Hoe entiteitsresolúsje wearde tafoeget oan jo marketingprosessen

Wat is entiteitsresolúsje yn marketinggegevens

In grut oantal B2B-marketeers - hast 27% - jout dat ta ûnfoldwaande gegevens hawwe har 10% koste, of yn guon gefallen, noch mear yn jierlikse ynkomsten ferliezen.

Dit markearret dúdlik in wichtich probleem dat de measte marketeers hjoed tsjinkomme, en dat is: minne gegevenskwaliteit. Unfolsleine, ûntbrekkende of minne kwaliteit gegevens kinne enoarme ynfloed hawwe op it sukses fan jo marketingprosessen. Dit bart om't hast alle ôfdielingsprosessen by in bedriuw - mar spesifyk ferkeap en marketing - swier oandreaun wurde troch organisatoaryske gegevens.

Oft it no in folsleine, 360-werjefte is fan jo klanten, leads, as prospects, of oare ynformaasje yn ferbân mei produkten, tsjinstferliening of adreslokaasjes - marketing is wêr't it allegear byinoar komt. Dit is de reden wêrom't marketeers it measte lije as in bedriuw gjin goede kaders foar gegevenskwaliteitsbehear brûkt foar trochgeande profilearring fan gegevens en fixaasje fan gegevenskwaliteit.

Yn dit blog wol ik omtinken jaan oan it meast foarkommende probleem fan gegevenskwaliteit en hoe't it ynfloed hat op jo krityske marketingprosessen; wy sille dan sjen nei in potinsjele oplossing foar dit probleem, en as lêste, wy sille sjen hoe't wy kinne fêststelle it op in trochgeande basis.

Dus, lit ús begjinne!

Grutste probleem fan gegevenskwaliteit tsjinoer Marketers

Hoewol, minne kwaliteit fan gegevens feroarsaket in lange list fan problemen foar marketeers by in bedriuw, mar hawwen levere gegevens oplossings oan 100+ kliïnten, it meast foarkommende gegevens kwaliteit probleem dat wy hawwe sjoen minsken face is:

It berikken fan ien werjefte fan kearngegevensaktiva.

Dit probleem ferskynt as dûbele records wurde opslein foar deselde entiteit. Hjir kin de term entiteit alles betsjutte. Meastentiids, yn 't ryk fan marketing, kin it wurd entiteit ferwize nei: klant, lead, prospect, produkt, lokaasje, of wat oars dat de kearn is foar de prestaasjes fan jo marketingaktiviteiten.

De ynfloed fan dûbele records op jo marketingprosessen

De oanwêzigens fan dûbele records yn datasets brûkt foar marketingdoelen kin in nachtmerje wêze foar elke marketer. As jo ​​dûbele records hawwe, binne de folgjende serieuze senario's wêr't jo yn kinne rinne:

  • Fergrieme tiid, budzjet en ynspanningen - Sûnt jo dataset befettet meardere records foar deselde entiteit, kinne jo einigje ynvestearje tiid, budzjet, en ynspannings meardere kearen foar deselde klant, prospect, of lead.
  • Net yn steat om personaliseare ûnderfiningen te fasilitearjen - Dûbele records befetsje faak ferskate dielen fan ynformaasje oer in entiteit. As jo ​​​​marketingkampanjes hawwe útfierd mei in ûnfolsleine werjefte fan jo klanten, kinne jo einigje dat jo jo klanten net heard of ferkeard begrepen fiele.
  • Unkrekte marketingrapporten - Mei dûbele gegevensrecords kinne jo einigje mei it jaan fan in ûnkrekt sicht fan jo marketing-ynspanningen en har rendemint. Jo hawwe bygelyks 100 leads per e-post stjoerd, mar allinich antwurden fan 10 krigen - it kin wêze dat allinich 80 fan dy 100 unyk wiene, en de rest fan 'e 20 duplikaten.
  • Reduzearre operasjonele effisjinsje en produktiviteit fan meiwurkers - As teamleden gegevens foar in bepaalde entiteit ophelje en meardere records fine opslein oer ferskate boarnen of yn 'e rin fan' e tiid sammele yn deselde boarne, fungearret it as in enoarme roadblock yn wurknimmerproduktiviteit. As dit frij faak bart, dan hat it merkber ynfloed op de operasjonele effisjinsje fan in hiele organisaasje.
  • Net yn steat om korrekte konverzje-atskriuwing út te fieren - As jo ​​​​deselde besiker as in nije entiteit hawwe opnommen elke kear as se jo sosjale kanalen of webside hawwe besocht, sil it jo hast ûnmooglik wurde om krekte konverzje-atskriuwing út te fieren, en it krekte paad te witten dat de besiker folge nei konverzje.
  • Net levere fysike en elektroanyske mails - Dit is it meast foarkommende gefolch fan dûbele records. Lykas earder neamd, hat elk duplikaat record de neiging om in dielwerjefte fan 'e entiteit te befetsjen (dêrom binne de records yn't earste plak as duplikaten yn jo dataset bedarre). Om dizze reden kinne bepaalde records fysike lokaasjes of kontaktynformaasje ûntbrekke, wat kin feroarsaakje dat e-mails mislearje.

Wat is Entity Resolution?

