Cara Mencegah Perbedaan Data Pemasaran Anda

Diterbitkan: 2024-05-27

Kesenjangan data muncul ketika kumpulan data yang seharusnya cocok menunjukkan ketidakkonsistenan di berbagai platform dan sistem. Misalnya, platform analisis situs web Anda mungkin menunjukkan tingkat konversi yang jauh lebih tinggi daripada platform e-niaga Anda.

Perbedaan tersebut dapat berdampak signifikan terhadap keputusan bisnis yang penting, yang berpotensi menyebabkan kesalahan langkah strategis dan inefisiensi operasional. Jika pemasar mengalokasikan lebih banyak dana ke saluran berdasarkan data konversi yang salah, mereka mungkin akan membuang-buang sumber daya.

Untuk mencegah situasi seperti ini, mari kita pahami apa itu perbedaan data, apa penyebabnya, dan cara mengelola dan meminimalkannya secara efektif.

Apa Itu Perbedaan Data?

Perbedaan data terjadi ketika data yang seharusnya konsisten di berbagai platform dan sistem menunjukkan ketidakkonsistenan. Perbedaan data dapat timbul dari berbagai faktor seperti kesalahan pelacakan, masalah integrasi data, atau perbedaan dalam cara platform memproses dan melaporkan data. Bagi tim pemasaran, hal ini bisa menjadi masalah. Inkonsistensi ini dapat berdampak signifikan terhadap strategi pemasaran, sehingga menyebabkan alokasi anggaran yang buruk, penilaian kinerja yang tidak akurat, dan hilangnya peluang.

Biaya Perbedaan Data

Perbedaan data menimbulkan biaya yang signifikan bagi organisasi, yang dapat dikategorikan menjadi biaya langsung dan tidak langsung.

Biaya langsung

Alokasi Anggaran yang Tidak Akurat

Merek sering kali berinvestasi dalam kampanye pemasaran tanpa memvalidasi keakuratan data yang digunakan untuk mengembangkan strategi mereka. Hal ini menyebabkan bertambahnya masalah penjualan dan pemasaran yang menargetkan ICP yang salah, berinvestasi pada saluran yang tidak efektif, dan membuang-buang anggaran.

Gabungan semua faktor ini menyebabkan kerugian jutaan dolar bagi perusahaan. Menurut studi yang dilakukan IBM, data yang buruk merugikan perusahaan sekitar $3,1 triliun setiap tahunnya, hal ini menunjukkan dampak finansial yang besar dari kebersihan data yang buruk.

Peningkatan Biaya Operasional

Menyelesaikan perbedaan data seringkali memerlukan waktu dan sumber daya yang besar. Analis pemasaran mungkin perlu menghabiskan waktu berjam-jam untuk memecahkan masalah, melakukan audit data, dan menerapkan perbaikan. Hal ini tidak hanya mengalihkan waktu dan sumber daya dari kegiatan strategis namun juga meningkatkan biaya operasional.

Biaya tidak langsung

Pengambilan Keputusan yang Buruk

Perbedaan data dapat berdampak buruk pada proses pengambilan keputusan, sehingga mengarah pada strategi yang salah arah berdasarkan wawasan yang salah, yang pada akhirnya merugikan efektivitas kampanye dan hasil bisnis.

Statistik menunjukkan bahwa 40% tujuan bisnis gagal karena data yang tidak akurat.

Mengurangi Kinerja Kampanye

Ketika terdapat perbedaan data, mengukur dan mengoptimalkan kinerja kampanye secara akurat menjadi tantangan. Tim pemasaran mungkin kesulitan mengidentifikasi saluran dan taktik mana yang benar-benar memberikan hasil, sehingga menyebabkan pelaksanaan kampanye tidak optimal dan kehilangan peluang untuk perbaikan.

Hilangnya Kredibilitas

Ketika keakuratan data terus-menerus dipertanyakan, hal ini melemahkan kepercayaan terhadap analisis dan pelaporan, sehingga mempersulit manajemen senior untuk membenarkan strategi pemasaran dan investasi. Kebutuhan akan validasi dan koreksi data yang berkelanjutan juga memperlambat kemampuan tim pemasaran untuk merespons perubahan pasar dengan cepat.

