Marknadsförare sitter på ett berg av värdefull konsumentinformation. Men inte alla uppgifter till deras förfogande är användbara. Att arbeta med data av dålig kvalitet förgiftar dina marknadsföringsinsatser, leder till missade möjligheter och till sist skadar din slutresultat.






vad betyder 230

Dåliga data är data som ofta har skadats av omständigheter. Och det är vanligare än vi inser. Aldrig avsiktligt eller skadligt, det är ofta ett resultat av mänskliga fel eller felaktig insamling. Ibland är det så enkelt som att e-postadresser ändras över tiden. I andra fall är det något som går sönder i din process. Även om orsaken kan vara enkel kan effekten - luckor och felaktigheter i din analys gör att allt du mäter är ineffektivt - kan vara katastrofalt.



Inte varje organisation har datamästare i sitt team, men när företag alltmer anammar en datakultur kommer prioritering av datahälsa att bli ett måste.



Dåliga data är inte standardiserade

I ditt personliga liv finns det vanligtvis något sätt att förena data. Låt oss säga att du hittar en avvikelse på ditt bankkonto: du vet vad du tjänade kontra vad du spenderade och du kan kontrollera detta mot historisk data i dina kontoutdrag. Med andra ord har du en källa till sanning. Men i marknadsföringen finns det oftare inte någon baslinje. Som marknadsförare har du naturligtvis en aning om vad som är rätt, men all din information är relativt sig själv.

Det här problemet är inte nytt, det flyger bara lätt under radaren. Om du till exempel använder Google Analytics för att spåra trafiken på alla dina webbsidor och av vilken anledning skriptet inte spårade 10% av dina sidor, skulle du helt enkelt inte veta att du saknar 10 % av dina data. Gap som detta kan hända på flera sätt. Men ett stort sätt att det sker är genom brist på standardisering.

För ett SaaS-företag betyder mätning av 'besökare på webbplatsen' kanske inte samma sak som 'användare på plattformen.' När du ställer in dessa mätvärden på olika analysplattformar och fragmenterar dem över flera avdelningar - från marknadsföring till försäljning till teknik - gör det skillnad. 'Klick' i AdWords översätts inte nödvändigtvis till den totala trafiken eftersom det finns en skillnad mellan nya användare, unika och totala sessioner. I stor skala hämtar du data från hundratals källor. Att inte standardisera vad du mäter, men ändå behandla allt, är ett recept på dålig data.



Dåliga data är dyra

Oavsett om du ignorerar problemet för att du inte är säker på hur du åtgärdar det, eller kanske inte är medveten om det än, påverkar mycket av verksamheten utanför marknadsföring att arbeta med data av dålig kvalitet. Om dina data är överallt stoppar de värdefulla initiativ och skadar din slutresultat.




2222 som betyder ängel

För att sätta detta i perspektiv, eftersom data förfaller med 70% per år, kostar dålig data företag i genomsnitt 9,7 miljoner dollar årligen . affärsrecension från Harvard drog slutsatsen att dålig data kostar så mycket för att beslutsfattare, chefer, datavetare och andra teammedlemmar måste tillgodose avvikelserna i deras vardagliga arbete - jaga på felaktigheter och dåliga källor, korrigera misstag. Att göra det är både tidskrävande och dyrt.

Utöver dollar komprometterar dålig data din strategi, vilket leder till fördärvade möjligheter på vägen till följd av oinformerade affärsbeslut. Att hantera massmängderna av data som tillhandahålls genom flera källor, i olika format och vid olika frekvenser är en fragmenterad process. Det är förståeligt att marknadsavdelningar ofta saknar arbetskraft för att löpande analysera, förstå och utnyttja all denna information.




655 ängel nummer kärlek

Bra data är rena

Bra dataresultat när du tar dig tid att städa, verifiera och organisera data så att vanliga problem som föråldrad information, dubbletter eller felaktigheter inte längre plågar ditt system.



För att hantera denna komplexitet krävs dedikerade resurser och väldefinierade processer och policyer för standardisering, optimering, rapportering och en smidig strategi. Detta avviker från den månatliga rapporteringen, kvartalsvisa prognoser och generering av episodisk insikt som de flesta organisationer är vana vid. Men detta skifte är avgörande för framgång i en alltmer datadriven värld. En marknadsföringsorganisation i världsklass ska smälta samman data, analyser, strategier, människor, processer och möjligheter för att leverera affärsresultat.



Om din organisation växer och du precis har öppnat flodgrindarna för att dela data mellan avdelningar, leta efter områden där information kan slås samman så att du får en mer fullständig bild av kunden. Överväg att bilda en arbetsgrupp där teammedlemmar äger olika delar av rörledningen och främjar bra data i din organisation.

Om du tilldelar resurserna till en arbetsgrupp för att manuellt rensa upp datapipelinen är ett orealistiskt alternativ för dig implementera AI-verktyg . Prediktiv maskininlärning kan lära sig dina datamätvärdenas grundläggande beteende och har förmågan att snabbt omvandla stora delar av data till pålitlig affärsinformation samt automatisera upptäckten av avvikelser.


betydelsen av nummer 7

Dedikerade resurser för att rengöra rörledningen löser problemet, men det finns inget mer skyddande än att tillämpa dessa principer proaktivt. Ta dig tid som ditt team skulle spendera kurskorrigering av dålig data och byt ut den mot tid som spenderas på att bygga säkra och korrekta dataprocesser i dina ansträngningar från början.

Strävan, inte perfektion

Att vara realistisk är viktigt. Och verkligheten med dåliga data är att städning är en oändlig process. Målet är inte ett sluttillstånd där allt är perfekt. Målet är att sträva mot vanor och processer på din arbetsplats som uppmuntrar till bättre data.

Med detta sagt är datakvaliteten i slutändan allas verksamhet. Oavsett om du arbetar direkt med siffrorna eller inte, påverkar data varje output i en organisation. En ren, underhållen pipeline innebär att du och ditt team kan sänka felaktiga kostnader för bra och lättare att driva hälsosamma datastrategier.

Att flytta marknadsföring mot en riktig dataförsta kultur kan vara en lång resa. Men det är en som bevisar sitt värde.

Denna bit är en del av vår serie om datadriven marknadsföring där våra experter utforskar nycklarna till att utveckla ett team och en strategisk strategi baserad på data. Läs den första artikeln här .

Dela Med Dina Vänner: