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

Độ phân giải thực thể trong dữ liệu tiếp thị là gì

Một số lượng lớn các nhà tiếp thị B2B - gần 27% - thừa nhận rằng không đủ dữ liệu đã khiến họ mất 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 - đặc biệt là bán hàng và tiếp thị - được thúc đẩy rất nhiều bởi dữ liệu tổ chức.

Cho dù đó là một cái nhìn 360 độ hoàn chỉnh về khách hàng, khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng tiềm năng của bạn hoặc thông tin khác liên quan đến sản phẩm, dịch vụ cung cấp hoặc vị trí địa chỉ - tiếp thị là nơi tất cả kết hợp lại với nhau. Đây là lý do tại sao các nhà tiếp thị phải chịu đựng nhiều nhất khi một công ty không sử dụng các khuôn khổ quản lý chất lượng dữ liệu phù hợp để lập hồ sơ dữ liệu liên tục và sửa chữa chất lượng dữ liệu.

Trong blog này, tôi muốn tập trung vào vấn đề chất lượng dữ liệu phổ biến nhất và cách nó tác động đến các quy trình tiếp thị quan trọng của bạn; sau đó chúng tôi sẽ xem xét một giải pháp tiềm năng cho vấn đề này, và cuối cùng, chúng tôi sẽ xem cách chúng tôi có thể thiết lập nó trên cơ sở liên tục.

Vậy hãy bắt đầu!

Vấn đề lớn nhất về chất lượng dữ liệu mà các nhà tiếp thị phải đối mặt

Mặc dù, chất lượng dữ liệu kém gây ra một danh sách dài các vấn đề cho các nhà tiếp thị tại một công ty, nhưng khi cung cấp các giải pháp dữ liệu cho hơn 100 khách hàng, vấn đề chất lượng dữ liệu phổ biến nhất mà chúng tôi từng thấy mọi người phải đối mặt là:

Có được một chế độ xem duy nhất về nội dung dữ liệu cốt lõi.

Vấn đề này xuất hiện khi các bản ghi trùng lặp được lưu trữ cho cùng một thực thể. Ở đây, thuật ngữ thực thể có thể có nghĩa là bất cứ điều gì. Hầu hết, trong lĩnh vực tiếp thị, từ thực thể có thể đề cập đến: khách hàng, khách hàng tiềm năng, khách hàng tiềm năng, sản phẩm, vị trí hoặc một cái gì đó khác cốt lõi đối với hiệu suất của các hoạt động tiếp thị của bạn.

Tác động của hồ sơ trùng lặp đến quy trình tiếp thị của bạn

Sự hiện diện của các bản ghi trùng lặp trong bộ dữ liệu được sử dụng cho mục đích tiếp thị có thể là một cơn ác mộng đối với bất kỳ nhà tiếp thị nào. Khi bạn có các bản ghi trùng lặp, sau đây là một số trường hợp nghiêm trọng mà bạn có thể gặp phải:

