[ad_1]
Có một số lượng lớn lợi ích của dữ liệu lớn trong thế giới tiếp thị. Ngày càng nhiều nhà tiếp thị sử dụng dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn về khách hàng, tìm ra phương tiện quảng cáo hiệu quả nhất và tối ưu hóa nội dung sáng tạo.
Thật không might, có một số thách thức mà các công ty sử dụng dữ liệu lớn cho chiến lược tiếp thị của họ phải đấu tranh với. Một trong số đó là cố gắng tránh trùng lặp dữ liệu.
Dữ liệu trùng lặp trong tiếp thị theo dữ liệu có thể tạo ra một số vấn đề. Trước hết, nó làm tăng chi phí lưu trữ. Nó cũng có thể gây ra tình trạng kém hiệu quả trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu, vì dữ liệu trùng lặp có thể làm sai lệch kết quả phân tích, dẫn đến thông tin chi tiết không chính xác và ra quyết định kém. Một vấn đề khác là nó có thể dẫn đến trải nghiệm kém của khách hàng; ví dụ, khách hàng có thể nhận được thông tin tiếp thị trùng lặp, có thể gây khó chịu và làm giảm uy tín của thương hiệu. Ngoài ra, việc quản lý và dọn dẹp dữ liệu trùng lặp tiêu tốn thời gian và nguồn lực quý giá có thể được sử dụng tốt hơn cho các hoạt động chiến lược khác. Cuối cùng, việc trùng lặp dữ liệu làm suy yếu hiệu quả và hiệu suất chung của các nỗ lực tiếp thị dựa trên dữ liệu.
Sự trùng lặp dữ liệu có thể đặc biệt gây khó chịu cho các nhà tiếp thị dựa trên dữ liệu sử dụng Salesforce. Hàng ngàn công ty phụ thuộc vào Salesforce để biết thông tin về khách hàng và khách hàng tiềm năng của họ. Các nhóm đưa ra quyết định phân khúc và tiếp cận quan trọng dựa trên dữ liệu mỗi giờ. Tuy nhiên, các quyết định chỉ tốt như dữ liệu mà chúng dựa trên. Nếu chất lượng dữ liệu kém, các quyết định đưa ra có thể không đạt được kết quả mong muốn. Đó là lý do tại sao các công cụ quản lý trùng lặp của Salesforce ngày càng quan trọng đối với các nhà tiếp thị, lãnh đạo bán hàng và nhà điều hành.
Thế nào là dữ liệu chất lượng?
Bản ghi dữ liệu phải chính xác và đầy đủ. Các giá trị trong trường dữ liệu phải hợp lệ và có thể truy xuất đến nguồn đáng tin cậy. Nếu thông tin được thu thập từ nhiều hệ thống, dữ liệu phải ở định dạng nhất quán và thống nhất. Dữ liệu chất lượng có các đặc điểm sau.
- Độ chính xác. Mặc dù độ chính xác 100% là lý tưởng, nhưng việc đạt được mục tiêu đó lại tốn thời gian khi dữ liệu đến từ nhiều nguồn. Ví dụ, việc gửi cùng một dữ liệu qua quy trình làm sạch nhiều lần cuối cùng có thể mang lại độ chính xác 100%; tuy nhiên, dữ liệu có thể đã lỗi thời hoặc không còn liên quan khi đạt được độ chính xác 100%. Việc thiết lập các tiêu chí để xác định độ chính xác có thể chấp nhận được sẽ đặt ra một hướng dẫn đảm bảo dữ liệu có thể sử dụng được mà không ảnh hưởng đến việc cung cấp kịp thời.
- Tính đầy đủ. Dữ liệu có thể sử dụng là dữ liệu đầy đủ. Việc kéo lên một hồ sơ khách hàng bao gồm thông tin lịch sử về số lượng và loại liên hệ có giá trị hơn một hồ sơ có tên và thông tin liên hệ chính. Kết hợp dữ liệu lịch sử với lịch sử mua hàng cho thấy số lượng loại liên hệ cần thiết trước khi đạt được giao dịch mua.
- Tính nhất quán. Khi dữ liệu đến từ nhiều nguồn, thông tin cần phải nhất quán. Ví dụ, trường trạng thái phải sử dụng chữ viết tắt hoặc chính tả đầy đủ để đảm bảo dữ liệu phù hợp với trường Salesforce.
