Tại sao làm sạch dữ liệu là quan trọng và cách bạn có thể thực hiện các quy trình và giải pháp làm sạch dữ liệu

Chất lượng dữ liệu kém đang là mối quan tâm ngày càng tăng của nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp khi họ không đạt được các mục tiêu đã định. Nhóm các nhà phân tích dữ liệu - được cho là tạo ra những thông tin chi tiết đáng tin cậy về dữ liệu - dành 80% thời gian của họ để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, và chỉ 20% thời gian còn lại để thực hiện phân tích thực tế. Điều này có tác động rất lớn đến năng suất của nhóm vì họ phải xác thực thủ công chất lượng dữ liệu của

Cách phân giải thực thể tăng giá trị cho quy trình tiếp thị của bạn

Một số lượng lớn các nhà tiếp thị B2B - gần 27% - thừa nhận rằng việc không đủ dữ liệu đã khiến họ thiệt hại 10%, hoặc trong một số trường hợp, thậm chí còn nhiều hơn trong khoản lỗ doanh thu hàng năm. Điều này rõ ràng làm nổi bật một vấn đề quan trọng mà hầu hết các nhà tiếp thị ngày nay phải đối mặt, đó là: chất lượng dữ liệu kém. Dữ liệu không đầy đủ, bị thiếu hoặc chất lượng kém có thể có tác động rất lớn đến sự thành công của các quy trình tiếp thị của bạn. Điều này xảy ra vì hầu hết tất cả các quy trình phòng ban tại một công ty - nhưng cụ thể là bán hàng

Sức mạnh của dữ liệu: Cách các tổ chức hàng đầu tận dụng dữ liệu như một lợi thế cạnh tranh

Dữ liệu là nguồn lợi thế cạnh tranh hiện tại và tương lai. Borja Gonzáles del Regueral - Phó trưởng khoa, Trường Khoa học Con người và Công nghệ Đại học IE Các nhà lãnh đạo kinh doanh hoàn toàn hiểu tầm quan trọng của dữ liệu như một tài sản cơ bản cho sự phát triển kinh doanh của họ. Mặc dù nhiều người đã nhận ra tầm quan trọng của nó, nhưng hầu hết trong số họ vẫn đấu tranh để hiểu cách sử dụng nó để cải thiện kết quả kinh doanh, chẳng hạn như chuyển đổi nhiều khách hàng tiềm năng hơn thành khách hàng, nâng cao danh tiếng thương hiệu, hoặc

Trùng lặp: Các phương pháp hay nhất để tránh hoặc sửa dữ liệu khách hàng trùng lặp

Dữ liệu trùng lặp không chỉ làm giảm độ chính xác của thông tin chi tiết về doanh nghiệp mà còn ảnh hưởng đến chất lượng trải nghiệm khách hàng của bạn. Mặc dù tất cả mọi người đều phải đối mặt với hậu quả của việc dữ liệu trùng lặp - người quản lý CNTT, người dùng doanh nghiệp, nhà phân tích dữ liệu - nó có tác động xấu nhất đến hoạt động tiếp thị của công ty. Khi các nhà tiếp thị đại diện cho các sản phẩm và dịch vụ của công ty trong ngành, dữ liệu kém có thể nhanh chóng làm mất uy tín thương hiệu của bạn và dẫn đến việc mang đến những khách hàng tiêu cực