Deduplication: Pinakamahusay na Mga Kasanayan Para sa Pag-iwas O Pagwawasto ng Dobleng Data ng Customer

Pinakamahusay na Mga Kasanayan sa Pagdaragdag ng Data para sa CRM

Ang duplicate na data ay hindi lamang nagbabawas sa kawastuhan ng mga pananaw sa negosyo, ngunit nakakasama rin sa kalidad ng karanasan ng iyong customer din. Kahit na ang mga kahihinatnan ng duplicate na data ay nahaharap sa lahat - mga tagapamahala ng IT, mga gumagamit ng negosyo, mga analista ng data - ito ang may pinakamasamang epekto sa mga pagpapatakbo ng pagmemerkado ng isang kumpanya. Tulad ng mga marketer na kinakatawan ang produkto at mga handog ng serbisyo ng kumpanya sa industriya, ang mahinang data ay maaaring mabilis na mapahamak ang reputasyon ng iyong tatak at hahantong sa paghahatid ng negatibong karanasan sa customer. Ang duplicate na data sa CRM ng kumpanya ay nangyayari dahil sa isang hanay ng mga kadahilanan.

Mula sa isang pagkakamali ng tao sa mga customer na nagbibigay ng bahagyang magkakaibang impormasyon sa iba't ibang mga punto sa oras sa pang-organisasyon na database. Halimbawa, nakalista ng isang consumer ang kanyang pangalan bilang Jonathan Smith sa isang form at Jon Smith sa kabilang panig. Ang hamon ay pinalala ng lumalaking database. Kadalasan ay lalong lumalakas para sa mga tagapangasiwa na subaybayan ang DB at pati na rin subaybayan ang nauugnay na data. Ito ay nakakakuha ng higit at higit na mapaghamong upang matiyak na ang DB ng organisasyon ay mananatiling tumpak ”.

Natik Ameen, Marketing Expert sa Canz Marketing

Sa artikulong ito, titingnan namin ang iba't ibang mga uri ng duplicate na data, at ilang mga kapaki-pakinabang na diskarte na maaaring magamit ng mga marketer upang maibawas ang mga database ng kumpanya nito.

Iba't ibang Mga Uri Ng Dobleng Data

Karaniwang ipinapaliwanag ang duplicate na data bilang isang kopya ng orihinal. Ngunit may iba't ibang uri ng duplicate na data na nagdaragdag ng pagiging kumplikado sa problemang ito.

  1. Eksaktong mga duplicate sa parehong mapagkukunan - Nangyayari ito kapag ang mga tala mula sa isang mapagkukunan ng data ay inililipat sa isa pang mapagkukunan ng data nang hindi isinasaalang-alang ang anumang mga diskarte sa pagtutugma o pagsasama. Ang isang halimbawa ay pagkopya ng impormasyon mula sa CRM patungo sa isang tool sa pagmemerkado sa email. Kung nag-subscribe ang iyong customer sa iyong newsletter, ang kanilang tala ay naroroon na sa tool sa pagmemerkado sa email, at ang paglilipat ng data mula sa CRM sa tool ay lilikha ng mga duplicate na kopya ng parehong nilalang. 
  2. Eksaktong mga duplicate sa maraming mga mapagkukunan - Ang eksaktong mga duplicate sa maraming mga mapagkukunan ay karaniwang lumitaw dahil sa mga pagkukusa sa pag-backup ng data sa isang kumpanya. Hilig na labanan ng mga samahan ang mga aktibidad sa paglilinis ng data, at madaling maimbak ang lahat ng mga kopya ng data na nasa kamay nila. Humahantong ito sa magkakaibang mga mapagkukunan na naglalaman ng duplicate na impormasyon.
  3. Nag-iiba-iba ang mga duplicate sa maraming mapagkukunan - Maaaring magkaroon ang mga duplicate na may iba't ibang impormasyon din. Karaniwan itong nangyayari kapag ang mga kliyente ay dumaan sa mga pagbabago sa apelyido, pamagat ng trabaho, kumpanya, email address, atbp. At dahil may mga kapansin-pansin na pagkakaiba sa pagitan ng luma at bagong mga tala, ang papasok na impormasyon ay ginagamot bilang isang bagong nilalang.
  4. Hindi eksaktong eksaktong mga duplicate sa pareho o maraming mapagkukunan - Ang isang hindi eksaktong duplicate ay kapag ang isang halaga ng data ay nangangahulugang magkatulad na bagay, ngunit kinakatawan ito sa iba't ibang paraan. Halimbawa, ang pangalang Dona Jane Ruth ay maaaring nai-save bilang Dona J. Ruth o DJ Ruth. Ang lahat ng mga halaga ng data ay kumakatawan sa iisang bagay ngunit kung ihinahambing sa pamamagitan ng simpleng mga diskarte sa pagtutugma ng data, itinuturing silang hindi tugma.

Ang pagdaragdag ay maaaring maging isang napaka-kumplikadong proseso dahil ang mga mamimili at negosyo ay madalas na nagbabago ng kanilang data sa pakikipag-ugnay sa paglipas ng panahon. Mayroong pagkakaiba sa kung paano nila ipinasok ang bawat larangan ng data - mula sa kanilang pangalan, email address (es), address ng tirahan, address ng negosyo, atbp.

Narito ang isang listahan ng 5 pinakamahusay na kasanayan sa pagdidiwang ng data na maaaring simulang gamitin ng mga marketer ngayon.

