विपणक मूल्यवान उपभोक्ता डेटा के पहाड़ पर बैठते हैं। लेकिन उनके निपटान में सभी डेटा उपयोगी नहीं हैं। खराब गुणवत्ता के डेटा के साथ काम करने से आपके विपणन प्रयासों में कमी आती है, अवसर चूक जाते हैं और अंततः आपकी निचली रेखा को नुकसान पहुंचता है।



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खराब डेटा वह डेटा है जो अक्सर परिस्थिति से दूषित होता है। और यह हमारे द्वारा महसूस किए जाने से अधिक सामान्य है। कभी जानबूझकर या दुर्भावनापूर्ण, यह अक्सर मानवीय त्रुटि या अनुचित संग्रह का परिणाम होता है। समय के साथ बदलते ईमेल पतों के रूप में कभी-कभी यह सरल होता है। अन्य उदाहरणों में, यह कुछ ऐसा है जो आपकी प्रक्रिया में टूट जाता है। यद्यपि इसका कारण सरल हो सकता है, लेकिन आपके विश्लेषण में प्रभाव-अंतराल और अशुद्धियाँ आपके द्वारा अप्रभावी होने के लिए मापी जाने वाली हर चीज के कारण विनाशकारी हो सकती हैं।



हर संगठन के पास अपनी टीम के लिए डेटा चैंपियन नहीं है, लेकिन जैसा कि कंपनियां तेजी से एक डेटा-पहली संस्कृति को गले लगाती हैं, डेटा स्वास्थ्य को प्राथमिकता देना एक जरूरी हो जाएगा।

खराब डेटा को मानकीकृत नहीं किया गया है

आपके व्यक्तिगत जीवन में, आमतौर पर डेटा को समेटने का कोई तरीका होता है। मान लें कि आपको अपने बैंक खाते की विसंगति का पता चलता है: आपको पता है कि आपने क्या खर्च किया है और आपने क्या खर्च किया है, और आप अपने बैंक विवरणों में ऐतिहासिक डेटा के खिलाफ इसकी जांच कर सकते हैं। दूसरे शब्दों में, आपके पास सत्य का स्रोत है। लेकिन विपणन में, अधिक से अधिक बार, कोई आधारभूत नहीं है। एक बाज़ारिया के रूप में, आपको निश्चित रूप से कुछ पता है कि क्या सही है, लेकिन आपका सारा डेटा स्वयं के सापेक्ष है।

यह समस्या नई नहीं है, यह आसानी से रडार के नीचे उड़ जाती है। यदि आप Google Analytics का उपयोग कर रहे हैं, उदाहरण के लिए, अपने सभी वेब पृष्ठों पर ट्रैफ़िक को ट्रैक करने के लिए, और जिस भी कारण से स्क्रिप्ट आपके पृष्ठों के 10% पर नज़र नहीं रख रही है, तो आपको आसानी से पता नहीं चलेगा कि आप 10 को याद कर रहे हैं। आपके डेटा का%। इस तरह अंतराल कई तरीकों से हो सकता है। लेकिन इसका एक बड़ा तरीका मानकीकरण की कमी है।

एक सास व्यवसाय के लिए, 'आगंतुकों को साइट पर' मापने का मतलब यह नहीं हो सकता है कि 'प्लेटफ़ॉर्म में उपयोगकर्ता'। जब आप इन मैट्रिक्स को अलग-अलग एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म पर स्थापित कर रहे हैं, और इसे कई विभागों में विभाजित कर रहे हैं - मार्केटिंग से लेकर बिक्री तक इंजीनियरिंग तक - इससे फर्क पड़ता है। AdWords में 'क्लिक्स' जरूरी नहीं कि नए उपयोगकर्ताओं, यूनिक और कुल सत्रों के बीच अंतर होने के बाद भी समग्र ट्रैफ़िक में अनुवाद हो। पैमाने पर, आप सैकड़ों स्रोतों से डेटा खींच रहे हैं। आप जो भी मापते हैं उसका मानकीकरण नहीं है, फिर भी यह सब समान व्यवहार करता है, खराब डेटा के लिए एक नुस्खा है।

खराब डेटा महंगा है

चाहे आप समस्या को अनदेखा कर रहे हों, क्योंकि आप सुनिश्चित नहीं हैं कि इसे कैसे ठीक किया जाए, या शायद आप अभी तक इसके बारे में नहीं जानते हैं, खराब गुणवत्ता के डेटा के साथ काम करने से विपणन के बाहर बहुत सारे व्यवसाय प्रभावित होते हैं। यदि आपका डेटा सभी जगह है, तो यह मूल्यवान पहलों पर रोक लगाता है और आपकी निचली रेखा को नुकसान पहुंचाता है।



परी संख्या १०३३ अर्थ

इसे परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, क्योंकि डेटा प्रति वर्ष 70% की दर से खराब हो जाता है, बुरा डेटा व्यवसायों के औसत खर्च करता है $ 9.7 मिलियन सालाना । हार्वर्ड व्यापार समीक्षा यह निष्कर्ष निकाला कि खराब डेटा की लागत बहुत अधिक है क्योंकि निर्णय निर्माताओं, प्रबंधकों, डेटा वैज्ञानिकों और टीम के अन्य सदस्यों को अपने रोजमर्रा के काम में विसंगतियों को समायोजित करना पड़ता है - गलतियाँ और बुरे स्रोतों का शिकार करना, गलतियों को सुधारना। ऐसा करना समय लेने वाला और महंगा दोनों है।