Risiko Kepatuhan

Data yang tidak akurat juga dapat menyebabkan masalah kepatuhan, terutama saat melaporkan metrik keuangan atau data pelanggan. Pakar pemasaran harus memastikan keakuratan data untuk mematuhi peraturan industri dan menghindari potensi dampak hukum dan keuangan.

Dengan memahami dan mengatasi biaya langsung dan tidak langsung yang terkait dengan perbedaan data, tim pemasaran dapat mengambil langkah proaktif untuk memastikan keakuratan dan keandalan data, yang pada akhirnya meningkatkan kemampuan mereka untuk membuat keputusan berdasarkan data. Namun pertama-tama, mari kita pahami apa yang menyebabkan perbedaan data.

Memahami Penyebab Kesenjangan Data

Untuk mengatasi masalah perbedaan data dengan lebih baik dan mencegah terjadinya hal tersebut, penting untuk terlebih dahulu memahami akar permasalahannya. Mengidentifikasi apa yang menyebabkan inkonsistensi memungkinkan tim pemasaran menerapkan strategi yang efektif untuk memastikan keakuratan dan keandalan data.

Di bawah ini, kami mengeksplorasi beberapa penyebab umum perbedaan data yang dapat memengaruhi upaya pemasaran.

1. Entri Data yang Tidak Konsisten

Entri data yang tidak konsisten adalah penyebab umum perbedaan data. Hal ini dapat terjadi ketika anggota tim yang berbeda menggunakan beragam format, singkatan, atau konvensi penamaan saat memasukkan data ke dalam sistem. Misalnya, satu orang mungkin memasukkan "New York" sementara yang lain memasukkan "NY", yang menyebabkan ketidakcocokan dan ketidakakuratan dalam kumpulan data.

2. Masalah Integrasi

Masalah integrasi antara platform pemasaran yang berbeda dapat menyebabkan perbedaan data. Ketika data diambil dari berbagai sumber seperti sistem CRM, alat pemasaran email, dan platform media sosial, inkonsistensi dapat muncul jika sistem ini tidak berkomunikasi secara efektif atau jika pemetaan data salah.

3. Perbedaan Waktu

Perbedaan waktu dalam pelaporan data dapat menyebabkan perbedaan. Sistem yang berbeda mungkin diperbarui pada waktu yang berbeda, sehingga menyebabkan variasi dalam snapshot data. Misalnya, satu platform mungkin melaporkan setiap hari, sementara platform lain melaporkan secara real-time, sehingga menyebabkan ketidakselarasan sementara pada metrik seperti kinerja kampanye atau angka penjualan.

4. Kesalahan Pelacakan

Kesalahan pelacakan terjadi ketika kode pelacakan atau tag yang digunakan untuk mengumpulkan data diterapkan secara tidak benar. Hal ini dapat menyebabkan data hilang atau tidak lengkap. Misalnya, jika parameter UTM salah ketik atau piksel pelacakan tidak ditempatkan dengan benar, data yang dihasilkan tidak akan mencerminkan interaksi pengguna secara akurat.

5. Keterlambatan Pemrosesan Data

Keterlambatan dalam pengolahan data dapat menyebabkan ketidaksesuaian. Jika data tidak diproses dan diperbarui pada waktu yang tepat, laporan yang dihasilkan dari data ini mungkin sudah tidak berlaku lagi. Keterlambatan ini dapat mengakibatkan perbedaan antara metrik kinerja sebenarnya dan apa yang dilaporkan.

6. Metrik Khusus Platform

Platform pemasaran yang berbeda sering kali menggunakan algoritme dan metodologinya sendiri untuk menghitung metrik. Misalnya, Google Analytics dan Iklan Facebook mungkin mendefinisikan dan mengukur ' keterlibatan' secara berbeda. Variasi ini dapat menyebabkan perbedaan saat membandingkan data antar platform.

7. Kesalahan Manusia

Kesalahan manusia merupakan penyebab ketidaksesuaian data yang tidak bisa dihindari. Kesalahan seperti kesalahan entri data, penanganan data yang salah, atau salah tafsir data semuanya dapat menyebabkan inkonsistensi. Bahkan dengan sistem otomatis, pengawasan manusia diperlukan untuk memastikan integritas data.