Diskarte 1: Magkaroon ng Mga Pagsusuri sa Pagpapatunay Sa Entry ng Data

Dapat ay mayroon kang mahigpit na mga kontrol sa pagpapatunay sa lahat ng mga site ng pagpasok ng data. Nagsasangkot ito ng pagtiyak na ang data ng pag-input ay umaayon sa kinakailangang uri ng data, format, at kasinungalingan sa pagitan ng mga katanggap-tanggap na saklaw. Maaari itong lumayo sa paggawa ng kumpleto, wasto, at tumpak ng iyong data. Bukod dito, mahalaga na ang iyong daloy ng trabaho sa pagpasok ng data ay hindi lamang na-configure upang lumikha ng mga bagong tala ngunit unang hinanap at hahanapin kung naglalaman ang data ng isang mayroon nang talaang tumutugma sa papasok. At sa mga ganitong kaso, nakakahanap at nag-a-update lamang ito, sa halip na lumilikha ng isang bagong tala. Maraming mga kumpanya ang nagsama ng mga tseke para sa customer upang malutas din ang kanilang sariling duplicate na data.

Diskarte 2: Magsagawa ng Pagdaragdag Gamit ang Mga Automated Tool

Gumamit ng self-service software ng pagdidiwang data makakatulong sa iyo sa pagkilala at paglilinis ng mga duplicate na tala. Ang mga tool na ito ay maaaring gawing pamantayan ang data, tumpak na makahanap ng eksaktong at hindi eksaktong mga tugma, at binawasan din nila ang manu-manong paggawa ng pagtingin sa libu-libong mga hilera ng data. Tiyaking nag-aalok ang tool ng suporta para sa pag-import ng data mula sa iba't ibang mga mapagkukunan tulad ng excel sheet, CRM database, mga listahan, atbp.

Diskarte 3: Gumamit ng Mga Diskarte sa Pagkatukoy na Tukoy sa Data

Nakasalalay sa likas na katangian ng data, isinasagawa ang pagdidoble ng data nang magkakaiba. Dapat mag-ingat ang mga nagmemerkado habang binabawas ang data dahil ang parehong bagay ay maaaring mangahulugan ng ibang bagay sa iba't ibang mga katangian ng data. Halimbawa, kung ang dalawang talaan ng data ay tumutugma sa isang email address, kung gayon mayroong mataas na posibilidad na sila ay mga duplicate. Ngunit kung ang dalawang mga talaan ay tumutugma sa address, kung gayon hindi ito kinakailangang isang duplicate, dahil ang dalawang indibidwal na kabilang sa iisang sambahayan ay maaaring magkaroon ng magkakahiwalay na mga subscription sa iyong kumpanya. Kaya siguraduhing ipatupad ang pagduduwal ng data, pagsasama, at paglilinis ng mga aktibidad ayon sa uri ng data na naglalaman ng iyong mga dataset.

Diskarte 4: Makamit Ang Gintong Guro na Magtala Sa Pamamagitan ng Pagpapayaman ng Data

Kapag natukoy mo na ang listahan ng mga tugma na mayroon sa iyong database, mahalaga na pag-aralan ang impormasyong ito bago magawa ang pagsasama ng data o paglilinis ng mga desisyon. Kung maraming mga talaan ang umiiral para sa isang solong entidad at ang ilan ay kumakatawan sa hindi tumpak na impormasyon, pinakamahusay na i-purge ang mga talaang iyon. Sa kabilang banda, kung ang mga duplicate ay hindi kumpleto, kung gayon ang pagsasama ng data ay isang mas mahusay na pagpipilian dahil ito ay magpapagana sa pagpapayaman ng data, at ang mga pinagsamang tala ay maaaring magdagdag ng higit na halaga sa iyong negosyo. 

Alinmang paraan, ang mga marketer ay dapat na gumana upang makamit ang isang solong pagtingin sa kanilang impormasyon sa marketing, na tinatawag na gintong master record.

Diskarte 5: Subaybayan ang Mga Tagapahiwatig ng Kalidad ng Data

Ang isang nagpapatuloy na pagsisikap upang mapanatili ang iyong data ay malinis at mababawas ay ang pinakamahusay na paraan upang maipatupad ang iyong diskarte sa pagdidismaya ng data. Ang isang tool na nag-aalok ng profiling ng data at mga tampok sa pamamahala ng kalidad ay maaaring maging mahusay na gamitin dito. Kailangang bantayan ng mga marketer kung gaano katumpak, wasto, kumpleto, natatangi, at pare-pareho ang data na ginagamit para sa mga pagpapatakbo sa marketing.

Tulad ng patuloy na pagdaragdag ng mga organisasyon ng mga aplikasyon ng data sa kanilang mga proseso sa negosyo, naging kinakailangan para sa bawat nagmemerkado na magkaroon ng mga diskarte sa pagbawas ng data sa lugar. Ang pagkukusa tulad ng paggamit ng mga tool sa pagbawas ng data, at pagdidisenyo ng mas mahusay na mga daloy ng pagpapatunay para sa paglikha at pag-update ng mga tala ng data ay ilang mahahalagang diskarte na maaaring paganahin ang maaasahang kalidad ng data sa iyong samahan.

Tungkol sa Data Ladder

Ang Data Ladder ay isang platform ng pamamahala sa kalidad ng data na tumutulong sa mga kumpanya sa paglilinis, pag-kategorya, pag-standardize, pagdidikit, pag-profiling, at pagpapayaman ng kanilang data. Tinutulungan ka ng aming software sa pagtutugma ng data na nangunguna sa industriya na makahanap ng mga katugmang tala, pagsamahin ang data, at alisin ang mga duplicate gamit ang matalinong malabo na pagtutugma at mga algorithm ng pag-aaral ng makina, hindi alintana kung saan naninirahan ang iyong data at sa aling format.

Mag-download ng isang Libreng Pagsubok ng Data Matching Software ng Data Ladder

Ano sa tingin ninyo?

Ang site na ito ay gumagamit ng Akismet upang mabawasan ang spam. Alamin kung paano naproseso ang data ng iyong komento.