Malpliigo: Plej Bonaj Praktikoj Por Eviti Aŭ Korekti Duplikatajn Klientajn Datumojn

Plej Bonaj Praktikoj pri Deduplikado de Datumoj

Duplikataj datumoj ne nur reduktas la precizecon de komercaj informoj, sed ĝi ankaŭ kompromitas la kvaliton de via klienta sperto. Kvankam la konsekvencoj de duplikataj datumoj estas alfrontataj de ĉiuj - administrantoj de IT, komercaj uzantoj, analizistoj de datumoj - ĝi havas la plej malbonan efikon sur merkataj operacioj de kompanio. Ĉar merkatistoj reprezentas la produktajn kaj servajn ofertojn de la kompanio en la industrio, malbonaj datumoj povas rapide malhelpi vian markan reputacion kaj konduki al negativaj spertoj de klientoj. Duplikataj datumoj en CRM de la kompanio okazas pro diversaj kialoj.

De homa eraro al klientoj provizantaj iomete malsamajn informojn en diversaj tempoj en la organiza datumbazo. Ekzemple, konsumanto listigas sian nomon kiel Jonathan Smith en unu formo kaj Jon Smith en la alia. La defio pligraviĝas per kreskanta datumbazo. Ofte estas ĉiam pli malfacile por administrantoj spuri DB kaj ankaŭ spuri la koncernajn datumojn. Ĉiam pli malfacilas certigi, ke la DB de la organizo restu preciza ”.

Natik Ameen, Merkata Spertulo ĉe Canz Merkatado

En ĉi tiu artikolo, ni rigardos la malsamajn specojn de duplikataj datumoj, kaj iujn helpajn strategiojn, kiujn merkatistoj povas uzi por dedukti ĝiajn kompaniojn datumbazojn.

Malsamaj Tipoj De Duplikataj Datumoj

Duplikataj datumoj kutime estas klarigitaj kiel kopio de la originalo. Sed ekzistas diversaj specoj de duplikataj datumoj, kiuj aldonas komplikecon al ĉi tiu problemo.

  1. Precizaj kopioj en la sama fonto - Ĉi tio okazas kiam registroj de unu datuma fonto estas transdonitaj en alian datuman fonton sen konsideri iujn ajn kongruajn aŭ kunfandajn teknikojn. Ekzemplo estus kopiado de informoj de CRM al retpoŝta merkatilo. Se via kliento abonis vian informilon, tiam ilia rekordo jam ĉeestas en la retpoŝta merkatila ilo, kaj transdoni datumojn de CRM al la ilo kreos duplikatajn kopiojn de la sama ento. 
  2. Precizaj kopioj en pluraj fontoj - Precizaj kopioj en multoblaj fontoj kutime aperas pro datumaj rezervaj iniciatoj ĉe kompanio. Organizoj emas rezisti agadojn pri purigado de datumoj, kaj emas stoki ĉiujn kopiojn de datumoj, kiujn ili havas ĉe la mano. Ĉi tio kondukas al malsimilaj fontoj enhavantaj duplikatajn informojn.
  3. Ŝanĝante duplikatojn en multaj fontoj - Duplikatoj povas ekzisti ankaŭ kun diversaj informoj. Ĉi tio kutime okazas kiam klientoj trapasas ŝanĝojn en familia nomo, posteno, kompanio, retpoŝta adreso, ktp. Kaj ĉar estas rimarkindaj diferencoj inter malnovaj kaj novaj registroj, la alvenantaj informoj estas traktataj kiel nova ento.
  4. Nekzaktaj kopioj en samaj aŭ pluraj fontoj - Nekusta ekzemplero estas kiam datuma valoro signifas la samon, sed ĝi estas reprezentata diversmaniere. Ekzemple, la nomo Dona Jane Ruth povus esti konservita kiel Dona J. Ruth aŭ DJ Ruth. Ĉiuj datumaj valoroj reprezentas la samon, sed kompare kun simplaj datumaj kongruaj teknikoj, ili estas konsiderataj kiel neegaloj.

Malpliigo povas esti tre kompleksa procezo, ĉar konsumantoj kaj kompanioj ofte modifas siajn kontaktajn datumojn laŭlonge de la tempo. Estas diferenco pri tio, kiel ili eniras ĉiun kampon de datumoj - de sia nomo, retpoŝtadreso (j), loĝadreso, komerca adreso, ktp.

Jen listo de plej bonaj praktikoj de 5-datumaj deduplikaj datumoj, kiujn merkatistoj povas ekuzi hodiaŭ.

