Es gibt eine Reihe von riesigen Vorteile von Massive Knowledge in der Welt des Marketings. Immer mehr Vermarkter nutzen Massive Knowledge, um ihre Kunden besser zu verstehen, die effektivsten Werbemedien zu finden und ihre Kreativität zu optimieren.
Leider gibt es einige Herausforderungen, die Unternehmen, die Massive Knowledge für ihre Marketingstrategien nutzen, muss sich auseinandersetzen mitEiner davon besteht darin, Datenduplizierung zu vermeiden.
Datenduplizierung in datengetriebenes Advertising kann mehrere Probleme verursachen. Zunächst einmal erhöht es die Speicherkosten. Es kann auch zu Ineffizienzen bei der Datenverarbeitung und -analyse führen, da duplizierte Daten die Analyseergebnisse verfälschen können, was zu ungenauen Erkenntnissen und schlechten Entscheidungen führt. Ein weiteres Downside ist, dass es zu einer schlechten Kundenerfahrung führen kann; Kunden könnten beispielsweise doppelte Marketingmitteilungen erhalten, was ärgerlich sein und den Ruf der Marke schädigen kann. Darüber hinaus verbraucht die Verwaltung und Bereinigung duplizierter Daten wertvolle Zeit und Ressourcen, die besser für andere strategische Aktivitäten eingesetzt werden könnten. Letztendlich untergräbt die Datenduplizierung die allgemeine Effektivität und Effizienz datengesteuerter Marketingbemühungen.
Datenduplizierung kann besonders frustrierend sein für datengesteuerte Vermarkter, die Salesforce verwenden. Tausende von Unternehmen verlassen sich auf Salesforce, wenn es um Informationen über ihre Kunden und Interessenten geht. Groups treffen stündlich wichtige Segmentierungs- und Outreach-Entscheidungen auf Grundlage der Daten. Die Entscheidungen sind jedoch nur so intestine wie die Daten, auf denen sie basieren. Wenn die Datenqualität schlecht ist, erzielen die daraus resultierenden Entscheidungen möglicherweise nicht die gewünschten Ergebnisse. Aus diesem Grund werden Salesforce-Instruments zur Duplikatsverwaltung für Marketingfachleute, Vertriebsleiter und Betreiber gleichermaßen immer wichtiger.
Was macht Qualitätsdaten aus?
Ein Datensatz sollte genau und vollständig sein. Die Werte in den Datenfeldern sollten gültig und auf eine zuverlässige Quelle zurückführbar sein. Wenn Informationen aus mehreren Systemen gesammelt werden, sollten die Daten in einem konsistenten und einheitlichen Format vorliegen. Qualitätsdaten weisen die folgenden Merkmale auf.
- Genauigkeit. Obwohl eine Genauigkeit von 100 % ideally suited ist, ist das Erreichen dieses Ziels zeitaufwändig, wenn die Daten aus mehreren Quellen stammen. Wenn Sie beispielsweise dieselben Daten mehrmals durch den Bereinigungsprozess schicken, kann dies letztendlich zu einer Genauigkeit von 100 % führen. Allerdings können die Daten zu diesem Zeitpunkt bereits veraltet oder irrelevant sein. Durch die Festlegung von Kriterien zur Bestimmung einer akzeptablen Genauigkeit wird eine Richtlinie festgelegt, die verwendbare Daten gewährleistet, ohne die pünktliche Lieferung zu beeinträchtigen.
- Vollständigkeit. Nutzbare Daten sind vollständige Daten. Das Abrufen eines Kundendatensatzes, der historische Informationen über die Anzahl und Artwork der Kontakte enthält, ist wertvoller als ein Datensatz mit einem Namen und primären Kontaktinformationen. Die Kombination historischer Daten mit der Kaufhistorie zeigt die Anzahl der Kontaktarten, die erforderlich sind, bevor ein Kauf zustande kommt.
- Konsistenz. Wenn Daten aus mehreren Quellen stammen, müssen die Informationen konsistent sein. Beispielsweise sollten in einem Statusfeld Abkürzungen oder die vollständige Schreibweise verwendet werden, um sicherzustellen, dass die Daten in das Salesforce-Feld passen.
