Как предотвратить расхождения в ваших маркетинговых данных

Опубликовано: 2024-05-27

Расхождения в данных возникают, когда наборы данных, которые должны совпадать, демонстрируют несоответствия на различных платформах и системах. Например, платформа аналитики вашего веб-сайта может показывать значительно более высокие коэффициенты конверсии, чем ваша платформа электронной коммерции.

Такие несоответствия могут существенно повлиять на важные бизнес-решения, потенциально приводя к стратегическим ошибкам и операционной неэффективности. Если маркетологи будут выделять больше средств на каналы на основе неверных данных о конверсиях, они могут в конечном итоге напрасно тратить ресурсы.

Чтобы предотвратить подобные ситуации, давайте разберемся, что такое расхождения в данных, что их вызывает и как ими эффективно управлять и минимизировать их.

Что такое несоответствие данных?

Расхождение в данных возникает, когда данные, которые должны быть согласованы на разных платформах и системах, обнаруживают несоответствия. Расхождения в данных могут возникать из-за различных факторов, таких как ошибки отслеживания, проблемы интеграции данных или различия в том, как платформы обрабатывают и сообщают данные. Для маркетинговых команд это может быть особенно проблематично. Эти несоответствия могут существенно повлиять на маркетинговые стратегии, что приведет к плохому распределению бюджета, неточной оценке эффективности и упущенным возможностям.

Цена расхождений в данных

Расхождения в данных влекут за собой значительные затраты для организаций, которые можно разделить на прямые и косвенные расходы.

Прямые затраты

Неточное распределение бюджета

Бренды часто инвестируют в маркетинговые кампании, не проверяя точность данных, используемых для разработки их стратегий. Это приводит к усугублению проблемы продаж и маркетинга, ориентированных на неправильный ICP, инвестирования в неэффективные каналы и растрачивания бюджетов.

Все эти факторы в совокупности обошлись компаниям в миллионы. Согласно исследованию IBM, неверные данные обходятся компаниям примерно в 3,1 триллиона долларов в год, что подчеркивает существенные финансовые последствия плохой гигиены данных.

Увеличение эксплуатационных расходов

Устранение расхождений в данных часто требует значительного времени и ресурсов. Маркетинговым аналитикам, возможно, придется потратить дополнительные часы на устранение неполадок, проведение аудита данных и внесение исправлений. Это не только отвлекает время и ресурсы от стратегической деятельности, но и увеличивает операционные расходы.

Косвенные затраты

Плохое принятие решений

Расхождения в данных могут серьезно повлиять на процессы принятия решений, что приведет к принятию ошибочных стратегий, основанных на ошибочных знаниях, что в конечном итоге нанесет ущерб эффективности кампаний и результатам бизнеса.

Статистика показывает, что 40% бизнес-целей терпят неудачу из-за неточных данных.

Снижение эффективности кампании

При наличии расхождений в данных становится сложно точно измерить и оптимизировать эффективность кампании. Маркетинговым командам может быть сложно определить, какие каналы и тактики действительно приносят результаты, что приводит к неоптимальному проведению кампании и упущенным возможностям для улучшения.

Потерянный авторитет

Когда точность данных постоянно подвергается сомнению, это подрывает доверие к аналитике и отчетности, затрудняя обоснование маркетинговых стратегий и инвестиций для высшего руководства. Необходимость постоянной проверки и исправления данных также замедляет способность маркетинговой команды быстро реагировать на изменения рынка.

Комплаенс-риски

Неточные данные также могут привести к проблемам с соблюдением требований, особенно при предоставлении финансовых показателей или данных о клиентах. Специалисты по маркетингу должны обеспечить точность данных, чтобы соответствовать отраслевым нормам и избегать потенциальных юридических и финансовых последствий.

Понимая и устраняя прямые и косвенные издержки, связанные с несоответствиями данных, маркетинговые команды могут предпринять активные шаги для обеспечения точности и надежности данных, что в конечном итоге повысит их способность принимать решения на основе данных. Но сначала давайте разберемся, что вызывает расхождения в данных.

Понимание причин расхождений в данных

Чтобы лучше решить проблему расхождений в данных и предотвратить их возникновение, крайне важно сначала понять их коренные причины. Выявление того, что приводит к несоответствиям, позволяет маркетинговым командам внедрять эффективные стратегии для обеспечения точности и надежности данных.

Ниже мы рассмотрим некоторые распространенные причины расхождений в данных, которые могут повлиять на маркетинговые усилия.

