Cukang lantaranana sareng Konsekuensi Hasil tina Data Masalah

balukarna ngabalukarkeun data kotor

Langkung sapalih sadaya pemasar yakin yén data kotor mangrupikeun halangan pangageungna dina ngawangun program pamasaran anu suksés. Tanpa data anu kualitas atanapi data anu henteu lengkep, anjeun kaleungitan kamampuan pikeun akurat sasaran sareng komunikasi sareng prospek anjeun. Dina gilirannana, ieu nyéépkeun kamampuan pikeun mastikeun yén anjeun ogé nyumponan kabutuhan tim penjualan anjeun.

Efisiensi penjualan nyaéta ruas téknologi anu tuwuh. Kamampuh, kalayan data anu hébat, pikeun nargétkeun prospek, ngarobahna kana lead, sareng nyayogikeun tim penjualan ku kalungguhan anu mumpuni dumasar data anu hébat bakal nempatkeun usaha asup sareng kaluar anjeun dina lockstep, nyetir langkung nutup.

Tapi 60% sadaya pemasar nyatakeun yén pangkalan data na -usulna teu jelas, 25% nyatakeun éta teu akurat sareng ngareureuwas 80% nyarios yén aranjeunna gaduh picilakaeun rékaman kontak telepon!

Data kotor mangrupikeun killer silent kampanye pamasaran. Éta ngajantenkeun anjeun katingali goréng, neken pangaruh kontén hébat sareng tawaran, sareng tiasa nempatkeun mérek, reputasi sareng domain anjeun dina résiko (atanapi langkung parah). Malire laporan ieu sareng implikasi na pikeun bisnis anjeun ku bahaya. Matt Heinz, Présidén Heinz Marketing

Pastikeun nuturkeun Matt jeung ngumpulkeun dina Twitter. Dina 10 am PT / 1pm ET dina Pébruari 19 aranjeunna bakal ngalaman TweetChat ngeunaan topik Kualitas Data dina tanggal 19 Pébruari (Hashtags: #dirtydata sareng #MartechChat). Papanggihan tina Ngahijikeun Indéks Data kalebet:

  • Data duplikat (15%), nilai / rentang anu teu valid (10%) sareng kolom anu teu aya (8%) mangrupikeun masalah kualitas data anu paling umum.
  • Pormat anu teu valid, validasi email anu gagal sareng validasi alamat anu gagal nyaéta kasalahan anu kirang umum, tapi langkung hésé pikeun diubaran; Salaku tambahan, aranjeunna penting nalika digabungkeun - mangaruhan disposisi tina 5 persén di SMB, 10 persén di perusahaan sareng 7 persén dina kategori perusahaan média.
  • Upami perusahaan média dianalisis henteu nganggo parangkat lunak governance data, aranjeunna bakal peryogi sacara manual néwak sareng menerkeun gabungan data prospék 313,890 gabungan.
  • Kalayan harga kalungguhan B2B rata-rata langkung ti $ 50, masalah email sareng alamat validasi anu gagal ieu bakal ditarjamahkeun kana langkung ti $ 2.5 juta dina méakkeun média anu boros.

Anu Nyababkeun sareng Akibat tina Data Kotor

Naon anu anjeun pikirkeun?

Situs migunakeun Akismet pikeun ngurangan spam. Diajar kumaha komentar data anjeun diolah.