Deduplikaasje: bêste praktiken foar it foarkommen of korrizjearjen fan duplikaatgegevens fan klanten

Beste praktiken foar data-duplikaasje foar CRM

Dûbele gegevens ferminderje net allinich de krektens fan saaklike ynsjoggen, mar it kompromitteart ek de kwaliteit fan jo klantûnderfining. Hoewol de konsekwinsjes fan duplikaatgegevens troch elkenien wurde konfrontearre - IT-managers, saaklike brûkers, data-analysten - hat it de minste ynfloed op de marketingbedriuwen fan in bedriuw. Om't marketeers it produkt- en tsjinstoanbod fan 'e bedriuw fertsjintwurdigje yn' e sektor, kinne minne gegevens jo merkreputaasje fluch ferwiderje en liede ta it leverjen fan negative klantûnderfiningen. Dûbele gegevens yn 'e CRM fan it bedriuw bart troch in ferskaat oan redenen.

Fan in minsklike flater oant klanten dy't op ferskate punten yn 'e tiid yn' e organisaasjedatabase wat oare ynformaasje leverje. In konsumint listet bygelyks syn namme op as Jonathan Smith op 'e iene foarm en Jon Smith op' e oare. De útdaging wurdt fergrutte troch in groeiende database. It is faak hieltyd dreger foar behearders om DB by te hâlden en ek de relevante gegevens te folgjen. It wurdt hieltyd mear útdaagjend om derfoar te soargjen dat de DB fan 'e organisaasje krekt bliuwt ”.

Natik Ameen, Marketingekspert by Canz Marketing

Yn dit artikel sille wy sjen nei de ferskate soarten duplikaatgegevens, en wat nuttige strategyen dy't marketeers kinne brûke om har bedriuwsdatabases op te lizzen.

Ferskillende soarten duplikaatgegevens

Dûbele gegevens wurde meast útlein as in kopy fan it orizjineel. Mar d'r binne ferskate soarten duplikaatgegevens dy't kompleksiteit tafoegje oan dit probleem.

  1. Krekte duplikaaten yn deselde boarne - Dit bart as platen fan ien gegevensboarne wurde oerbrocht nei in oare gegevensboarne sûnder te beskôgjen fan oerienkommende of fusearende techniken. In foarbyld soe wêze it kopiearjen fan ynformaasje fan CRM nei in ark foar e-postmarketing. As jo ​​klant hat ynskreaun op jo nijsbrief, dan is har record al oanwêzich yn 'e e-post marketing-ark, en it oerdragen fan gegevens fan CRM nei it ark sil duplikaat kopyen meitsje fan deselde entiteit. 
  2. Eksakte duplikaat yn meardere boarnen - Eksakte duplikaaten yn meardere boarnen ûntsteane meastentiids troch inisjativen foar gegevensback-up by in bedriuw. Organisaasjes hawwe de neiging om te wjerstean tsjin aktiviteiten foar gegevensreiniging, en binne gefoelich om alle kopyen fan gegevens dy't se by de hân hawwe op te slaan. Dit liedt ta ûnderskate boarnen mei duplikaatynformaasje.
  3. Fariearjende duplikaat yn meardere boarnen - Duplikaten kinne ek bestean mei ferskate ynformaasje. Dit komt normaal foar as kliïnten feroaringen trochgeane yn efternamme, funksje-titel, bedriuw, e-postadres, ensfh. En om't d'r opmerklike ferskillen binne tusken âlde en nije records, wurdt de ynkommende ynformaasje behannele as in nije entiteit.
  4. Net-eksakte duplikaat yn deselde as meardere boarnen - In net-eksakte duplikaat is as in gegevenswearde itselde betsjut, mar it wurdt op ferskate manieren fertsjintwurdige. De namme Dona Jane Ruth koe bygelyks wurde bewarre as Dona J. Ruth as DJ Ruth. Alle gegevenswearden fertsjintwurdigje itselde ding, mar as se wurde fergelike fia ienfâldige techniken foar datatafling, wurde se beskôge as net-oerienkomsten.

Deduplikaasje kin in heul kompleks proses wêze, om't konsuminten en bedriuwen har kontaktgegevens oer tiid faak feroarje. D'r is ferskil yn hoe't se elk fjild fan gegevens ynfiere - fanút har namme, e-postadres (s), wenadres, bedriuwsadres, ensfh.

Hjir is in list mei 5 best practices foar dataduplikaasje dy't markanten hjoed kinne begjinne te brûken.