8. Data Duplikat

Entri data duplikat dapat menimbulkan perbedaan, terutama saat mengintegrasikan data dari berbagai sumber. Misalnya, jika pelanggan yang sama terdaftar dua kali di CRM karena nama atau alamat email yang sedikit berbeda, hal ini dapat mengganggu analisis dan pelaporan.

9. Perubahan Definisi Data

Perubahan dalam cara data didefinisikan atau dikategorikan dari waktu ke waktu juga dapat menyebabkan perbedaan. Jika tim pemasaran mengubah definisi "prospek yang memenuhi syarat" di tengah kampanye, hal ini dapat menyebabkan inkonsistensi dalam jumlah prospek dan metrik konversi.

Meminimalkan Kesenjangan Data

Untuk secara efektif mengurangi dampak dan terjadinya perbedaan data, organisasi dapat mengadopsi pendekatan komprehensif yang mengintegrasikan teknologi dan praktik manajemen yang ketat.

1. Manajemen Data Terpusat

Menerapkan sistem pengelolaan data terpusat sangatlah penting. Sistem ini bertindak sebagai satu sumber kebenaran, memastikan bahwa semua entri data di seluruh platform konsisten dan terkini. Ini meminimalkan kesalahan yang terjadi melalui penanganan data manual dan meningkatkan integritas data secara keseluruhan.

Improvado adalah platform analisis pemasaran dan manajemen data. — *Representasi skema tentang cara* *kerja* *Improvado ETL*

Kiat profesional: Gunakan alat ETL (Ekstrak, Transformasi, dan Muat) untuk menyederhanakan proses pengumpulan dan persiapan data.Alat-alat ini mengotomatiskan ekstraksi data dari berbagai sumber, mengubahnya menjadi format yang konsisten, dan memuatnya ke dalam sistem terpusat untuk analisis. Otomatisasi ini secara signifikan mengurangi upaya manual dan kemungkinan kesalahan dalam integrasi data.

Improvado memberikan landasan data yang kuat untuk kerangka analisis pemasaran yang kohesif. Platform ini mengumpulkan data dari 500+ platform pemasaran dan penjualan, CRM, dan sumber offline, secara otomatis menyiapkannya untuk dianalisis, dan memuatnya dengan aman ke gudang data atau alat BI pilihan Anda. Improvado membantu merek mendapatkan kembali kepercayaan terhadap data mereka dan memiliki akses ke wawasan real-time yang dapat ditindaklanjuti.

Pesan panggilan demo dengan Improvado. Gunakan platform intelijen dan analitik pemasaran otomatis mulai dari ekstraksi data hingga penyampaian wawasan.

2. Mekanisme Deteksi dan Koreksi Kesalahan Proaktif

Cerebro meningkatkan efisiensi operasional dengan tata kelola data terstruktur. — *Cerebro* *, solusi manajemen kampanye dan tata kelola data yang didukung AI*

Menerapkan teknologi yang memberikan peringatan real-time untuk anomali dan perbedaan data memungkinkan tindakan perbaikan segera. Sistem yang dilengkapi AI dan pembelajaran mesin dapat memprediksi potensi kesalahan sebelum terjadi, sehingga menawarkan solusi proaktif untuk menjaga keakuratan data.

Kiat profesional: Sederhanakan proses dengan mengintegrasikan solusi tata kelola data otomatis seperti Cerebro.Cerebro adalah solusi manajemen kampanye dan tata kelola data yang didukung AI yang secara otomatis memvalidasi konsistensi data Anda dan memperingatkan Anda jika ada anomali dan perbedaan data.

3. Standar dan Protokol Data yang Jelas

Menetapkan dan menegakkan standar dan protokol data yang jelas di seluruh departemen dan tim pemasaran regional memastikan keseragaman dalam entri, pemrosesan, dan manajemen data. Standar-standar ini harus merinci bagaimana data ditangani, diformat, dan disimpan, sehingga mengurangi ambiguitas dan risiko perbedaan.