- Khả năng truy xuất nguồn gốc. Khả năng truy xuất nguồn gốc dữ liệu là điều cần thiết khi xác định tính xác thực của thông tin. Giá trị đến từ đâu? Nguồn dữ liệu có đáng tin cậy không? Nếu có bản sao, nguồn nào được ưu tiên?
- Tính đồng nhất. Các bản ghi phải có cùng danh mục trường. Một trường chứa số phải được xác định là số để đảm bảo có thể thực hiện các hàm toán học.
- Tính hợp lệ. Kiểm tra tính hợp lý xác định xem các giá trị có hợp lý không. Số điện thoại có độ dài khác nhau tùy theo quốc gia. Dữ liệu sạch đảm bảo rằng các giá trị có hợp lý, với địa chỉ tương ứng.
Dữ liệu chất lượng có nghĩa là dữ liệu sạch. Trước khi được coi là sạch, các thuộc tính trên phải được giải quyết. Nếu không, kết quả là dữ liệu bẩn dẫn đến kết quả đáng ngờ.
Điều gì làm cho dữ liệu trở nên bẩn?
Dữ liệu bẩn là dữ liệu lỗi. Dữ liệu có thể chứa thông tin không chính xác hoặc lỗi thời, bị hỏng hoặc chứa thông tin trùng lặp. Dữ liệu bẩn có thể có thông tin không nhất quán hoặc bị thiếu.
- Trùng lặp. Nhiều mục nhập có thông tin giống nhau hoặc tương tự có thể gây ra sự hỗn loạn trong Salesforce. Bộ phận bán hàng có thể truy cập một bản ghi, trong khi bộ phận dịch vụ khách hàng sử dụng một bản ghi khác. Do đó, một nguồn thông tin duy nhất về khách hàng bị mất.
- Hư hỏng. Dữ liệu có thể trở nên không sử dụng được khi di chuyển từ nguồn này sang nguồn khác. Hồ sơ có thể bị sai lệch hoặc thậm chí bị mất. Các trường có thể được hợp nhất không đúng cách, khiến dữ liệu không sử dụng được.
- Không đầy đủ. Dữ liệu chất lượng là đầy đủ. Mặc dù vẫn có thể sử dụng các bản ghi dữ liệu không đầy đủ, nhưng độ chính xác của thông tin hiện có có thể bị nghi ngờ. Bản ghi không đầy đủ có bị bỏ rơi không? Khách hàng có không cung cấp thông tin không?
Sử dụng thông tin sai lệch để đưa ra quyết định kinh doanh có thể dẫn đến những kết quả không mong muốn hoặc bất ngờ.
Sự trùng lặp diễn ra như thế nào trong Salesforce?
Salesforce đóng vai trò là điểm tập trung thông tin khách hàng. Nó cho phép các công ty chia sẻ thông tin trên toàn doanh nghiệp. Bán hàng, tiếp thị và dịch vụ khách hàng có thể nhập hoặc truy xuất dữ liệu được chia sẻ. Các khả năng khuyến khích sự hợp tác và cung cấp thông tin toàn diện để ra quyết định.
Với nhiều điểm nhập, dữ liệu bẩn có thể tích tụ, làm giảm hiệu quả của thông tin được lưu trữ. Ba cách dữ liệu Salesforce có thể trở nên bẩn là:
- Lỗi nhập dữ liệu. Lỗi nhập dữ liệu không cố ý có thể tạo ra các mục nhập trùng lặp. Ví dụ, mọi người có thể viết tên đường khác nhau, tạo ra các bản ghi trùng lặp cho cùng một mục nhập.
- Lỗi tích hợp dữ liệu. Việc nhập và hợp nhất dữ liệu từ nguồn khác có thể dẫn đến lỗi tích hợp trừ khi thực hiện kiểm tra trước khi đưa dữ liệu vào Salesforce.
- Thu thập dữ liệu trích xuất dữ liệu từ đầu ra của ứng dụng khác. Nó được sử dụng để thu thập dữ liệu từ các trang internet để lưu trữ trong Salesforce. Tuy nhiên, dữ liệu được thu thập có thể có các giá trị bị thiếu, không chính xác hoặc trùng lặp.