डॉलर से परे, बुरा डेटा आपकी रणनीति से समझौता करता है, जिसके कारण सड़क के नीचे के अवसरों को बिन कारोबार के निर्णयों से प्रभावित किया जाता है। कई स्रोतों के माध्यम से, विभिन्न स्वरूपों में और अलग-अलग आवृत्तियों पर प्रदान की गई डेटा की द्रव्यमान मात्रा से निपटना एक खंडित प्रक्रिया है। यह समझ में आता है कि विपणन विभागों में निरंतर आधार पर इस सभी डेटा का विश्लेषण, समझने और लाभ उठाने के लिए अक्सर जनशक्ति की कमी होती है।

अच्छा डेटा साफ है

जब आप साफ करने, सत्यापित करने और व्यवस्थित करने के लिए समय लेते हैं तो अच्छे डेटा परिणाम मिलते हैं ताकि पुरानी जानकारी, डुप्लिकेट या अशुद्धि जैसे सामान्य मुद्दे अब आपके सिस्टम को प्लेग न करें।



१२ २१ अर्थ

इस जटिलता से निपटने के लिए मानकीकरण, अनुकूलन, रिपोर्टिंग और एक चुस्त दृष्टिकोण के लिए समर्पित संसाधनों और अच्छी तरह से परिभाषित प्रक्रियाओं और नीतियों की आवश्यकता होती है। यह मासिक रिपोर्टिंग से एक प्रस्थान है, त्रैमासिक पूर्वानुमान और एपिसोडिक अंतर्दृष्टि पीढ़ी अधिकांश संगठनों के लिए उपयोग किया जाता है। लेकिन यह बदलाव एक तेजी से डेटा-संचालित दुनिया में सफलता के लिए महत्वपूर्ण है। एक विश्वस्तरीय विपणन संगठन को व्यवसायिक परिणाम देने के लिए डेटा, एनालिटिक्स, रणनीतियों, लोगों, प्रक्रियाओं और क्षमताओं का निर्बाध रूप से उपयोग करना चाहिए।

यदि आपका संगठन बढ़ रहा है, और आपने विभागों के बीच डेटा साझा करने के लिए सिर्फ बाढ़ के पानी को खोला है, तो उन क्षेत्रों की तलाश करें जहां जानकारी को मिलाया जा सकता है ताकि आपके पास ग्राहक की पूरी तस्वीर हो। एक टास्क फोर्स बनाने पर विचार करें, जहां टीम के सदस्य आपके संगठन में पाइपलाइन और चैंपियन के अच्छे डेटा के विभिन्न हिस्सों के मालिक हों।

यदि आपके डेटा पाइपलाइन को मैन्युअल रूप से साफ करने के लिए टास्क फोर्स की ओर संसाधनों का आवंटन करना आपके लिए एक अवास्तविक विकल्प है, तो विचार करें एआई उपकरण लागू करना । प्रीडिक्टिव मशीन लर्निंग आपके डेटा मेट्रिक्स के बेसलाइन व्यवहार को सीख सकता है और डेटा की विशाल ट्रैक्ट को विश्वसनीय व्यावसायिक जानकारी में बदलने और साथ ही विसंगतियों की खोज को स्वचालित करने की क्षमता रखता है।

पाइप लाइन को साफ करने के लिए समर्पित संसाधन समस्या को ठीक करता है, लेकिन इन सिद्धांतों को लगातार लागू करने से अधिक सुरक्षात्मक कुछ भी नहीं है। उस समय को लें, जब आपकी टीम खराब डेटा को सही करने में लगेगी और इसे शुरू से ही आपके प्रयासों में सुरक्षित और सटीक डेटा प्रक्रियाओं के निर्माण में लगने वाले समय के लिए स्वैप करेगी।

संख्या 77 अर्थ

उद्देश्य, पूर्णता नहीं

यथार्थवादी होना जरूरी है। और खराब आंकड़ों की वास्तविकता यह है कि इसे साफ करना कभी न खत्म होने वाली प्रक्रिया है। लक्ष्य एक अंतिम स्थिति नहीं है जहां सब कुछ सही है। लक्ष्य अपने कार्यस्थल में उन आदतों और प्रक्रियाओं की ओर प्रयास करना है जो बेहतर डेटा को प्रोत्साहित करते हैं।

उस ने कहा, डेटा की गुणवत्ता अंततः सभी का व्यवसाय है। आप संख्याओं के साथ सीधे काम करते हैं या नहीं, डेटा किसी संगठन के हर आउटपुट को प्रभावित करता है। एक साफ, रखरखाव वाली पाइपलाइन का मतलब है कि आप और आपकी टीम स्वस्थ डेटा रणनीतियों का पालन करने के लिए अच्छे और अधिक आसानी से गलत लागतों में कटौती कर सकते हैं।

एक सच्चे डेटा-प्रथम संस्कृति की ओर बढ़ते हुए विपणन एक लंबी यात्रा हो सकती है। लेकिन यह एक है जो इसके लायक साबित होता है।

यह टुकड़ा डेटा-संचालित विपणन पर हमारी श्रृंखला का हिस्सा है जिसमें हमारे विशेषज्ञ टीम को विकसित करने की कुंजी का पता लगाते हैं और रणनीतिक दृष्टिकोण डेटा में आधारित होते हैं। पहला लेख पढ़ें यहां ।

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