1. Непоследовательный ввод данных

Непоследовательный ввод данных является распространенной причиной несоответствия данных. Это может произойти, когда разные члены команды используют разные форматы, сокращения или соглашения об именах при вводе данных в системы. Например, один человек может ввести «Нью-Йорк», а другой — «Нью-Йорк», что приведет к несоответствиям и неточностям в наборе данных.

2. Проблемы интеграции

Проблемы интеграции между различными маркетинговыми платформами могут привести к расхождениям в данных. Когда данные извлекаются из нескольких источников, таких как системы CRM, инструменты электронного маркетинга и платформы социальных сетей, могут возникнуть несогласованности, если эти системы не взаимодействуют эффективно или сопоставление данных неверно.

3. Разница во времени

Временные различия в предоставлении данных могут привести к расхождениям. Разные системы могут обновляться в разное время, что приводит к различиям в моментальных снимках данных. Например, одна платформа может предоставлять отчеты ежедневно, а другая — в режиме реального времени, что приводит к временным рассогласованиям в таких показателях, как эффективность кампании или показатели продаж.

4. Отслеживание ошибок

Ошибки отслеживания возникают, когда коды отслеживания или теги, используемые для сбора данных, применяются неправильно. Это может привести к отсутствию или неполноте данных. Например, если параметр UTM введен с ошибкой или пиксель отслеживания размещен неправильно, полученные данные не будут точно отражать действия пользователя.

5. Задержки обработки данных

Задержки в обработке данных могут привести к расхождениям. Если данные не обрабатываются и не обновляются своевременно, отчеты, созданные на основе этих данных, могут быть устаревшими. Эта задержка может привести к различиям между фактическими показателями производительности и тем, что сообщается.

6. Метрики, специфичные для платформы

Различные маркетинговые платформы часто используют свои собственные алгоритмы и методологии расчета показателей. Например, Google Analytics и Facebook Ads могут по-разному определять и измерять « вовлеченность» . Эти различия могут привести к расхождениям при сравнении данных на разных платформах.

7. Человеческая ошибка

Человеческая ошибка является неизбежной причиной расхождений в данных. Такие ошибки, как ошибки при вводе данных, неправильная обработка данных или неверная интерпретация данных, могут привести к несоответствиям. Даже при использовании автоматизированных систем для обеспечения целостности данных требуется человеческий контроль.

8. Дублирующиеся данные

Дублирующиеся записи данных могут привести к расхождениям, особенно при интеграции данных из нескольких источников. Например, если один и тот же клиент дважды указан в CRM из-за немного другого имени или адреса электронной почты, это может исказить анализ и отчетность.

9. Изменения в определениях данных

Изменения в том, как данные определяются или классифицируются с течением времени, также могут вызывать расхождения. Если маркетинговая команда меняет определение «квалифицированных потенциальных клиентов» в ходе кампании, это может привести к несоответствию в количестве потенциальных клиентов и показателях конверсии.

Минимизация расхождений в данных

Чтобы эффективно снизить влияние и возникновение расхождений в данных, организации могут принять комплексный подход, объединяющий как технологии, так и строгие методы управления.

1. Централизованное управление данными

Крайне важно внедрить централизованную систему управления данными. Эта система действует как единый источник достоверной информации, гарантируя, что все записи данных на разных платформах являются согласованными и актуальными. Это сводит к минимуму ошибки, возникающие при ручной обработке данных, и повышает общую целостность данных.

Improvado — это платформа маркетинговой аналитики и управления данными. — *Схематическое изображение того, как* *работает* *Improvado ETL.*

Совет для профессионалов: используйте инструменты ETL (извлечение, преобразование и загрузка), чтобы оптимизировать процессы сбора и подготовки данных.Эти инструменты автоматизируют извлечение данных из различных источников, преобразуют их в согласованный формат и загружают в централизованную систему для анализа. Эта автоматизация значительно снижает ручной труд и вероятность ошибок, связанных с интеграцией данных.

Improvado обеспечивает прочную основу данных для целостной структуры маркетинговой аналитики. Платформа агрегирует данные из более чем 500 платформ маркетинга и продаж, CRM и офлайн-источников, автоматически подготавливает их для анализа и безопасно загружает в хранилище данных или инструмент BI по вашему выбору. Improvado помогает брендам восстановить доверие к своим данным и получить доступ к действенной информации в режиме реального времени.

Закажите демонстрационный звонок в Improvado. Используйте автоматизированную платформу маркетинговой разведки и аналитики, охватывающую все этапы: от извлечения данных до предоставления аналитической информации.

