Deduplication: Parimad tavad dubleerivate kliendiandmete vältimiseks või parandamiseks

Andmete dubleerimine ei vähenda mitte ainult äriteabe täpsust, vaid kahjustab ka teie kliendikogemuse kvaliteeti. Ehkki dubleeritud andmete tagajärgedega puutuvad kokku kõik - IT-juhid, ärikasutajad, andmeanalüütikud -, mõjutab see ettevõtte turundustegevust kõige halvemini. Kuna turundajad esindavad ettevõtte toote- ja teenusepakkumisi tööstuses, võivad kehvad andmed teie brändi mainet kiiresti kahjustada ja viia negatiivsete kliendikogemusteni. Andmete duplikaadid ettevõtte CRM-is toimuvad mitmel põhjusel.

Alates inimlikust eksitusest kuni klientideni, mis pakuvad organisatsiooni andmebaasis erinevatel ajahetkedel veidi erinevat teavet. Näiteks loetleb tarbija ühel blanketil oma nime Jonathan Smith ja teisel Jon Smith. Väljakutset süvendab kasvav andmebaas. Administraatoritel on sageli üha raskem jälgida DB-d ja jälgida ka asjakohaseid andmeid. Järjest keerulisem on tagada, et organisatsiooni andmebaas oleks täpne. ”

Natik Ameen, turundusekspert aadressil Canzi turundus

Selles artiklis vaatleme erinevat tüüpi duplikaatandmeid ja mõningaid kasulikke strateegiaid, mida turundajad saavad kasutada ettevõtte andmebaaside eraldamiseks.

Erinevat tüüpi duplikaatide andmed

Duplikaatandmeid selgitatakse tavaliselt originaali koopiana. Kuid eksisteerib erinevat tüüpi duplikaatandmeid, mis lisavad sellele probleemile keerukust.

1. Täpsed duplikaadid samas allikas - See juhtub siis, kui ühest andmeallikast pärinevad kirjed viiakse teise andmeallikasse, arvestamata ühtegi sobitamise või ühendamise tehnikat. Näiteks võib olla teabe kopeerimine CRM-ist e-turundustööriista. Kui teie klient on teie uudiskirja tellinud, on tema kirje juba e-posti turundustööriistas olemas ja andmete CRM-ist tööriistale ülekandmine loob sama üksuse duplikaadikoopiad. 
2. Täpsed duplikaadid mitmest allikast - Täpsed duplikaadid mitmes allikas tekivad tavaliselt ettevõttes andmete varundamise algatuste tõttu. Organisatsioonid kipuvad vastupanu andmete puhastamisele ja kalduvad talletama kõiki nende käsutuses olevaid andmete koopiaid. See toob kaasa dubleeritud teavet sisaldavad erinevad allikad.
3. Erinevate duplikaatide mitmekordne allikas - Duplikaadid võivad eksisteerida ka erineva teabega. See juhtub tavaliselt siis, kui kliendid muudavad perekonnanime, ametinimetust, ettevõtet, e-posti aadressi jne. Ja kuna vanade ja uute kirjete vahel on märkimisväärseid erinevusi, käsitletakse sissetulevat teavet uue üksusena.
4. Mitte-täpsed duplikaadid ühes või mitmes allikas - Mittetäpne duplikaat on see, kui andmeväärtus tähendab sama, kuid see on esindatud erineval viisil. Näiteks nime Dona Jane Ruth võiks salvestada kui Dona J. Ruth või DJ Ruth. Kõik andmeväärtused tähistavad sama, kuid kui võrrelda neid andmete lihtsate tehnikate abil, peetakse neid mittevastavaks.

Deduplikatsioon võib olla väga keeruline protsess, kuna tarbijad ja ettevõtted muudavad oma kontaktandmeid aja jooksul sageli. Igas andmeväljas sisestamisel on erinevusi - alates nende nimest, e-posti aadressidest, elukoha aadressist, ettevõtte aadressist jne.

Siin on loetelu viiest andmete deduplikatsiooni parimast tavast, mida turundajad saavad täna kasutada.