Entiteit resolúsje (ER) is it proses om te bepalen wannear't ferwizings nei echte entiteiten lykweardich binne (deselde entiteit) of net lykweardich (ferskillende entiteiten). Mei oare wurden, it is it proses fan it identifisearjen en keppeljen fan meardere records oan deselde entiteit as de records oars wurde beskreaun en oarsom.

Entiteitsresolúsje en ynformaasjekwaliteit troch John R. Talburt

Implementearje entiteitsresolúsje yn jo marketingdatasets

Nei't jo de skriklike ynfloed fan duplikaten sjoen hawwe op it sukses fan jo marketingaktiviteiten, is it ymperatyf om in ienfâldige, mar krêftige, metoade te hawwen foar deduplicate jo datasets. Dit is wêr it proses fan entiteit resolúsje komt yn Simply, entiteit resolúsje ferwiist nei it proses fan it identifisearjen hokker records hearre ta deselde entiteit.

Ofhinklik fan de kompleksiteit en de steat fan kwaliteit fan jo datasetten, kin dit proses in oantal stappen befetsje. Ik sil jo troch elke stap fan dit proses nimme, sadat jo kinne begripe wat it krekt ynhâldt.

Opmerking: ik sil de generyske term 'entiteit' brûke by it beskriuwen fan it proses hjirûnder. Mar itselde proses is fan tapassing en mooglik foar elke entiteit belutsen by jo marketingproses, lykas klant, lead, prospect, lokaasjeadres, ensfh.

Stappen yn it proses fan resolúsje fan entiteiten

  1. It sammeljen fan entiteitsgegevensrecords dy't wenje oer ferskate gegevensboarnen - Dit is de earste en wichtichste stap fan it proses, dêr't jo identifisearje wêr krekt de entiteitsrecords wurde opslein. Dit kin gegevens wêze dy't komme fan advertinsjes op sosjale media, websideferkear, of mei de hân ynfierd troch ferkeapers of marketingpersoniel. Sadree't de boarnen binne identifisearre, alle records moatte wurde byinoar brocht op ien plak.
  2. Profilearring kombinearre records - As de records ienris yn ien dataset binne brocht, is it no tiid om de gegevens te begripen en de ferburgen details oer de struktuer en ynhâld te ûntdekken. Gegevensprofilearring analysearret jo gegevens statistysk en fynt út as gegevenswearden ûnfolslein, leech binne of injildich patroan en opmaak folgje. Profilearjen fan jo dataset ûntbleatet oare sokke details, en markeart potensjele mooglikheden foar gegevensreiniging.
  3. Cleaning en standerdisearring fan gegevens records - In yngeand gegevensprofyl jout jo in hannelbere list mei items foar skjinmeitsjen en standerdisearring fan jo dataset. Dit kin stappen omfetsje om ûntbrekkende gegevens yn te foljen, gegevenstypen te korrigearjen, patroanen en formaten te reparearjen, en ek it parsearjen fan komplekse fjilden yn sub-eleminten foar bettere gegevensanalyse.
  4. Oerienkommende en keppele records dy't ta deselde entiteit hearre - No binne jo gegevensrecords klear om te wurde matched en keppele, en dan finalisearje hokker records by deselde entiteit hearre. Dit proses wurdt meastentiids dien troch it ymplementearjen fan yndustry-grade of proprietêre oerienkommende algoritmen dy't óf eksakte oerienkomst útfiere op unyk identifisearjende attributen, of fuzzy match op in kombinaasje fan attributen fan in entiteit. Yn it gefal dat de resultaten fan it oerienkommende algoritme net krekt binne of falske positiven befetsje, moatte jo miskien it algoritme fine-tune of ferkearde oerienkomsten manuell markearje as duplikaten of net-duplikaten.
  5. It útfieren fan regels foar it fusearjen fan entiteiten yn gouden records - Dit is wêr't de definitive fúzje bart. Jo wolle wierskynlik gjin gegevens ferlieze oer in entiteit opslein yn records, dus dizze stap giet oer it konfigurearjen fan regels om te besluten:
    • Hokker rekord is it masterrekord en wêr binne syn duplikaten?
    • Hokker attributen fan duplikaten wolle jo kopiearje nei it masterrekord?

Sadree't dizze regels binne konfigurearre en ymplementearre, de útfier is in set fan gouden records fan jo entiteiten.

In trochgeande entiteitsresolúsje-kader ynstelle

Hoewol't wy gongen troch in ienfâldige stap-foar-stap gids foar it oplossen fan entiteiten yn in marketing dataset, is it wichtich om te begripen dat dit moat wurde behannele as in trochgeand proses by jo organisaasje. Bedriuwen dy't ynvestearje yn it begripen fan har gegevens en it reparearjen fan har kearnkwaliteitsproblemen binne ynsteld foar in folle mear kânsrike groei.

Foar flugge en makliker ymplemintaasje fan sokke prosessen, kinne jo ek foarsjen gegevens operators of sels marketeers by jo bedriuw mei maklik te brûken entiteit resolúsje software, dat kin liede se troch de stappen neamd hjirboppe.

Konklúzjend kinne wy ​​feilich sizze dat in duplikaatfrije dataset fungearret as in krúsjale spiler by it maksimalisearjen fan ROI fan marketingaktiviteiten en it fersterkjen fan merkreputaasje oer alle marketingkanalen.