Vermarkter sitzen auf einem Berg wertvoller Verbraucherdaten. Es sind jedoch nicht alle ihnen zur Verfügung stehenden Daten nützlich. Die Arbeit mit Daten von schlechter Qualität vergiftet Ihre Marketingbemühungen, führt zu verpassten Gelegenheiten und schadet letztendlich Ihrem Geschäftsergebnis.






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Schlechte Daten sind Daten, die häufig durch Umstände beschädigt wurden. Und es ist häufiger als wir denken. Niemals absichtlich oder böswillig, sondern häufig auf menschliches Versagen oder unsachgemäße Erfassung zurückzuführen. Manchmal ist es so einfach, dass sich E-Mail-Adressen im Laufe der Zeit ändern. In anderen Fällen bricht dies in Ihrem Prozess ab. Obwohl die Ursache einfach sein kann, kann die Auswirkung - Lücken und Ungenauigkeiten in Ihrer Analyse, die dazu führen, dass alles, was Sie messen, unwirksam ist - katastrophal sein.



Nicht jedes Unternehmen hat Data Champions in seinem Team, aber da Unternehmen zunehmend auf eine Data-First-Kultur setzen, wird die Priorisierung der Datengesundheit zu einem Muss.



Schlechte Daten sind nicht standardisiert

In Ihrem Privatleben gibt es normalerweise eine Möglichkeit, Daten abzugleichen. Nehmen wir an, Sie finden eine Diskrepanz in Ihrem Bankkonto: Sie wissen, was Sie verdient haben und was Sie ausgegeben haben, und Sie können dies anhand historischer Daten in Ihren Kontoauszügen überprüfen. Mit anderen Worten, Sie haben eine Quelle der Wahrheit. Aber im Marketing gibt es meistens keine Basis. Als Vermarkter haben Sie natürlich eine Vorstellung davon, was richtig ist, aber alle Ihre Daten sind relativ zu sich selbst.

Dieses Problem ist nicht neu, es fliegt einfach unter dem Radar. Wenn Sie beispielsweise Google Analytics verwenden, um den Datenverkehr auf allen Ihren Webseiten zu verfolgen, und das Skript aus irgendeinem Grund 10% Ihrer Seiten nicht erfasst, wissen Sie einfach nicht, dass Ihnen 10 fehlen % Ihrer Daten. Lücken wie diese können auf verschiedene Arten auftreten. Ein großer Grund dafür ist die mangelnde Standardisierung.

Für ein SaaS-Unternehmen bedeutet das Messen von 'Besuchern der Website' möglicherweise nicht dasselbe wie 'Benutzer auf der Plattform'. Wenn Sie diese Metriken auf verschiedenen Analyseplattformen einrichten und auf mehrere Abteilungen verteilen - vom Marketing über den Vertrieb bis zum Engineering -, macht dies einen Unterschied. 'Klicks' in AdWords bedeuten nicht unbedingt den gesamten Datenverkehr, da zwischen neuen Nutzern, eindeutigen und gesamten Sitzungen ein Unterschied besteht. Im Maßstab ziehen Sie Daten aus Hunderten von Quellen. Es ist ein Rezept für schlechte Daten, nicht zu standardisieren, was Sie messen, aber es trotzdem zu behandeln.



Schlechte Daten sind teuer

Unabhängig davon, ob Sie das Problem ignorieren, weil Sie nicht sicher sind, wie Sie es beheben sollen, oder ob Sie sich dessen noch nicht bewusst sind, wirkt sich die Arbeit mit Daten von schlechter Qualität auf einen Großteil des Geschäfts außerhalb des Marketings aus. Wenn Ihre Daten überall verfügbar sind, werden wertvolle Initiativen gestoppt und Ihr Geschäftsergebnis beeinträchtigt.




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Um dies ins rechte Licht zu rücken: Da Daten mit einer Rate von 70% pro Jahr verfallen, kosten schlechte Daten Unternehmen durchschnittlich 9,7 Millionen US-Dollar pro Jahr . Harvard Business Review kam zu dem Schluss, dass schlechte Daten so viel kosten, weil Entscheidungsträger, Manager, Datenwissenschaftler und andere Teammitglieder die Diskrepanzen in ihrer täglichen Arbeit berücksichtigen müssen - Ungenauigkeiten und schlechte Quellen aufspüren, Fehler korrigieren. Dies ist sowohl zeitaufwändig als auch teuer.