  • Lãng phí thời gian, ngân sách và nỗ lực - Vì tập dữ liệu của bạn chứa nhiều bản ghi cho cùng một thực thể, bạn có thể phải đầu tư thời gian, ngân sách và nỗ lực nhiều lần cho cùng một khách hàng, khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng tiềm năng.
  • Không thể tạo điều kiện cho trải nghiệm được cá nhân hóa - Các bản ghi trùng lặp thường chứa các phần thông tin khác nhau về một thực thể. Nếu bạn tiến hành các chiến dịch tiếp thị bằng cách sử dụng cái nhìn không đầy đủ về khách hàng của mình, bạn có thể khiến khách hàng của mình cảm thấy không được nghe hoặc bị hiểu nhầm.
  • Báo cáo tiếp thị không chính xác - Với các bản ghi dữ liệu trùng lặp, bạn có thể đưa ra cái nhìn không chính xác về các nỗ lực tiếp thị của mình và lợi nhuận của chúng. Ví dụ: bạn đã gửi email cho 100 khách hàng tiềm năng nhưng chỉ nhận được phản hồi từ 10 - có thể chỉ 80 trong số 100 khách hàng đó là duy nhất và 20 khách hàng còn lại là trùng lặp.
  • Giảm hiệu quả hoạt động và năng suất của nhân viên - Khi các thành viên trong nhóm tìm nạp dữ liệu cho một thực thể nhất định và tìm thấy nhiều bản ghi được lưu trữ trên các nguồn khác nhau hoặc được tập hợp theo thời gian trong cùng một nguồn, nó hoạt động như một rào cản lớn trong năng suất của nhân viên. Nếu điều này xảy ra khá thường xuyên, thì nó sẽ ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hoạt động của toàn bộ tổ chức.
  • Không thể thực hiện phân bổ chuyển đổi chính xác - Nếu bạn đã ghi nhận cùng một khách truy cập là một thực thể mới mỗi khi họ truy cập vào các kênh xã hội hoặc trang web của bạn, bạn sẽ hầu như không thể thực hiện phân bổ chuyển đổi chính xác và biết chính xác đường dẫn mà khách truy cập đã theo dõi để chuyển đổi.
  • Thư điện tử và vật lý chưa được gửi - Đây là hậu quả phổ biến nhất của các bản ghi trùng lặp. Như đã đề cập trước đó, mỗi bản ghi trùng lặp có xu hướng chứa một phần chế độ xem thực thể (đây là lý do tại sao các bản ghi cuối cùng lại là bản sao trong tập dữ liệu của bạn ngay từ đầu). Vì lý do này, một số hồ sơ nhất định có thể bị thiếu vị trí thực hoặc thông tin liên hệ, có thể khiến thư không gửi được.

Độ phân giải thực thể là gì?

Phân giải thực thể (ER) là quá trình xác định khi nào các tham chiếu đến các thực thể trong thế giới thực là tương đương (cùng một thực thể) hoặc không tương đương (các thực thể khác nhau). Nói cách khác, đó là quá trình xác định và liên kết nhiều bản ghi với cùng một thực thể khi các bản ghi được mô tả khác nhau và ngược lại.

Độ phân giải thực thể và chất lượng thông tin của John R. Talburt

Triển khai giải pháp đối tượng vào tập dữ liệu tiếp thị của bạn

Đã thấy tác động khủng khiếp của các bản sao đối với sự thành công của các hoạt động tiếp thị của bạn, bắt buộc phải có một phương pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ để sao chép bộ dữ liệu của bạn. Đây là nơi mà quá trình của giải quyết thực thể đến. Đơn giản, giải pháp thực thể đề cập đến quá trình xác định các bản ghi nào thuộc về cùng một thực thể.

Tùy thuộc vào độ phức tạp và trạng thái chất lượng của bộ dữ liệu của bạn, quá trình này có thể bao gồm một số bước. Tôi sẽ hướng dẫn bạn qua từng bước của quá trình này để bạn có thể hiểu chính xác nó đòi hỏi những gì.

Lưu ý: Tôi sẽ sử dụng thuật ngữ chung 'thực thể' trong khi mô tả quy trình bên dưới. Nhưng quy trình tương tự có thể áp dụng và có thể thực hiện được đối với bất kỳ thực thể nào tham gia vào quy trình tiếp thị của bạn, chẳng hạn như khách hàng, khách hàng tiềm năng, khách hàng tiềm năng, địa chỉ vị trí, v.v.

