Fraduplisering: Beste fremgangsmåter for å unngå eller korrigere dupliserte kundedata

Beste fremgangsmåter for dataduplisering for CRM

Dupliserte data reduserer ikke bare nøyaktigheten av forretningsinnsikt, men det kompromitterer også kvaliteten på din kundeopplevelse. Selv om konsekvensene av dupliserte data blir møtt av alle - IT-ledere, forretningsbrukere, dataanalytikere - har det den verste innvirkningen på selskapets markedsføringsoperasjoner. Ettersom markedsførere representerer selskapets produkt- og tjenestetilbud i bransjen, kan dårlige data raskt ødelegge merkevarens omdømme og føre til å levere negative kundeopplevelser. Dupliserte data i selskapets CRM skjer på grunn av en rekke årsaker.

Fra en menneskelig feil til kunder som gir litt annen informasjon på forskjellige tidspunkter i organisasjonsdatabasen. For eksempel viser en forbruker navnet sitt som Jonathan Smith på den ene skjemaet og Jon Smith på den andre. Utfordringen forverres av en voksende database. Det blir ofte stadig vanskeligere for administratorer å holde rede på DB og i tillegg spore relevante data. Det blir mer og mer utfordrende å sikre at organisasjonens DB forblir nøyaktig ”.

Natik Ameen, markedsføringsekspert i Canz markedsføring

I denne artikkelen vil vi se på de forskjellige typene dupliserte data, og noen nyttige strategier som markedsførere kan bruke for å dedupere selskapets databaser.

Ulike typer dupliserte data

Dupliserte data blir vanligvis forklart som en kopi av originalen. Men det er forskjellige typer dupliserte data som gir kompleksiteten til dette problemet.

  1. Nøyaktige duplikater i samme kilde - Dette skjer når poster fra en datakilde overføres til en annen datakilde uten å vurdere noen samsvarende eller sammenslåingsteknikker. Et eksempel kan være å kopiere informasjon fra CRM til et e-postmarkedsføringsverktøy. Hvis kunden din har abonnert på nyhetsbrevet ditt, er registreringen allerede tilgjengelig i e-postmarkedsføringsverktøyet, og overføring av data fra CRM til verktøyet vil opprette duplikatkopier av samme enhet. 
  2. Nøyaktige duplikater i flere kilder - Nøyaktige duplikater fra flere kilder oppstår vanligvis på grunn av datasikkerhetstiltak hos et selskap. Organisasjoner har en tendens til å motstå utrensing av data, og er tilbøyelige til å lagre alle kopier av data som de har tilgjengelig. Dette fører til ulike kilder som inneholder duplikatinformasjon.
  3. Varierende duplikater i flere kilder - Duplikater kan også eksistere med varierende informasjon. Dette skjer vanligvis når klienter går gjennom endringer i etternavn, stillingstittel, firma, e-postadresse osv. Og siden det er bemerkelsesverdige forskjeller mellom gamle og nye poster, blir den innkommende informasjonen behandlet som en ny enhet.
  4. Ikke-eksakte duplikater i samme eller flere kilder - Et ikke-eksakt duplikat er når en dataverdi betyr det samme, men det er representert på forskjellige måter. Navnet Dona Jane Ruth kan for eksempel lagres som Dona J. Ruth eller DJ Ruth. Alle dataverdier representerer det samme, men når de sammenlignes gjennom enkle teknikker for datatilpasning, anses de å være ikke-samsvar.

Fraduplisering kan være en veldig kompleks prosess, ettersom forbrukere og bedrifter ofte endrer kontaktdataene sine over tid. Det er avvik i hvordan de skriver inn hvert datafelt - fra navn, e-postadresse (r), bostedsadresse, forretningsadresse osv.

Her er en liste over fem fremgangsmåter for datad deduplisering som markedsførere kan begynne å bruke i dag.

