ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨੂੰ ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੋਣ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ - ਸੰਘਰਸ਼ ਅਤੇ ਹੱਲ

ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ

ਮਾਰਕਿਟ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੋਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਹਨ. ਫਿਰ ਵੀ, ਤੁਸੀਂ ਮਾਰਕਿਟ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਮਾਲਕੀ ਦੀ ਘਾਟ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਹੀਂ ਲੱਭੋਗੇ. ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੋਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਦੁਖਦਾਈ ਵਿਡੰਬਨਾ! 

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਲਈ, ਅਧੂਰੇ ਡੇਟਾ, ਟਾਈਪੋਜ਼ ਅਤੇ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਵਜੋਂ ਵੀ ਪਛਾਣਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਉਹ ਐਕਸਲ 'ਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਉਣਗੇ, ਜਾਂ ਉਹ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਲੱਗਇਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਣਗੇ, ਪਰ ਉਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਇਹ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਰੰਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਲੱਖਾਂ ਲੋਕ ਗੁਆਚ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਪੈਸਾ 

ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ

ਮਾਰਕਿਟ ਅੱਜ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਰੁਝਾਨਾਂ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਨਾਲ ਇੰਨੇ ਦੱਬੇ ਹੋਏ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਸੁਚੇਤ ਹੋਣ ਲਈ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਕੋਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਉਹ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ? 

ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਇਹ ਟੁਕੜਾ ਲਿਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਤਾਂ ਮੈਂ ਕਈ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਿਆ. ਮੈਂ ਕਾਫੀ ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤ ਸੀ ਐਕਸਲ ਲੈਵਰਗਨੇ, ਦੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ReviewFlowz ਆਪਣੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ। 

ਮੇਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਉਸਦੇ ਸਮਝਦਾਰ ਜਵਾਬ ਇਹ ਹਨ। 

  1. ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾ ਰਹੇ ਸੀ ਤਾਂ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਘਰਸ਼ ਕੀ ਸਨ? ਮੈਂ ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆ ਪੀੜ੍ਹੀ ਇੰਜਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮੀਖਿਆ ਬੇਨਤੀਆਂ ਭੇਜਣ ਲਈ ਲਾਭ ਲੈਣ ਲਈ ਕੁਝ ਹੁੱਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ ਜਦੋਂ ਉਹ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆ ਛੱਡਣਗੇ। 

    ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਨੈੱਟ ਪ੍ਰਮੋਟਰ ਸਕੋਰ ਬਣਾਇਆ (ਐਨ.ਪੀ.ਐਸ.) ਸਰਵੇਖਣ ਜੋ ਸਾਈਨ ਅੱਪ ਕਰਨ ਤੋਂ 30 ਦਿਨਾਂ ਬਾਅਦ ਭੇਜਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਜਦੋਂ ਵੀ ਕੋਈ ਗਾਹਕ ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ NPS ਛੱਡਦਾ ਹੈ, ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ 9 ਅਤੇ 10, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ 8, 9, ਅਤੇ 10 ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆ ਛੱਡਣ ਅਤੇ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ $10 ਦਾ ਤੋਹਫ਼ਾ ਕਾਰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੱਦਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਇੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਐਨਪੀਐਸ ਖੰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨਪੀਐਸ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਬੈਠਾ ਸੀ। ਡਿਸਕਨੈਕਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੰਗਤ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਗਿਆ ਜਿਸ ਲਈ ਵਾਧੂ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ।

    ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੀਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰਕ ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਚਲੀ ਗਈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਰਾਸਤੀ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਪਿਆ। ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਡੇਟਾ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਇਕਸਾਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਸਕੀਮਾ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

  2. ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕੇ ਹਨ? ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਪਹਿਲੂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਟੀਮ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਬਹੁਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਏਕੀਕਰਣਾਂ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਪਡੇਟਸ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਈਨਅਪ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਪਡੇਟਾਂ ਸਮੇਤ, ਸਾਨੂੰ ਘਟਨਾਵਾਂ, ਸਥਿਰ ਡੇਟਾ, ਆਦਿ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਬਣਾਉਣੇ ਪਏ।
  3. ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਭਾਗ ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਗੱਲ ਕਹੀ ਹੈ? ਇਹ ਇੱਕ ਛਲ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਟੀਮ ਕੋਲ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਸੋਚੋ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਆਸਾਨ ਹੱਲ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਠੀਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ 1 ਘੰਟੇ ਦਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ। ਪਲੱਗਇਨ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਮੇਰੇ ਖਾਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਮੁੱਖ ਸਰੋਤ ਪੁਰਾਤਨ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਸੀ। ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਇਕਸਾਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਸਕੀਮਾ ਰੱਖਣਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