5. Audit Data Reguler

Melakukan audit rutin sangat penting untuk mendeteksi dan memperbaiki perbedaan sejak dini. Audit ini membantu mengidentifikasi akar penyebab ketidakkonsistenan data, baik yang berasal dari kesalahan manusia, kesalahan sistem, atau masalah integrasi. Dengan meninjau data secara rutin, organisasi dapat mempertahankan standar kualitas tinggi dan memastikan keakuratan.

Pastikan Data Pemasaran Anda Siap Mengambil Keputusan

Meminimalkan perbedaan data bukan hanya tentang menjaga kebersihan data Anda. Ini tentang memastikan data Anda siap mengambil keputusan.

Bagi tim pemasaran, ini berarti memiliki kepercayaan penuh terhadap data mereka dan dapat menggunakan aset data apa pun kapan saja untuk membuat keputusan yang tepat. Data yang akurat dan konsisten memungkinkan perumusan strategi yang efektif, penargetan yang tepat, dan alokasi sumber daya yang efisien.

Improvado berfungsi sebagai landasan kesiapan pengambilan keputusan ini dengan menyediakan platform tangguh yang mengotomatiskan integrasi data, validasi, dan pelaporan, memastikan bahwa data pemasaran Anda selalu akurat, terkini, dan siap beraksi. Hal ini memberdayakan tim pemasaran untuk dengan percaya diri memanfaatkan data mereka untuk mengoptimalkan kinerja dan hasil bisnis yang lebih baik.

Jadwalkan panggilan demo dengan Improvado untuk mendapatkan akses ke wawasan kinerja yang tepat waktu dan akurat.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa yang dimaksud dengan perbedaan data?

Perbedaan data terjadi ketika kumpulan data yang seharusnya konsisten dan selaras menunjukkan perbedaan atau inkonsistensi di berbagai platform atau sistem. Bagi tim pemasaran, hal ini dapat berarti perbedaan antara data yang dilaporkan oleh alat pemasaran yang berbeda, seperti sistem CRM, platform pemasaran email, dan alat analisis web. Ketidakkonsistenan ini dapat menyebabkan pelaporan yang tidak akurat, keputusan yang salah informasi, dan strategi pemasaran yang tidak efektif.

Bagaimana perbedaan data dapat mempengaruhi bisnis?

Perbedaan data dapat berdampak signifikan terhadap bisnis karena dapat menyebabkan kesalahan informasi, alokasi sumber daya yang tidak efisien, dan penurunan kinerja kampanye. Ketika tim pemasaran mengandalkan data yang tidak konsisten, mereka mungkin salah menilai efektivitas strategi mereka, sehingga mengakibatkan pemborosan anggaran pada saluran yang berkinerja buruk. Selain itu, perbedaan data yang sering terjadi dapat meningkatkan biaya operasional karena tim menghabiskan waktu ekstra untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan.

Apa yang menyebabkan perbedaan data?

Perbedaan data dapat disebabkan oleh berbagai faktor termasuk entri data yang tidak konsisten, masalah integrasi antara platform pemasaran yang berbeda, dan perbedaan waktu dalam pembaruan data. Misalnya, sistem yang berbeda mungkin menggunakan format atau konvensi penamaan yang berbeda-beda, sehingga menyebabkan data tidak cocok. Masalah integrasi dapat muncul ketika data dari sistem CRM, alat pemasaran email, dan platform analisis web tidak selaras dengan benar.

Bagaimana cara menangani perbedaan data?

Untuk menangani perbedaan data, bangunlah landasan data yang kokoh. Gunakan alat manajemen data canggih seperti Improvado yang mengotomatiskan integrasi dan sinkronisasi data di berbagai platform pemasaran, memastikan konsistensi dan akurasi data. Dengan memusatkan data dan menggunakan proses validasi Improvado yang canggih, Anda dapat meminimalkan kesalahan dan mempertahankan data yang andal dan siap mengambil keputusan untuk semua upaya pemasaran Anda. Fondasi data yang kuat ini membantu memastikan bahwa strategi pemasaran Anda didasarkan pada informasi yang akurat dan terkini.