چگونه کیفیت داده ها را در کمپین های تبلیغاتی اصلاح کنیم

روزهای تبلیغات اسپری و دعا به پایان رسیده است. آنها برای مدت طولانی بوده اند.

این روزها، هدف گذاری مخاطب بخش مهمی از هر کمپین بازاریابی است. بیشتر بازاریابان از Big Data – جذاب ترین کلمه کلیدی دهه – برای هدف قرار دادن مشتریان بالقوه استفاده می کنند.

خبر بد این است که Big Data بی ارزش است مگر اینکه از بالاترین کیفیت برخوردار باشد.

متأسفانه، بیشتر کمپین های تبلیغاتی توسط داده های نامربوط و غیرقابل اعتماد ایجاد می شوند. بر اساس نظرسنجی گارتنر، داده های با کیفیت بد به طور متوسط ​​سالانه نزدیک به 13 میلیون دلار برای شرکت ها هزینه دارد.

اگر داده‌های باکیفیت ندارید، در وضعیت باخت و باخت هستید: مشتریان بالقوه را به دلیل تبلیغات نادرست از دست می‌دهید و از نظر مالی، قانونی و شهرت خود را در معرض خطر قرار می‌دهید.

برای رفع این مشکل، قبل از راه‌اندازی کمپین‌ها، باید از صحت و کیفیت داده‌هایی که استفاده می‌کنید اطمینان حاصل کنید.

آسان تر از انجام گفت، درست است؟ اما راه‌هایی برای تأیید مجموعه داده‌ها و اطمینان از اینکه داده‌هایی که در آینده جمع‌آوری می‌کنید قابل اعتماد و دقیق هستند وجود دارد.

یک حسابرسی داده از دارایی های جاری خود انجام دهید

ممکن است در حال حاضر از کیفیت داده های خود مطمئن نباشید، اما می توان فرآیندهایی را معرفی کرد که به شما کمک می کند دقیقاً با چه چیزی سر و کار دارید. ممکن و ضروری: تأیید داده ها و بهداشت باید یک عمل معمول باشد.

برای شروع، یک ممیزی کامل از تمام مجموعه داده های منبع داخلی و خارجی انجام دهید. این شامل داده هایی است که شما مستقیماً جمع آوری می کنید و همچنین داده هایی را که از شرکای دیگر مجوز می دهید.

هیچ کس کلمه “حسابرسی” را دوست ندارد، اما این یک بخش ضروری از فرآیند تأیید اطلاعات شما است. به عبارت ساده، باید تأیید کنید که داده های شما از نظر قانونی درست است.

---

---

از تیم های داخلی استفاده کنید یا با یک شریک متخصص در فرآیند داده ها و تأیید خط مشی کار کنید تا تأیید کنید که…

• داده ها با رضایت مناسب جمع آوری شده است.
• الزامات مقررات حفظ حریم خصوصی را رعایت می کند.
• منابع و روش های جمع آوری داده ها شفاف هستند.
• فرآیند تولید داده های حاصل از بهترین شیوه های صنعت پیروی می کند.

ممکن است برخی از داده‌های شما نافذ نباشند، اما بهتر است این موضوع را اکنون دریابید تا اینکه بعداً در جریان دادرسی باشید.

هنگامی که درک بهتری از فرآیندها و سیاست های مورد استفاده برای تولید دارایی های داده خود دارید، می توانید ارزیابی ریسک مجموعه داده های خود را انجام دهید. سپس به شما کمک می کند تصمیم بگیرید که کدام مجموعه داده را ادامه دهید و از کدام یک به دلیل مشکلات احتمالی انطباق یا خطرات کیفیت استفاده نکنید.

به دنبال مشکلات باشید

پس از ممیزی، نوبت به بررسی و ارزیابی خود داده ها می رسد. هنگام بررسی و پاکسازی داده های خود، چند مشکل کلیدی وجود دارد که باید به دنبال آنها باشید.