2. Механизмы упреждающего обнаружения и исправления ошибок

Cerebro повышает эффективность работы за счет структурированного управления данными. — *Cerebro* *, решение для управления кампаниями и управления данными на базе искусственного интеллекта*

Внедрение технологий, которые обеспечивают оповещения в режиме реального времени об аномалиях и несоответствиях данных, позволяет немедленно принять корректирующие меры. Системы, оснащенные искусственным интеллектом и машинным обучением, могут прогнозировать потенциальные ошибки до того, как они проявятся, предлагая упреждающие решения для поддержания точности данных.

Совет для профессионалов: оптимизируйте процесс, интегрировав решение для автоматического управления данными, такое как Cerebro.Cerebro — это решение для управления кампаниями и управления данными на базе искусственного интеллекта, которое автоматически проверяет целостность ваших данных и предупреждает вас о любых аномалиях и неточностях в данных.

3. Четкие стандарты и протоколы данных

Установление и соблюдение четких стандартов и протоколов данных во всех отделах и региональных маркетинговых группах обеспечивает единообразие ввода, обработки и управления данными. Эти стандарты должны подробно описывать, как данные следует обрабатывать, форматировать и хранить, уменьшая двусмысленность и риск несоответствий.

5. Регулярные проверки данных

Проведение регулярных проверок имеет важное значение для раннего выявления и устранения несоответствий. Эти аудиты помогают выявить коренные причины несогласованности данных, вызваны ли они человеческими ошибками, сбоями системы или проблемами интеграции. Регулярно просматривая данные, организации могут поддерживать высокие стандарты качества и обеспечивать точность.

Убедитесь, что ваши маркетинговые данные готовы к принятию решений

Минимизация расхождений в данных заключается не только в поддержании чистоты ваших данных. Речь идет о том, чтобы ваши данные были готовы к принятию решений.

Для маркетинговых команд это означает полное доверие к своим данным и возможность использовать любой ресурс данных в любой момент для принятия обоснованных решений. Точные и согласованные данные позволяют эффективно формулировать стратегию, точно определять цели и эффективно распределять ресурсы.

Improvado служит основой готовности к принятию решений, предоставляя надежную платформу, которая автоматизирует интеграцию, проверку и отчетность данных, гарантируя, что ваши маркетинговые данные всегда точны, актуальны и готовы к действию. Это дает маркетинговым командам возможность уверенно использовать свои данные для оптимизации производительности и улучшения бизнес-результатов.

Запланируйте демонстрационный звонок в Improvado, чтобы получить доступ к своевременной и точной информации о производительности.

Часто задаваемые вопросы

Что такое расхождение данных?

Расхождение в данных возникает, когда наборы данных, которые должны быть согласованными и согласованными, демонстрируют различия или несоответствия на разных платформах или системах. Для маркетинговых команд это может означать расхождения между данными, предоставляемыми различными маркетинговыми инструментами, такими как CRM-системы, платформы электронного маркетинга и инструменты веб-аналитики. Эти несоответствия могут привести к неточной отчетности, дезинформированным решениям и неэффективным маркетинговым стратегиям.

Как расхождения в данных могут повлиять на бизнес?

Расхождения в данных могут существенно повлиять на бизнес, приводя к ошибочным решениям, неэффективному распределению ресурсов и снижению эффективности кампании. Когда маркетинговые команды полагаются на противоречивые данные, они могут неправильно оценить эффективность своих стратегий, что приводит к пустой трате бюджета на неэффективные каналы. Кроме того, частые расхождения в данных могут увеличить эксплуатационные расходы, поскольку команды тратят дополнительное время на выявление и исправление ошибок.

Что является причиной расхождения данных?

Расхождения в данных могут быть вызваны различными факторами, включая непоследовательный ввод данных, проблемы интеграции между различными маркетинговыми платформами и различия во времени обновления данных. Например, разные системы могут использовать разные форматы или соглашения об именах, что приводит к несовпадению данных. Проблемы с интеграцией могут возникнуть, когда данные из CRM-систем, инструментов электронного маркетинга и платформ веб-аналитики не совпадают должным образом.

Как справиться с несоответствием данных?

Чтобы справиться с расхождениями в данных, создайте прочную основу данных. Используйте надежные инструменты управления данными, такие как Improvado, которые автоматизируют интеграцию и синхронизацию данных на различных маркетинговых платформах, обеспечивая согласованность и точность данных. Централизуя свои данные и используя надежные процессы проверки Improvado, вы можете свести к минимуму ошибки и поддерживать надежные, готовые к принятию решений данные для всех ваших маркетинговых усилий. Эта надежная база данных помогает гарантировать, что ваши маркетинговые стратегии основаны на точной и актуальной информации.