Über die Dollars hinaus beeinträchtigen schlechte Daten Ihre Strategie und führen zu verpassten Chancen, die sich aus nicht informierten Geschäftsentscheidungen ergeben. Der Umgang mit den Massenmengen von Daten, die aus mehreren Quellen, in verschiedenen Formaten und mit unterschiedlichen Frequenzen bereitgestellt werden, ist ein fragmentierter Prozess. Es ist verständlich, dass Marketingabteilungen häufig nicht über die erforderlichen Arbeitskräfte verfügen, um all diese Daten kontinuierlich zu analysieren, zu verstehen und zu nutzen.



Gute Daten sind sauber

Gute Datenergebnisse, wenn Sie sich die Zeit nehmen, Daten zu bereinigen, zu überprüfen und zu organisieren, damit häufig auftretende Probleme wie veraltete Informationen, Duplikate oder Ungenauigkeiten Ihr System nicht mehr belasten.




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Der Umgang mit dieser Komplexität erfordert dedizierte Ressourcen und genau definierte Prozesse und Richtlinien für Standardisierung, Optimierung, Berichterstellung und einen agilen Ansatz. Dies ist eine Abweichung von der monatlichen Berichterstattung, der vierteljährlichen Prognose und der Generierung episodischer Erkenntnisse, an die die meisten Unternehmen gewöhnt sind. Diese Verschiebung ist jedoch entscheidend für den Erfolg in einer zunehmend datengetriebenen Welt. Eine erstklassige Marketingorganisation sollte Daten, Analysen, Strategien, Mitarbeiter, Prozesse und Funktionen nahtlos zusammenführen, um Geschäftsergebnisse zu erzielen.



Wenn Ihre Organisation wächst und Sie gerade die Schleusen für den Datenaustausch zwischen Abteilungen geöffnet haben, suchen Sie nach Bereichen, in denen Informationen zusammengeführt werden können, damit Sie ein vollständigeres Bild des Kunden erhalten. Bilden Sie eine Task Force, in der Teammitglieder verschiedene Teile der Pipeline besitzen und sich für gute Daten in Ihrer Organisation einsetzen.

Wenn es für Sie unrealistisch ist, die Ressourcen einer Task Force zuzuweisen, um Ihre Datenpipeline manuell zu bereinigen Implementierung von KI-Tools . Predictive Machine Learning kann das Basisverhalten Ihrer Datenmetriken lernen und große Datenmengen schnell in vertrauenswürdige Geschäftsinformationen umwandeln sowie die Erkennung von Anomalien automatisieren.

Spezielle Ressourcen zum Reinigen der Pipeline beheben das Problem, aber es gibt nichts Schützenderes, als diese Prinzipien proaktiv anzuwenden. Nehmen Sie sich die Zeit, die Ihr Team für die Kurskorrektur fehlerhafter Daten aufwenden würde, und tauschen Sie sie gegen die Zeit aus, die Sie für den Aufbau sicherer und genauer Datenprozesse in Ihre Bemühungen von Anfang an aufgewendet haben.


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Verfolgung, nicht Perfektion

Realistisch zu sein ist wichtig. Und die Realität von schlechten Daten ist, dass das Bereinigen ein nie endender Prozess ist. Das Ziel ist kein Endzustand, in dem alles perfekt ist. Ziel ist es, Gewohnheiten und Prozesse an Ihrem Arbeitsplatz anzustreben, die bessere Daten fördern.

Die Datenqualität ist jedoch letztendlich jedermanns Sache. Unabhängig davon, ob Sie direkt mit den Zahlen arbeiten oder nicht, wirken sich Daten auf jede Ausgabe einer Organisation aus. Eine saubere, gewartete Pipeline bedeutet, dass Sie und Ihr Team fehlerhafte Kosten für eine gute und einfachere Verfolgung gesunder Datenstrategien reduzieren können.

Die Umstellung des Marketings auf eine echte Data-First-Kultur kann ein langer Weg sein. Aber es ist eines, das sich bewährt.

Dieses Stück ist Teil unserer Reihe über datengesteuertes Marketing, in der unsere Experten die Schlüssel zur Entwicklung eines auf Daten basierenden Teams und eines strategischen Ansatzes untersuchen. Lesen Sie den ersten Artikel Hier .

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