀表板後，您基本上就完成了。

做你的研究

此處列出的工具僅是可幫助您管理和利用數據的現有技術示例。 其中一些，如 Medallia 和 IBM Watson，是企業級工具，價格昂貴。

不要讓這阻止您尋找適合您的預算和業務類型的解決方案。

畢竟，有超過 8000 家公司屬於 2020 年的營銷技術領域，新技術每天都在湧現。 如果您的企業在任何情況下都遭受數據癱瘓，那麼市場上可能有一種工具可以幫助您更有效地利用數據，從而繼續推動增長。