    ਇਸ ਲਈ ਹਾਂ, ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕਹਿਣਾ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਅਪਡੇਟਾਂ ਆਦਿ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ ਜੋ ਜਾਣਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਪਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖੀ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਡੇਟਾ ਨੂੰ "ਸੁਰੱਖਿਆ" ਕਰਨ ਲਈ।

  4. ਮਾਰਕੀਟਰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੋਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ? ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਨਾ ਕਰਨ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਨੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਮੈਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, KPIs ਨੂੰ ਦੇਖੋ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਸਵਾਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਹਨ. ਪਰ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਾਈਨਅੱਪ, ਲੀਡ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਜ਼ਟਰ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸੈਟਅਪ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

    ਬਹੁਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਉਦਾਹਰਨ: ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ ਈਮੇਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਉਤਪਾਦ ਟੀਮ ਇਸਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਸਾਈਨ ਅੱਪ ਕੀ ਹੈ? ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ? ਮੈਂ ਵੈੱਬ ਟਰੈਕਿੰਗ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਵੀ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਕਰਾਂਗਾ।

    ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੈ. ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਰਕਿਟ ਇੱਕ ਚੈਨਲ ਜਾਂ ਚੈਨਲਾਂ ਦੇ ਸਬਸੈੱਟ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਜੋੜਦੇ ਹੋ ਕਿ ਟੀਮ ਦੇ ਹਰੇਕ ਮੈਂਬਰ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਚੈਨਲ ਨੂੰ ਕੀ ਗੁਣ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਗਭਗ 150% ਜਾਂ 200% ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਗੈਰਵਾਜਬ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਦੂਜਾ ਪਹਿਲੂ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁੱਦਿਆਂ 'ਤੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਰਕਿਟ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਆਖਰਕਾਰ, ਤੁਸੀਂ ਡਾਟਾ ਫਿਕਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪਿਕਸਲ-ਸੰਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਬਿਤਾ ਸਕਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ।

  5. ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਰਕਿਟ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਵਿਹਾਰਕ/ਤੁਰੰਤ ਕਦਮ ਚੁੱਕ ਸਕਦੇ ਹਨ?ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਜੁੱਤੇ ਵਿੱਚ ਪਾਓ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਹਰ ਇੱਕ ਫਨਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਘਟਨਾ ਜਾਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਕਾਰਵਾਈ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਹੈਰਾਨ ਹੋਵੋਗੇ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਗਾਹਕ, ਲੀਡ ਜਾਂ ਵਿਜ਼ਟਰ ਲਈ, ਅਸਲ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੈ।

ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕੋਲ ਗਾਹਕ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਹੈ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨਾ

ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਦਿਲ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਵਿਭਾਗ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਬਾਰੇ ਸ਼ਬਦ ਫੈਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਵਿਭਾਗ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਪੁਲ ਹੈ। ਵਿਭਾਗ ਜੋ ਪੂਰੀ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਸ਼ੋਅ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਫਿਰ ਵੀ, ਉਹ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਮਾੜੀ ਗੱਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਕਸਲ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਹੈ, ਉਹ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਵੀ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਸ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹਨ! ਇੱਥੇ DOMO ਰਿਪੋਰਟ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਕੁਝ ਅੰਕੜੇ ਹਨ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੇ ਨਵੇਂ MO, ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ:

  • 46% ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਚੈਨਲਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸੰਪੂਰਨ ਸੰਖਿਆ ਨੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
  • 30% ਸੀਨੀਅਰ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ CTO ਅਤੇ IT ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਾਲਕ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਿਭਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਲਕੀਅਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ!
  • 17.5% ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹੋਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਮਾਰਕਿਟਰ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?

ਵਪਾਰਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜੇ ਵੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। 

ਦੀ ਇਕ ਰਿਪੋਰਟ 'ਚ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਈਵੇਲੂਸ਼ਨ, 82% ਦੇ ਇੱਕ ਚੌਥਾਈ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਘਟੀਆ ਅੰਕੜਿਆਂ ਤੋਂ ਦੁਖੀ ਸਨ। ਮਾਰਕਿਟ ਹੁਣ ਗਲੀਚੇ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਉਹ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਤੋਂ ਅਣਜਾਣ ਹੋਣ ਦਾ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਲਈ ਮਾਰਕਿਟ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ? ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਥੇ ਪੰਜ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਹਨ।

ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ 1: ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ

ਇੱਕ ਮਾਰਕਿਟ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਈਟੀ ਸਹਿਯੋਗੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਹਨ:

  • ਟਾਈਪੋਜ਼, ਸਪੈਲਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ, ਨਾਮਕਰਨ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ, ਡਾਟਾ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ
  • ਨਾਮਕਰਨ ਪ੍ਰੰਪਰਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੇਸ਼ ਦੇ ਕੋਡਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਿਤੀ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ
  • ਅਧੂਰੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਈਮੇਲ ਪਤੇ, ਅੰਤਮ ਨਾਮ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ
  • ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਲਤ ਨਾਮ, ਗਲਤ ਨੰਬਰ, ਈਮੇਲ ਆਦਿ
  • ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕੋ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਪਰ ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ
  • ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਡੇਟਾ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਉਸੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ

ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:

ਖਰਾਬ ਡਾਟਾ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁੱਦੇ

ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਵਰਗੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਣਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕ ਸਬੰਧ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (CRM) ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਉਸ ਸਟ੍ਰੈਚ ਦੁਆਰਾ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ 2: ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ

ਮੈਨੂੰ ਉੱਥੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੀਤਾ. ਇਹ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਲੁਭਾਉਣ ਵਾਲਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਡੂੰਘੀ ਖੁਦਾਈ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਿਰਫ 20% ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਾਟਾ ਦਾ 80% ਬਰਬਾਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਾਤਰਾ ਨਾਲੋਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ! ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਕੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੈਬ ਫਾਰਮ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ 'ਟਾਈਪ' ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਓਨਾ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਹ ਅਧੂਰਾ ਜਾਂ ਗਲਤ ਡੇਟਾ ਭੇਜਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ 3: ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਓ

ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਖਰਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਦਰਜਨਾਂ ਟੂਲ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹਨ ਜੋ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਗੜਬੜ ਦੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟੂਲ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

  • ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ: ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੁਟੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਖੇਤਰ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਐਂਟਰੀਆਂ, ਸਪੈਲਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਆਦਿ।
  • ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ: ਖਰਾਬ ਤੋਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਕੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  • ਡਾਟਾ ਮਿਲਾਨ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨ/ਮਿਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਔਨਲਾਈਨ ਅਤੇ ਔਫਲਾਈਨ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਮੈਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਡੇਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੇਲੋੜੇ ਕੰਮ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਵੇਗੀ। ਮੁਹਿੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਕਸਲ ਜਾਂ CRM ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ। ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਟੂਲ ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਮੁਹਿੰਮ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ।

ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ 4: ਸੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ 

ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਨਾ ਹੋਣ, ਜਾਂ ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਹਨ, ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਇਹ ਮੰਨ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ IT ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਚਿੰਤਾ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੱਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੇਣ ਲਈ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। CRM ਵਿੱਚ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ? ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਤੋਂ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ? ਖਰਾਬ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ? ਇਹ ਸਾਰੀਆਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਹਨ ਅਤੇ ਆਈਟੀ ਟੀਮਾਂ ਨਾਲ ਕੋਈ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ! ਪਰ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਮਾਰਕਿਟ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਲਈ ਕਦਮ ਨਹੀਂ ਚੁੱਕਦਾ, ਸੰਗਠਨ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। 

ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ 5: ਸਰੋਤ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ 

ਕਈ ਵਾਰ, ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਮੁੱਦੇ ਇੱਕ ਅਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਤ੍ਹਾ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ 'ਤੇ ਉਹੀ ਕੁਆਲਿਟੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। 

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੰਨੇ ਤੋਂ ਲੀਡ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹੋ ਕਿ 80% ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ ਐਂਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ ਨਿਯੰਤਰਣ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਸਿਟੀ ਕੋਡ ਖੇਤਰ ਲਗਾਉਣਾ) ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। 

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡਾਟਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਦਣ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਮੁੱਦੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ ਕੱਢਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ! 

ਡੇਟਾ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਹੈ

ਡੇਟਾ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਹੈ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਇਹ ਡੇਟਾ ਸਹੀ, ਸੰਪੂਰਨ ਜਾਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਪੈਸਾ ਗੁਆ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ। ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੁਣ IT ਵਿਭਾਗ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਾਰਕਿਟ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ?

ਇਹ ਸਾਈਟ ਸਪੈਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਅਕਕੀਮੈਟ ਵਰਤਦੀ ਹੈ. ਜਾਣੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਟਿੱਪਣੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.