- Rückverfolgbarkeit. Die Rückverfolgbarkeit von Daten ist entscheidend, wenn es darum geht, die Authentizität von Informationen zu bestimmen. Woher stammen die Werte? Ist die Datenquelle zuverlässig? Wenn Duplikate vorhanden sind, welche Quelle hat Vorrang?
- Einheitlichkeit. Datensätze sollten dieselben Feldkategorien aufweisen. Ein Feld, das Zahlen enthält, sollte als numerisch gekennzeichnet werden, um sicherzustellen, dass mathematische Funktionen ausgeführt werden können.
- Gültigkeit. Plausibilitätsprüfungen bestimmen, ob die Werte sinnvoll sind. Telefonnummern haben je nach Land unterschiedliche Längen. Saubere Daten stellen sicher, dass die Werte angesichts der entsprechenden Adresse sinnvoll sind.
Qualitätsdaten sind saubere Daten. Bevor sie als sauber gelten, müssen die oben genannten Eigenschaften erfüllt sein. Wenn dies nicht der Fall ist, sind die Daten verschmutzt und führen zu fragwürdigen Ergebnissen.
Was macht Daten schmutzig?
Schmutzige Daten sind fehlerhafte Daten. Sie können ungenaue oder veraltete Informationen enthalten, beschädigt sein oder Duplikate enthalten. Schmutzige Daten können inkonsistente oder fehlende Informationen enthalten.
- Duplizierung. Mehrere Einträge mit denselben oder ähnlichen Informationen können in Salesforce Chaos verursachen. Der Vertrieb kann auf einen Datensatz zugreifen, während der Kundendienst einen anderen verwendet. Dadurch geht eine einzige zuverlässige Informationsquelle über einen Kunden verloren.
- Beschädigung. Daten können unbrauchbar werden, wenn sie von einer Quelle in eine andere verschoben werden. Datensätze können falsch zugeordnet werden oder sogar verloren gehen. Felder können falsch zusammengeführt werden, wodurch die Daten unbrauchbar werden.
- Unvollständig. Qualitätsdaten sind vollständig. Obwohl unvollständige Datensätze weiterhin verwendet werden können, kann die Genauigkeit der vorhandenen Informationen fraglich sein. Wurde der unvollständige Datensatz verworfen? Hat der Kunde es versäumt, die Informationen bereitzustellen?
Die Verwendung fehlerhafter Informationen zur Entscheidungsfindung im Geschäftsleben kann zu unerwarteten oder unerwünschten Ergebnissen führen.
Wie kommt es in Salesforce zur Duplizierung?
Salesforce dient als zentrale Anlaufstelle für Kundeninformationen. Unternehmen können damit Informationen unternehmensweit austauschen. Vertrieb, Advertising und Kundendienst können gemeinsam genutzte Daten eingeben oder abrufen. Die Funktionen fördern die Zusammenarbeit und bieten umfassende Informationen für die Entscheidungsfindung.
Bei mehreren Einstiegspunkten können sich fehlerhafte Daten ansammeln, was die Effektivität der gespeicherten Informationen verringert. Salesforce-Daten können auf drei Arten fehlerhaft werden:
- Fehler bei der Dateneingabe. Unbeabsichtigte Fehler bei der Dateneingabe können zu doppelten Einträgen führen. Beispielsweise kann es vorkommen, dass ein Straßenname unterschiedlich geschrieben wird, sodass für denselben Eintrag doppelte Datensätze entstehen.
- Fehler bei der Datenintegration. Das Importieren und Zusammenführen von Daten aus einer anderen Quelle kann zu Integrationsfehlern führen, sofern vor dem Einfügen in Salesforce keine Prüfungen durchgeführt werden.
- Beim Datenscrapping werden Daten aus der Ausgabe einer anderen Anwendung extrahiert. Es wird verwendet, um Daten von Web sites zur Speicherung in Salesforce zu erfassen. Die Scraping-Daten können jedoch fehlende, falsche oder doppelte Werte aufweisen.