1. strateegia: kontrollige andmesisestust

Kõigil andmesisestuse saitidel peaks teil olema range valideerimise kontroll. See tähendab, et sisendandmed vastavad nõutavale andmetüübile, vormingule ja jäävad vastuvõetavate vahemike vahele. See võib teie andmete täielikuks, kehtivaks ja täpseks muutmisel palju aidata. Lisaks on ülioluline, et teie andmesisestuse töövoog oleks konfigureeritud mitte ainult uute kirjete loomiseks, vaid kõigepealt otsib ja leiab, kas andmekogum sisaldab olemasolevat kirjet, mis sobib sissetuleva kirjega. Ja sellistel juhtudel see ainult leiab ja värskendab, mitte ei loo uut kirjet. Paljud ettevõtted on lisanud klientidele tšekid, et ka nende enda duplikaadid lahendada.

2. strateegia: tehke kahandamine automatiseeritud tööriistade abil

Kasutage iseteenindust andmete deduplikatsiooni tarkvara mis aitab teil dubleeritud dokumente tuvastada ja puhastada. Need tööriistad saavad andmete standardiseerimine, leiavad täpselt ja ebatäpsed vasted täpselt ning vähendavad ka tuhandete andmeridade vaatamise käsitsi tööd. Veenduge, et tööriist pakub tuge andmete importimiseks väga erinevatest allikatest, nagu Exceli lehed, CRM-i andmebaas, loendid jne.

3. strateegia: kasutage andmespetsiifilisi deduplikatsioonitehnikaid

Sõltuvalt andmete olemusest toimub andmete deduplikatsioon erinevalt. Turundajad peaksid andmete eraldamisel olema ettevaatlikud, sest sama võib tähendada erinevate andmeatribuutide puhul midagi muud. Näiteks kui e-posti aadressil kattuvad kaks andmekirjet, on tõenäoline, et need on duplikaadid. Kuid kui kaks kirjet vastavad aadressile, siis pole see tingimata duplikaat, sest kahel samasse leibkonda kuuluval isikul võiks olla teie ettevõttes eraldi tellimused. Nii et rakendage kindlasti andmete deduplikatsiooni, ühendamise ja puhastamise toimingud vastavalt andmetüüpidele, mida teie andmekogumid sisaldavad.

4. strateegia: saavutage kuldne põhirekord andmete rikastamise kaudu

Kui olete oma andmebaasis leiduvate vastete loendi kindlaks määranud, on oluline enne andmete ühendamise või puhastamise otsuste tegemist seda teavet analüüsida. Kui ühe üksuse jaoks on mitu kirjet ja mõned esindavad ebatäpset teavet, on kõige parem need kirjed puhastada. Teiselt poolt, kui duplikaadid on puudulikud, on andmete ühendamine parem valik, kuna see võimaldab andmete rikastamist ja ühendatud dokumendid võivad teie ettevõttele rohkem väärtust anda. 

Mõlemal juhul peaksid turundajad püüdma saavutada oma turundusteabe ühtne vaade, mida nimetatakse kuldne meistrirekord.

5. strateegia: andmete kvaliteedi näitajate jälgimine

Parim viis andmete deduplikatsioonistrateegia elluviimiseks on pidev pingutus hoida oma andmed puhtana ja pühendatult. Tööriist, mis pakub andmete profileerimist ja kvaliteedihalduse funktsioone, võib siin palju kasu olla. Turundajatel on hädavajalik jälgida, kui täpseid, kehtivaid, täielikke, ainulaadseid ja järjepidevaid andmeid turundustoiminguteks kasutatakse.

Kui organisatsioonid lisavad oma äriprotsessidesse jätkuvalt andmerakendusi, on muutunud vajalikuks, et igal turundajal oleksid paika pandud andmete deduplikatsioonistrateegiad. Algatus, näiteks andmete deduplikatsioonivahendite kasutamine ja paremate valideerimise töövoogude kujundamine andmekirjete loomiseks ja värskendamiseks, on mõned olulised strateegiad, mis võimaldavad teie organisatsioonis usaldusväärset andmete kvaliteeti.

Andmete redeli kohta

Data Ladder on andmekvaliteedi juhtimise platvorm, mis aitab ettevõtetel oma andmeid puhastada, kategoriseerida, standardiseerida, deduplikatsiooni teha, profileerida ja rikastada. Meie valdkonna juhtiv andmete sobitamise tarkvara aitab teil arukate hägusate sobitamis- ja masinõppimisalgoritmide abil leida vastavaid kirjeid, ühendada andmeid ja eemaldada duplikaate, olenemata sellest, kus teie andmed elavad ja millises vormingus.

Laadige alla tasuta andmete redeli tarkvara prooviversioon