Strategio 1: Havi Kontroladajn Kontrolojn Pri Datuma Eniro

Vi devas havi striktajn kontrolilojn pri ĉiuj eniraj retejoj. Ĉi tio implicas certigi, ke la eniraj datumoj konformas al la bezonata datumtipo, formato kaj situas inter akcepteblaj gamoj. Ĉi tio povas multe helpi viajn datumojn kompletaj, validaj kaj precizaj. Plue, estas grave, ke via datum-enira laborfluo ne nur estas agordita por krei novajn rekordojn, sed unue serĉas kaj trovas ĉu la datumaro enhavas ekzistantan registron, kiu kongruas kun la alvenanta. Kaj en tiaj kazoj, ĝi nur trovas kaj ĝisdatigas, anstataŭ krei novan rekordon. Multaj kompanioj asimilis ĉekojn por ke la kliento solvu ankaŭ siajn proprajn duplikatajn datumojn.

Strategio 2: Faru Malplenumadon Per Aŭtomataj Iloj

Uzu memservon softvara deproblemo de datumoj tio povas helpi vin identigi kaj purigi duplikatajn registrojn. Ĉi tiuj iloj povas normigi datumojn, precize trovas ĝustajn kaj ne ekzaktajn kongruaĵojn, kaj ili ankaŭ reduktas la manan laboron trarigardi milojn da vicoj da datumoj. Certigu, ke la ilo ofertas subtenon por importi datumojn de plej diversaj fontoj kiel Excel-folioj, CRM-datumbazo, listoj, ktp.

Strategio 3: Uzu Datum-Specifajn Malplikajn Teknikojn

Depende de la naturo de datumoj, datumaj kopioj estas efektivigitaj alimaniere. Komercistoj devas zorgi dum dedukto de datumoj, ĉar la sama afero povas signifi ion malsaman inter diversaj datumaj atributoj. Ekzemple, se du datumarkoj kongruas en retpoŝta adreso, tiam estas tre probabla, ke ili estas duplikatoj. Sed se du diskoj kongruas kun adreso, tiam ĝi ne nepre estas duplikato, ĉar du individuoj apartenantaj al la sama hejmo povus havi apartajn abonojn ĉe via kompanio. Do nepre efektivigu datumojn por duplikado, kunfandado kaj purigado de agadoj laŭ la speco de datumoj, kiujn enhavas viaj datumaroj.

Strategio 4: Atingu La Oran Majstran Diskon Per Datuma Riĉigo

Post kiam vi difinis la liston de matĉoj, kiuj ekzistas en via datumbazo, estas grave analizi ĉi tiujn informojn antaŭ ol datumoj kunfandi aŭ purigi decidojn povus esti faritaj. Se pluraj registroj ekzistas por unu sola ento kaj iuj reprezentas malprecizajn informojn, tiam plej bone estas purigi tiujn registrojn. Aliflanke, se kopioj estas nekompletaj, tiam datuma kunfandado estas pli bona elekto, ĉar ĝi ebligos pliriĉigon de datumoj, kaj kunfanditaj registroj povus aldoni pli da valoro al via kompanio. 

Ambaŭkaze, merkatistoj devas labori por atingi ununuran vidon de siaj merkataj informoj, nomata la ora majstra disko.

Strategio 5: Monitori Indikilojn pri Kvalitaj Datumoj

Daŭra penado konservi viajn datumojn puraj kaj deduktitaj estas la plej bona maniero efektivigi vian datuman malplenigan strategion. Ilo, kiu ofertas datumajn profilojn kaj kvalitajn mastrumajn funkciojn, povas esti tre utila ĉi tie. Estas nepre por merkatistoj rigardi kiom preciza, valida, kompleta, unika kaj konsekvenca estas la datumoj uzataj por merkataj operacioj.

Ĉar organizoj daŭre aldonas datumajn aplikojn al siaj komercaj procezoj, fariĝis necese por ĉiu merkatisto havi datumajn duplikajn strategiojn. Iniciato kiel ekzemple uzado de datumaj deduplikaj iloj kaj projektado de pli bonaj validigaj laborfluoj por krei kaj ĝisdatigi datumajn registrojn estas iuj decidaj strategioj, kiuj povas ebligi fidindan datuman kvaliton en via organizo.

Pri Datuma Ŝtupetaro

Data Ladder estas platformo pri administrado de kvalito de datumoj, kiu helpas kompaniojn purigi, klasifiki, normigi, deduplici, profili kaj riĉigi iliajn datumojn. Nia industrio-ĉefa datuma kongrua programaro helpas vin trovi kongruajn rekordojn, kunfandi datumojn kaj forigi kopiojn per inteligentaj malklarkombraj kongruaj kaj maŝinlernaj algoritmoj, sendepende de kie loĝas viaj datumoj kaj en kiu formato.

Elŝutu senpagan provon de datuma kongrua programaro de datumoj

Kion vi pensas?

Ĉi tiu retejo uzas Akismeton por redukti spamon. Lernu, kiel via komento datiĝas.