So bereinigen Sie Salesforce-Daten
Egal, wie sorgfältig ein Unternehmen vorgeht, Daten müssen immer bereinigt werden. Die Festlegung einer Datenverwaltungsrichtlinie erleichtert die Identifizierung und Bereinigung von verschmutzten Daten. Wenn Ihr Unternehmen beginnt, die Leistungsfähigkeit sauberer Daten zu erkunden und zu nutzen, ist es außerdem ebenso wichtig, die SOC 2-Compliance-Requirements zu erfüllen, um die Datenintegrität zu wahren und Kundendaten zu schützen. Stellen Sie daher bei der Suche nach einer Plattform zum Testen und für eine Partnerschaft sicher, dass Sie deren Compliance-Richtlinien vollständig verstehen, und wählen Sie einen Spezialisten in der Deduplizierungsbranche aus, der diese erfüllt. SOC 2-Konformität für Datensicherheit. Durch die Erstellung eines Datenbereinigungsprozesses wie dem folgenden wird sichergestellt, dass alle Informationen denselben Requirements entsprechen.
- Daten prüfen. Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu prüfen und festzustellen, welche Einträge Duplikate sind. Bei der Suche nach Duplikaten ist Genauigkeit unerlässlich, um zu vermeiden, dass mögliche Duplikate durchkommen.
- Duplikate entfernen. Entfernen Sie doppelte Datensätze und stellen Sie sicher, dass der endgültige Datensatz so vollständig wie möglich ist.
- Entfernen Sie irrelevante Daten. Nicht jedes Datenfeld in doppelten Datensätzen ist für Salesforce related. Durch das Entfernen irrelevanter Informationen werden Datensatzgröße und Datenvolumen reduziert, sodass eine schnellere und genauere Verarbeitung möglich ist.
- Daten standardisieren. Durch das Festlegen von Datenstandards kann Salesforce alle seine Daten nutzen, um Berichte für Entscheidungsträger bereitzustellen und zu übermitteln.
- Daten validieren. Um sicherzustellen, dass die Salesforce-Informationen korrekt sind, müssen die Daten durch Plausibilitätsprüfungen validiert werden.
Fehlerhafte Daten führen zu fehlerhaften Ergebnissen. Salesforce-Benutzer benötigen ein Bereinigungstool, das doppelte Datensätze und ungenaue Daten entfernt.
Warum sollte man zur Bereinigung von Salesforce-Daten künstliche Intelligenz (KI) verwenden?
KI-Algorithmen können mehr Daten in kürzerer Zeit verarbeiten als herkömmliche Datenverarbeitungsprogramme. Sie reduzieren die Zeit, die Menschen mit der Überprüfung fragwürdiger Daten verbringen, indem sie Vergleichsmodelle anstelle einer regelbasierten Verarbeitung verwenden. KI kann die Ergebnisse kontextualisieren, um Merkmale zu extrahieren, die automatisch angewendet werden, um die Genauigkeit zu verbessern. Große Sprachmodelle (LLMs) helfen dabei, Ähnlichkeiten und Unterschiede auf granularer Ebene zu identifizieren, um eine bessere Übereinstimmung zu erzielen. Ein beeindruckendes Beispiel für robuste Salesforce-Instruments zur Duplikatsverwaltung ist DataGroomr, das KI-Technologie und bewährte Methoden der Datenverwaltung kombiniert, um mehr Duplikate zu erfassen und Datenfelder zu bereinigen, um genauere Informationen zu erhalten.
- Erfasst mehr doppelte Daten
- Bereinigt Datenfelder
- Integriert KI
- Wendet bewährte Methoden an
Wenn Ihre Salesforce-Daten doppelte Informationen enthalten, die die Berichterstellung erschweren und Mitarbeiter frustrieren, starten Sie einen Check mit einer Deduplizierungs- und Datenqualitätslösung, die Duplikate eliminiert und gleichzeitig maschinelle Lerntechniken nutzt, um im weiteren Verlauf weitere Duplikate aus Ihren Daten zu entfernen. Die Investition in die Überprüfung von Datensätzen und die Normalisierung Ihrer Daten ermöglicht es Unternehmen jeder Größe, Vorgänge autonom und effizient zu planen und auszuführen.