Các bước trong quy trình phân giải thực thể

  1. Thu thập các bản ghi dữ liệu thực thể nằm trên các nguồn dữ liệu khác nhau - Đây là bước đầu tiên và quan trọng nhất của quy trình, nơi bạn xác định Ở đâu chính xác là các bản ghi thực thể được lưu trữ. Đây có thể là dữ liệu đến từ các quảng cáo trên mạng xã hội, lưu lượng truy cập trang web hoặc do đại diện bán hàng hoặc nhân viên tiếp thị nhập theo cách thủ công. Sau khi các nguồn được xác định, tất cả các hồ sơ phải được tập hợp lại tại một nơi.
  2. Lập hồ sơ kết hợp - Khi các bản ghi được tập hợp lại với nhau trong một tập dữ liệu, bây giờ là lúc để hiểu dữ liệu và khám phá các chi tiết ẩn về cấu trúc và nội dung của nó. Cấu hình dữ liệu phân tích thống kê dữ liệu của bạn và tìm hiểu xem giá trị dữ liệu có không đầy đủ, trống hoặc tuân theo mẫu và định dạng không hợp lệ hay không. Việc lập hồ sơ tập dữ liệu của bạn giúp khám phá các chi tiết khác như vậy và làm nổi bật các cơ hội làm sạch dữ liệu tiềm năng.
  3. Làm sạch và chuẩn hóa hồ sơ dữ liệu - Hồ sơ dữ liệu chuyên sâu cung cấp cho bạn danh sách các mục có thể hành động để làm sạch và chuẩn hóa tập dữ liệu của bạn. Điều này có thể liên quan đến các bước điền vào dữ liệu bị thiếu, sửa kiểu dữ liệu, sửa mẫu và định dạng, cũng như phân tích cú pháp các trường phức tạp thành các phần tử con để phân tích dữ liệu tốt hơn.
  4. Đối sánh và liên kết các bản ghi thuộc cùng một thực thể - Bây giờ, các bản ghi dữ liệu của bạn đã sẵn sàng để được đối sánh và liên kết, sau đó hoàn thiện bản ghi nào thuộc cùng một thực thể. Quá trình này thường được thực hiện bằng cách triển khai các thuật toán đối sánh cấp ngành hoặc đối sánh độc quyền thực hiện đối sánh chính xác trên các thuộc tính nhận dạng duy nhất hoặc đối sánh mờ trên tổ hợp các thuộc tính của một thực thể. Trong trường hợp kết quả từ thuật toán đối sánh không chính xác hoặc chứa kết quả dương tính giả, bạn có thể cần phải tinh chỉnh thuật toán hoặc đánh dấu các kết quả phù hợp không chính xác là trùng lặp hoặc không trùng lặp theo cách thủ công.
  5. Thực hiện các quy tắc để hợp nhất các thực thể thành các bản ghi vàng - Đây là nơi mà sự hợp nhất cuối cùng xảy ra. Bạn có thể không muốn mất dữ liệu về một thực thể được lưu trữ trên các bản ghi, vì vậy bước này là về việc định cấu hình các quy tắc để quyết định:
    • Bản ghi nào là bản ghi chính và các bản sao của nó ở đâu?
    • Bạn muốn sao chép các thuộc tính nào từ các bản sao vào bản ghi chính?

Khi các quy tắc này được định cấu hình và triển khai, đầu ra là một tập hợp các bản ghi vàng về các thực thể của bạn.

Thiết lập Khung giải quyết đối tượng đang triển khai

Mặc dù chúng tôi đã xem qua hướng dẫn từng bước đơn giản để giải quyết các thực thể trong tập dữ liệu tiếp thị, nhưng điều quan trọng là phải hiểu rằng đây phải được coi là một quá trình liên tục tại tổ chức của bạn. Các doanh nghiệp đầu tư vào việc hiểu dữ liệu của họ và khắc phục các vấn đề chất lượng cốt lõi của nó được đặt ra để có được sự tăng trưởng đầy hứa hẹn hơn nhiều.

Để thực hiện nhanh chóng và dễ dàng hơn các quy trình như vậy, bạn cũng có thể cung cấp cho các nhà khai thác dữ liệu hoặc thậm chí các nhà tiếp thị tại công ty của bạn phần mềm phân giải thực thể dễ sử dụng, có thể hướng dẫn họ qua các bước được đề cập ở trên.

Tóm lại, chúng ta có thể nói một cách an toàn rằng tập dữ liệu không trùng lặp đóng vai trò quan trọng trong việc tối đa hóa ROI của các hoạt động tiếp thị và củng cố danh tiếng thương hiệu trên tất cả các kênh tiếp thị.