Cách làm sạch dữ liệu Salesforce
Cho dù công ty có cẩn thận đến đâu, dữ liệu vẫn luôn cần được làm sạch. Việc thiết lập chính sách quản trị dữ liệu giúp xác định và làm sạch dữ liệu bẩn dễ dàng hơn. Ngoài ra, khi tổ chức của bạn bắt đầu khám phá và nhận ra sức mạnh của dữ liệu sạch, thì việc đáp ứng các tiêu chuẩn tuân thủ SOC 2 để bảo toàn tính toàn vẹn của dữ liệu và bảo vệ dữ liệu khách hàng cũng quan trọng không kém. Theo đó, khi tìm kiếm nền tảng để thử nghiệm và hợp tác, hãy đảm bảo hiểu đầy đủ các hướng dẫn tuân thủ của họ và chọn một chuyên gia trong ngành khử trùng lặp đáp ứng Tuân thủ SOC 2 về bảo mật dữ liệu. Việc tạo quy trình làm sạch dữ liệu như sau sẽ đảm bảo rằng tất cả thông tin đều đáp ứng cùng một tiêu chuẩn.
- Kiểm tra dữ liệu. Bước đầu tiên là xem xét dữ liệu và xác định mục nào là mục trùng lặp. Độ chính xác là điều cần thiết khi tìm kiếm mục trùng lặp để tránh việc có thể có mục trùng lặp.
- Xóa bản sao. Xóa bản ghi trùng lặp, đảm bảo bản ghi cuối cùng được hoàn thiện nhất có thể.
- Xóa dữ liệu không liên quan. Không phải mọi trường dữ liệu trong bản ghi trùng lặp đều liên quan đến Salesforce. Xóa thông tin không liên quan sẽ giảm kích thước bản ghi và khối lượng dữ liệu để xử lý nhanh hơn và chính xác hơn.
- Chuẩn hóa dữ liệu. Thiết lập tiêu chuẩn dữ liệu cho phép Salesforce sử dụng toàn bộ dữ liệu để cung cấp và gửi báo cáo cho người ra quyết định.
- Xác thực dữ liệu. Đảm bảo thông tin Salesforce là chính xác có nghĩa là xác thực dữ liệu thông qua kiểm tra tính hợp lệ.
Dữ liệu sai sẽ tạo ra kết quả sai. Người dùng Salesforce cần một công cụ dọn dẹp để loại bỏ các bản ghi trùng lặp và dữ liệu không chính xác.
Tại sao nên sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) để làm sạch dữ liệu Salesforce?
Thuật toán AI có thể xử lý nhiều dữ liệu hơn trong thời gian ngắn hơn so với các chương trình xử lý dữ liệu truyền thống. Chúng giúp giảm thời gian mọi người dành để xem xét dữ liệu đáng ngờ bằng cách sử dụng các mô hình so sánh thay vì xử lý dựa trên quy tắc. AI có thể ngữ cảnh hóa kết quả để trích xuất các tính năng được áp dụng tự động để cải thiện độ chính xác. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giúp xác định điểm tương đồng và khác biệt ở cấp độ chi tiết để khớp tốt hơn. Một ví dụ ấn tượng về mạnh mẽ Công cụ quản lý trùng lặp của Salesforce là DataGroomr, kết hợp công nghệ AI và các biện pháp quản trị dữ liệu tốt nhất để thu thập nhiều dữ liệu trùng lặp hơn và làm sạch các trường dữ liệu để có thông tin chính xác hơn.
- Bắt nhiều dữ liệu trùng lặp hơn
- Làm sạch các trường dữ liệu
- Kết hợp AI
- Áp dụng các biện pháp thực hành tốt nhất
Nếu dữ liệu Salesforce của bạn có thông tin trùng lặp làm phức tạp báo cáo và gây khó chịu cho nhân viên, hãy bắt đầu thử nghiệm bằng giải pháp loại bỏ trùng lặp và chất lượng dữ liệu giúp loại bỏ các bản sao, đồng thời tận dụng các kỹ thuật học máy để giảm bớt các bản sao khỏi việc điền ngày của bạn khi bạn tiến hành. Khoản đầu tư để xác minh hồ sơ và chuẩn hóa dữ liệu của bạn cho phép các công ty ở mọi quy mô lên lịch và vận hành hoạt động một cách tự chủ và hiệu quả.
[ad_2]
Source link