1. شناسایی و حذف موارد تکراری

داده‌های تکراری می‌توانند از مکان‌های مختلفی به دست آیند: انتقال داده، ورود دستی داده، اتصال‌دهنده‌های شخص ثالث، مبادله داده‌ها و واردات دسته‌ای، همگی می‌توانند باعث ورودی‌های تکراری شوند.

داشتن چندین رکورد برای یک نقطه داده به این معنی است که برای ذخیره سازی هزینه اضافی می پردازید و خطر تفسیر نادرست نتایج خود را دارید. شما همچنین در حال ارسال پیام های اضافی به مشتریان بالقوه خود هستید.

2. داده های قدیمی را بررسی کنید

داده ها مانند شراب یا پنیر نیستند. اصلا پیر نمیشه در واقع، هر چه داده ها قدیمی تر باشند، کاربرد کمتری دارند.

به عنوان مثال، ممکن است مشتری بالقوه ای را هدف قرار دهید که یک سال پیش روی تبلیغ شما کلیک کرده است، اما دیگر در شرکتی که در سوابق شما دارید کار نمی کند. یا ممکن است به داده‌های قصد شریکی متکی باشید که بر اساس رفتارهای خریدی است که شخص شش ماه پیش از خود نشان داده است، در حالی که چرخه خرید محصولات شما بسیار کوتاه‌تر است.

3. به دنبال سوابق ناقص باشید

سوابق ناقص به خصوص اگر هر نوع ورودی داده دستی در فرآیند خود داشته باشید محتمل است.

تصور کنید 30٪ از مشتریان بالقوه خود را که از طریق Google Ads به شما مراجعه می کنند تبدیل می کنید، اما برای نیمی از این تبدیل ها، کانال بازاریابی را به دلیل یک خطای فنی ثبت نمی کنید. هنگامی که زمان جمع آوری یک گزارش بازاریابی فرا می رسد، ممکن است به اشتباه فکر کنید تبلیغات گوگل خیلی موثر نیستند. ممکن است فرصت دو برابر کردن یک استراتژی برنده را از دست بدهید و در عوض ممکن است اشتباهاً در یک کانال کمتر مؤثر سرمایه گذاری کنید.

هنگامی که به دامنه مشکل پاکسازی داده ها رسیدگی می کنید، می توانید تصمیم بگیرید که آیا به اندازه کافی کوچک است که بتوان آن را به صورت دستی برطرف کرد یا ارزش سرمایه گذاری در فناوری برای کمک به آن را دارد.

اگر فقط یک شرکت کوچک هستید، ممکن است ارزش وقت شما را داشته باشد که چند روزی را برای جستجوی CRM خود صرف کنید تا از کامل بودن سوابق خود اطمینان حاصل کنید و شاید مدتی را در LinkedIn صرف کنید تا داده های خود را به روز کنید. اگر داده‌های زیادی دارید که نمی‌توانید به‌طور منطقی آن‌ها را به صورت دستی بررسی کنید، می‌توانید به فناوری یا خدمات خودکاری نگاه کنید که می‌توانند این کار را برای شما انجام دهند.

در وهله اول از داده های بد جلوگیری کنید

در حالت ایده‌آل، پس از استفاده از مجموعه داده‌ها، در موقعیتی قرار نخواهید داشت که مجبور شوید به عقب برگردید و آن‌ها را تأیید کنید. همانطور که می گویند، یک اونس پیشگیری ارزش یک پوند درمان دارد.

در اینجا سه ​​تاکتیک وجود دارد که می تواند به شما کمک کند از مشکل داده های با کیفیت پایین به طور کلی جلوگیری کنید.

1. فرآیند حسابرسی داده های خود را استاندارد کنید

معیارهایی را تعیین کنید که از قبل برای انتخاب منابع داده به آنها تکیه خواهید کرد و فرآیندی را – به صورت داخلی یا با یک شریک حسابرسی – برای تأیید انطباق با معیارهای خود ایجاد کنید. چنین راستی‌آزمایی باید قبل از کار با شرکای جدید داده یا معرفی روش‌های جدید جمع‌آوری داده‌ها انجام شود. باید به یک رویه عملیاتی استاندارد تبدیل شود تا اطمینان حاصل شود که همه بهترین شیوه های شما را می دانند و مجموعه داده ها را به طور مداوم ارزیابی می کنند.

