Deduplikasi: Amalan Terbaik Untuk Mengelakkan Atau Membetulkan Pendua Pendua Data

Amalan Terbaik Penggandaan Data untuk CRM

Data pendua bukan sahaja mengurangkan ketepatan wawasan perniagaan, tetapi juga menjejaskan kualiti pengalaman pelanggan anda. Walaupun akibat data pendua dihadapi oleh semua orang - pengurus IT, pengguna perniagaan, penganalisis data - ia memberi kesan terburuk pada operasi pemasaran syarikat. Oleh kerana pemasar mewakili penawaran produk dan perkhidmatan syarikat dalam industri, data yang buruk dapat dengan cepat mencemarkan reputasi jenama anda dan membawa kepada pengalaman pelanggan yang negatif. Data pendua dalam CRM syarikat berlaku kerana pelbagai sebab.

Dari kesilapan manusia kepada pelanggan memberikan maklumat yang sedikit berbeza pada masa yang berlainan dalam pangkalan data organisasi. Sebagai contoh, pengguna menyenaraikan namanya sebagai Jonathan Smith pada satu bentuk dan Jon Smith pada yang lain. Cabarannya diperburuk oleh pangkalan data yang semakin meningkat. Selalunya semakin sukar bagi pentadbir untuk mengawasi DB dan juga mengesan data yang berkaitan. Menjadi semakin sukar untuk memastikan DB organisasi tetap tepat ”.

Natik Ameen, Pakar Pemasaran di Pemasaran Canz

Dalam artikel ini, kita akan melihat berbagai jenis data pendua, dan beberapa strategi bermanfaat yang dapat digunakan pemasar untuk menggunakan pangkalan data syarikatnya.

Berbagai Jenis Data Pendua

Data pendua biasanya dijelaskan sebagai salinan yang asli. Tetapi terdapat pelbagai jenis data pendua yang menambahkan kerumitan masalah ini.

  1. Pendua tepat dalam sumber yang sama - Ini berlaku apabila rekod dari satu sumber data dipindahkan ke sumber data lain tanpa mempertimbangkan teknik pencocokan atau penggabungan. Contohnya ialah menyalin maklumat dari CRM ke alat pemasaran e-mel. Sekiranya pelanggan anda telah melanggan buletin anda, maka catatan mereka sudah ada di alat pemasaran email, dan memindahkan data dari CRM ke alat tersebut akan membuat salinan pendua dari entiti yang sama. 
  2. Pendua tepat dalam pelbagai sumber - Pendua yang tepat dalam pelbagai sumber biasanya timbul kerana inisiatif sandaran data di sebuah syarikat. Organisasi cenderung menentang aktiviti pembersihan data, dan cenderung menyimpan semua salinan data yang ada di tangan mereka. Ini membawa kepada sumber yang berbeza yang mengandungi maklumat pendua.
  3. Berbagai pendua dalam pelbagai sumber - Pendua boleh wujud dengan pelbagai maklumat juga. Ini biasanya berlaku apabila pelanggan mengalami perubahan pada nama belakang, jawatan, syarikat, alamat e-mel, dan lain-lain. Oleh kerana terdapat perbezaan yang ketara antara catatan lama dan baru, maklumat yang masuk dianggap sebagai entiti baru.
  4. Pendua yang tidak tepat dalam sumber yang sama atau berbilang - Pendua yang tidak tepat adalah apabila nilai data bermaksud perkara yang sama, tetapi ditunjukkan dengan cara yang berbeza. Contohnya, nama Dona Jane Ruth boleh disimpan sebagai Dona J. Ruth atau DJ Ruth. Semua nilai data mewakili perkara yang sama tetapi jika dibandingkan melalui teknik pemadanan data yang sederhana, nilai tersebut dianggap bukan padanan.

Deduplikasi boleh menjadi proses yang sangat kompleks kerana pengguna dan perniagaan sering mengubah data hubungan mereka dari masa ke masa. Terdapat perbezaan bagaimana mereka memasukkan setiap bidang data - dari nama, alamat e-mel, alamat kediaman, alamat perniagaan, dll.

Berikut adalah senarai 5 amalan terbaik penggandaan data yang dapat mula digunakan pemasar hari ini.