Strategi 1: Ha valideringskontroller av dataregistrering

Du bør ha strenge valideringskontroller på alle datainnføringssider. Dette innebærer å sikre at inngangsdata samsvarer med den nødvendige datatypen, formatet og ligger mellom akseptable områder. Dette kan gå langt med å gjøre dataene dine komplette, gyldige og nøyaktige. Videre er det avgjørende at arbeidsflyten for dataregistrering ikke bare er konfigurert til å opprette nye poster, men først søker og finner om datasettet inneholder en eksisterende post som samsvarer med den innkommende. Og i slike tilfeller finner og oppdaterer den bare, i stedet for å opprette en ny post. Mange selskaper har innarbeidet sjekker for at kunden også skal løse sine egne duplikatdata.

Strategi 2: Utfør deduplisering ved hjelp av automatiserte verktøy

Bruk selvbetjening programvare for deduplisering av data som kan hjelpe deg med å identifisere og rense dupliserte poster. Disse verktøyene kan standardisere data, finner nøyaktige og ikke-nøyaktige treff, og de reduserer også manuelt arbeid med å se gjennom tusenvis av rader med data. Forsikre deg om at verktøyet tilbyr støtte for import av data fra et bredt utvalg av kilder som excel-ark, CRM-database, lister osv.

Strategi 3: Bruk dataspesifikke teknikker for duplisering

Avhengig av dataenes art utføres deduplisering av data på en annen måte. Markedsførere bør være forsiktige med å deduere data fordi den samme tingen kan bety noe annerledes på tvers av forskjellige dataattributter. For eksempel, hvis to dataposter samsvarer med en e-postadresse, er det stor sannsynlighet for at de er duplikater. Men hvis to poster samsvarer med adresse, er det ikke nødvendigvis et duplikat, fordi to personer som tilhører samme husstand, kan ha separate abonnementer hos firmaet ditt. Så sørg for å implementere dataduplisering, sammenslåing og rensing av aktiviteter i henhold til typen data datasettene inneholder.

Strategi 4: Oppnå Golden Master Record gjennom databerikelse

Når du har bestemt listen over treff som finnes i databasen din, er det viktig å analysere denne informasjonen før beslutninger om sammenslåing eller rensing av data kan tas. Hvis det finnes flere poster for en enkelt enhet, og noen representerer unøyaktig informasjon, er det best å rense disse postene. På den annen side, hvis duplikater er ufullstendige, er datasammenslåing et bedre valg, da det vil muliggjøre berikelse av data, og sammenslåtte poster kan tilføre virksomheten mer verdi. 

Uansett bør markedsførere arbeide for å oppnå et enkelt syn på markedsføringsinformasjonen deres, kalt gylden mesterrekord.

Strategi 5: Overvåke datakvalitetsindikatorer

En kontinuerlig innsats for å holde dataene dine rene og deduperte er den beste måten å gjennomføre strategien for deduplisering av dataene dine. Et verktøy som tilbyr dataprofilering og kvalitetsstyringsfunksjoner kan være til stor nytte her. Det er viktig for markedsførere å holde øye med hvor nøyaktig, gyldig, komplett, unik og konsistent dataene blir brukt til markedsføringsoperasjoner.

Etter hvert som organisasjoner fortsetter å legge til dataprogrammer i forretningsprosessene sine, har det blitt nødvendig for hver markedsfører å ha dataoverføringsstrategier på plass. Initiativ som å bruke data deduplication verktøy, og utforme bedre validering arbeidsflyter for å opprette og oppdatere dataposter er noen avgjørende strategier som kan muliggjøre pålitelig datakvalitet i organisasjonen.

Om Data Ladder

Data Ladder er en datakvalitetsstyringsplattform som hjelper selskaper med å rense, kategorisere, standardisere, deduplisere, profilere og berike dataene sine. Vår bransjeledende datamatchingsprogramvare hjelper deg med å finne samsvarende poster, slå sammen data og fjerne duplikater ved hjelp av intelligente fuzzy matching- og maskinlæringsalgoritmer, uavhengig av hvor dataene dine bor og i hvilket format.

Last ned en gratis prøveversjon av Data Ladder's Data Matching Software

Hva tror du?

Dette nettstedet bruker Akismet for å redusere spam. Lær hvordan kommentaren din behandles.