Strategy 1: Haw falidaasjekontrôles by gegevensynfier

Jo moatte strikte validaasjekontrôles hawwe op alle siden foar gegevensynfier. Dit omfetsje soargje dat de ynfiergegevens oerienkomme mei it fereaske gegevenstype, formaat, en leit tusken akseptabele gebieten. Dit kin in lange wei gean om jo gegevens folslein, jildich en krekt te meitsjen. Fierder is it essensjeel dat jo workflow foar gegevensynfier net allinich is konfigurearre om nije records te meitsjen, mar earst sykjen en fynt as de dataset in besteande record befettet dy't oerienkomt mei de ynkommende. En yn sokke gefallen fynt en fernijt it allinich, ynstee fan in nij rekord te meitsjen. In protte bedriuwen hawwe kontrôles foar de klant opnommen om ek har eigen duplikaatgegevens op te lossen.

Strategie 2: Deduplikaasje útfiere mei automatyske ark

Brûk selsservice data deduplikaasje software dat kin jo helpe by it identifisearjen en skjinmeitsjen fan duplikaat. Dizze ark kin gegevens standardisearje, fine krekte en net-krekte wedstriden sekuer, en se besunigje ek op 'e hantlieding om troch tûzenen rigen gegevens te sjen. Soargje derfoar dat it ark stipe biedt foar it ymportearjen fan gegevens út in breed ferskaat oan boarnen lykas excelblêden, CRM-database, listen, ensfh.

Strategie 3: Gegevensspesifike ôflossingstechniken brûke

Ofhinklik fan 'e aard fan gegevens wurdt deduplikaasje fan gegevens oars útfierd. Marketeers moatte foarsichtich wêze by it opheljen fan gegevens, om't itselde ding oars kin betsjutte oer ferskate gegevensattributen. As bygelyks twa gegevensrecords oerienkomme op in e-postadres, dan is d'r in heule kâns dat se duplikaat binne. Mar as twa records oerienkomme op adres, dan is it net needsaaklik in duplikaat, om't twa persoanen dy't ta deselde húshâlding hearre aparte abonneminten by jo bedriuw kinne hawwe. Soargje derfoar dat jo aktiviteiten foar deduplikaasje, gearfoegjen en suverjen fan gegevens ymplementearje neffens de soarte gegevens dy't jo datasets befetsje.

Strategie 4: It gouden masterrekord berikke fia gegevensferriking

As jo ​​ienris de list hawwe bepaald fan oerienkomsten dy't yn jo database besteane, is it wichtich om dizze ynformaasje te analysearjen foardat besluten kinne wurde fuseare of fuortsmite. As meardere records besteane foar ien entiteit en guon fertsjintwurdigje ferkearde ynformaasje, dan is it it bêste om dizze records te suverjen. Oan 'e oare kant, as duplikaaten ûnfolslein binne, dan is gegevensfúzje in bettere kar, om't it gegevensferriking sil ynskeakelje, en fuseare records kinne mear wearde tafoegje oan jo bedriuw. 

Hoe dan ek, marketeers moatte wurkje om ien werjefte te berikken fan har marketingynformaasje, neamd de gouden masterrekord.

Strategy 5: Yndikatoren foar datakwaliteit kontrolearje

In trochgeande poging om jo gegevens skjin te hâlden en te fertsjinjen is de bêste manier om jo strategie foar data-deduplikaasje út te fieren. In ark dat funksjes foar profilearjen fan gegevens en kwaliteitsbehear biedt kin hjir fan grut gebrûk wêze. It is needsaaklik foar marketeers om yn de gaten te hâlden hoe krekt, jildich, folslein, unyk en konsekwint de gegevens binne dy't brûkt wurde foar marketingaksjes.

Om't organisaasjes trochgean mei it tafoegjen fan datatoepassingen oan har bedriuwsprosessen, is it foar elke marketer needsaaklik wurden dataduplisaasjestrategyen te plak binne. Inisjatyf lykas it brûken fan data-deduplikaasje-ark, en it ûntwerpen fan bettere validaasjewurkflows foar it oanmeitsjen en bywurkjen fan gegevensrekords binne inkele krúsjale strategyen dy't betroubere datakwaliteit yn jo organisaasje kinne ynskeakelje.

Oer Data Ladder

Data Ladder is in platfoarm foar behear fan datakwaliteit dat bedriuwen helpt by it skjinmeitsjen, kategorisearjen, standerdisearjen, deduplisearjen, profilearjen en ferrykjen fan har gegevens. Us toonaangevende software foar datamatching helpt jo bypassende records te finen, gegevens gear te foegjen en duplikaat te ferwiderjen mei yntelliginte fuzzy matching en algoritmen foar masine-learen, ûnôfhinklik wêr't jo gegevens libje en yn hokker formaat.

Download in fergese proefferzje fan Data Matching Software foar dataladder

Wat tinksto?

Dizze side brûkt Akismet om spam te ferleegjen. Learje hoe't jo kommentaargegevens ferwurke wurde.