Strategi 1: Memeriksa Pengesahan Masuk Data

Anda harus mempunyai kawalan pengesahan yang ketat di semua laman web kemasukan data. Ini melibatkan memastikan bahawa data input sesuai dengan jenis data, format, dan terletak di antara julat yang dapat diterima. Ini dapat membuat data anda lengkap, sah, dan tepat. Tambahan pula, sangat penting bahawa aliran kerja kemasukan data anda tidak hanya dikonfigurasikan untuk membuat rekod baru tetapi pertama kali mencari dan mencari jika set data mengandungi rekod yang ada yang sesuai dengan yang masuk. Dan dalam kes seperti itu, ia hanya menemui dan mengemas kini, dan bukannya mencipta rekod baru. Banyak syarikat telah memasukkan cek untuk pelanggan untuk menyelesaikan data pendua mereka sendiri.

Strategi 2: Lakukan Deduplikasi Menggunakan Alat Automatik

Gunakan layan diri perisian deduplikasi data yang dapat membantu anda mengenal pasti dan membersihkan rekod pendua. Alat-alat ini dapat menyeragamkan data, mencari padanan tepat dan tidak tepat, dan mereka juga mengurangkan tenaga kerja manual untuk melihat ribuan baris data. Pastikan alat ini menawarkan sokongan untuk mengimport data dari pelbagai sumber seperti helaian excel, pangkalan data CRM, senarai, dll.

Strategi 3: Gunakan Teknik Deduplikasi Khusus Data

Bergantung pada sifat data, deduplikasi data dilakukan secara berbeza. Pemasar harus berhati-hati semasa membuang data kerana perkara yang sama dapat membawa maksud yang berbeza dari pelbagai atribut data. Sebagai contoh, jika dua catatan data sesuai pada alamat e-mel, maka ada kemungkinan besar ia adalah pendua. Tetapi jika dua catatan sesuai dengan alamat, maka itu tidak semestinya pendua, kerana dua individu yang berasal dari rumah tangga yang sama mungkin mempunyai langganan yang terpisah di syarikat anda. Oleh itu, pastikan untuk melaksanakan aktiviti deduplikasi, penggabungan, dan pembersihan data sesuai dengan jenis data yang terdapat dalam kumpulan data anda.

Strategi 4: Memperolehi Rekod Induk Emas Melalui Pengayaan Data

Setelah anda menentukan senarai padanan yang ada dalam pangkalan data anda, sangat penting untuk menganalisis maklumat ini sebelum keputusan penggabungan atau pembersihan data dapat dibuat. Sekiranya terdapat banyak rekod untuk satu entiti dan sebahagiannya mewakili maklumat yang tidak tepat, maka yang terbaik adalah membersihkan rekod tersebut. Sebaliknya, jika pendua tidak lengkap, penggabungan data adalah pilihan yang lebih baik kerana ia akan memungkinkan pengayaan data, dan catatan yang digabungkan dapat menambahkan nilai lebih pada perniagaan anda. 

Bagaimanapun, pemasar harus berusaha untuk mendapatkan satu pandangan dari maklumat pemasaran mereka, yang disebut rekod induk emas.

Strategi 5: Pantau Petunjuk Kualiti Data

Usaha berterusan untuk menjaga data dan kebersihan anda adalah cara terbaik untuk melaksanakan strategi deduplikasi data anda. Alat yang menawarkan ciri-ciri profil data dan pengurusan kualiti boleh berguna di sini. Adalah penting bagi pemasar untuk mengawasi seberapa tepat, sah, lengkap, unik, dan konsisten data yang digunakan untuk operasi pemasaran.

Oleh kerana organisasi terus menambahkan aplikasi data ke dalam proses perniagaan mereka, menjadi penting bagi setiap pemasar untuk menerapkan strategi deduplikasi data. Inisiatif seperti menggunakan alat deduplikasi data, dan merancang aliran kerja pengesahan yang lebih baik untuk membuat dan mengemas kini rekod data adalah beberapa strategi penting yang dapat memungkinkan kualiti data yang dapat dipercayai di organisasi anda.

Mengenai Data Ladder

Data Ladder adalah platform pengurusan kualiti data yang membantu syarikat membersihkan, mengkategorikan, menyeragamkan, menduplikasi, membuat profil, dan memperkaya data mereka. Perisian pemadanan data kami yang terkemuka di industri membantu anda mencari catatan yang sepadan, menggabungkan data, dan membuang pendua menggunakan algoritma pencocokan kabur dan pembelajaran mesin yang cerdas, tidak kira di mana data anda tinggal dan formatnya.

Muat turun Percubaan Percuma Perisian Pemadanan Data Tangga Data

Apa yang anda fikir?

Laman web ini menggunakan Akismet untuk mengurangkan spam. Ketahui bagaimana data komen anda diproses.