2. نظارت مستمر داده را تنظیم کنید

علی‌رغم بهترین شیوه‌های شما، داده‌های بد می‌توانند وارد شوند. شرکای داده می‌توانند تکنیک‌ها یا روش‌های جمع‌آوری خود را تغییر دهند، که می‌تواند بر عملکرد شما از استفاده از آن داده‌ها تأثیر بگذارد.

به‌جای اینکه منتظر بمانید تا کیفیت داده‌ها به مشکل تبدیل شود، نظارت منظم بر داده‌های خود را به صورت خودکار یا دستی تنظیم کنید. همچنین، بازرسی‌های منظمی را از شرکای داده‌های خود انجام دهید تا بررسی کنید که چه چیزی در فرآیندهای آنها تغییر کرده یا نکرده است.

3. آبکشی کنید و تکرار کنید

اگر این دو مرحله را تکرار کنید، مجموعه داده ای تمیز، قوی و کم خطر خواهید داشت که می توانید برای کمپین های بازاریابی خود به آن تکیه کنید.

اجازه ندهید داده های بد تبلیغات شما را خراب کند

در یک دنیای ایده آل، مشتریان ایده آل می توانند متقاعد کننده ترین تبلیغ را دقیقاً در زمان مناسب ببینند و تبدیل شوند.

آن دنیای بی‌نقص چندان دور از ذهن نیست: داده‌ها می‌توانند به شما کمک کنند تا آن را به راحتی انجام دهید – اگر داده‌های با کیفیت خوب باشند.

این وضعیت را در نظر بگیرید: شما داده‌هایی را از شریکی تهیه می‌کنید که در طول جمع‌آوری داده‌های اصلی، یک انتخاب واضح ارائه نکرده است. آن شریک همچنین با کاربر در مورد نحوه استفاده از داده های جمع آوری شده شفاف نبود. شما سعی می کنید با مشتری احتمالی تماس بگیرید، اما با آزردگی و ناامیدی مواجه می شوید زیرا، البته، او در وهله اول هرگز با شما موافقت نکرده است. این چشم انداز به یک سرنخ تبدیل نمی شود، که بدیهی است که باعث اتلاف وقت و پول شما می شود. بدتر از آن، ممکن است در نتیجه استفاده از داده‌هایی که به‌صورت ناسازگار جمع‌آوری شده‌اند، با مشکلات احتمالی انطباق مواجه شوید.

حال این سناریو را تصور کنید: یک تبلیغ گوگل به مشتری ایده‌آل شما می‌رسد، که آن را می‌بیند و پس از ارائه یک انتخاب واضح، در لیست پستی شما ثبت‌نام می‌کند. تیم فروش شما با آن شخص صحبت می کند و به لطف رضایت واضح و داده های پاک در مورد آن مشتری، دقیقاً می داند که نیازهای مشتری چیست. مشتری بالقوه تبدیل می‌شود و تیم بازاریابی شما می‌داند که Google Ads به لطف جمع‌آوری داده‌های پاک و رضایت واضح مشتری برای تماس با شما، راه بسیار خوبی است. داده های بزرگ برای پیروزی!

با اعتبارسنجی دقیق منابع داده، پاکسازی داده‌های فعلی، و راه‌اندازی روش‌هایی برای جلوگیری از خطرات جمع‌آوری داده‌های ضعیف در آینده، تبلیغات شما هم از نظر اثربخشی و هم از نظر ROI افزایش می‌یابد.

منابع بیشتر در مورد کیفیت داده ها

عنصر کلیدی موفقیت کمپین بازاریابی: داده های با کیفیت

چگونه داده های بد به شرکت های B2B آسیب می زند [Infographic]

ABM، Martech Trends، و اهمیت بهداشت داده ها: کیتی بولارد از DiscoverOrg در بازاریابی هوشمند [Podcast]