Deduplizéierung: Bescht Praktiken Fir Duplikat Clientsdaten ze vermeiden oder ze korrigéieren

Daten Deduplikatioun Best Practices fir CRM

Duplizéiert Donnéeë reduzéieren net nëmmen d'Genauegkeet vu Geschäftsinsichten, awer et kompromitt d'Qualitéit vun Ärem Clientserfarung. Och wann d'Konsequenze vun Duplikatdaten vu jidderengem konfrontéiert sinn - IT Manager, Geschäftsbenotzer, Datenanalysten - huet et dee schlëmmsten Impakt op de Marketingbetrib vun enger Firma. Wéi d'Marketer d'Produkt- a Serviceafferen an der Industrie representéieren, kënnen aarm Daten séier Är Markereputatioun ofleeën a féieren zu negativen Clientserfarungen. Duplizéiert Daten am CRM vun der Firma geschéien aus verschiddene Grënn.

Vun engem mënschleche Feeler u Clienten déi liicht aner Informatioun op verschiddene Punkte vun der Zäit an der organisatorescher Datebank ubidden. Zum Beispill weist e Konsument säin Numm als Jonathan Smith op enger Form an Jon Smith op der anerer. D'Erausfuerderung gëtt duerch eng wuessend Datebank verschäerft. Et ass dacks ëmmer méi haart fir Administrateuren DB ze verfollegen an och déi relevant Daten ze verfollegen. Et gëtt ëmmer méi usprochsvoll fir sécherzestellen datt den DB vun der Organisatioun korrekt bleift “.

Natik Ameen, Marketing Expert bei Canz Marketing

An dësem Artikel wäerte mir déi verschidden Aarte vun Duplikatdaten kucken, an e puer nëtzlech Strategien déi Marketing kënnen benotze fir hir Firmendatebanken ze dedupéieren.

Verschidde Typen vun Duplikaten Daten

Duplizéiert Date ginn normalerweis als Kopie vum Original erkläert. Awer et gi verschidden Typen vun Duplikat Daten déi Komplexitéit zu dësem Problem bäidroen.

  1. Genau Duplikaten an der selwechter Quell - Dëst passéiert wann Opzeechnunge vun enger Datenquell an eng aner Datequell transferéiert ginn, ouni passend oder fusionéiert Techniken ze berécksiichtegen. E Beispill wier d'Informatioun vu CRM op en E-Mail Marketing Tool ze kopéieren. Wann Äre Client op Ären Newsletter abonnéiert ass, da gëtt säi Rekord schonn am E-Mail Marketing-Tool präsent, an d'Daten aus dem CRM op den Tool transferéieren duplizéiert Kopie vun der selwechter Entitéit. 
  2. Genau Duplikaten a méi Quellen - Genau Duplikaten a méi Quelle entstinn normalerweis wéinst Daten Backup Initiativen bei enger Firma. Organisatiounen tendéieren zu der Dateschutzaktivitéit, an si sinn ufälleg fir all Kopie vun Daten ze späicheren déi se bei Hand hunn. Dëst féiert zu disparate Quellen déi duplizéiert Informatioun enthalen.
  3. Variéiert Duplikater a méi Quellen - Duplikater kënnen och mat ënnerschiddlechen Informatioune existéieren. Dëst geschitt normalerweis wann Clienten Ännerungen am Familljennumm, Jobtitel, Firma, E-Mail Adress, asw. A well et bemierkenswäert Ënnerscheeder tëscht alen an neien Opzeechnunge ginn, gëtt déi erakommend Informatioun als eng nei Entitéit behandelt.
  4. Net exakt Duplikaten an déiselwecht oder méi Quellen - En net-exakt Duplikat ass wann en Datewäert déiselwecht Saach bedeit, awer et ass op verschidde Weeër duergestallt. Zum Beispill den Numm Dona Jane Ruth kéint als Dona J. Ruth oder DJ Ruth gespäichert ginn. All Datenwäerter representéieren déiselwecht Saach awer wann se duerch einfach Datenmatchingstechnike verglach ginn, gi se als netmatches ugesinn.

Deduplizéierung kann e ganz komplexe Prozess sinn, well Konsumenten an Entreprisen dacks hir Kontaktdaten iwwer Zäit änneren. Et gëtt Varianz wéi se all Feld vun Daten aginn - vun hirem Numm, E-Mail Adress (en), Wunnadress, Geschäftsadress, asw.

Hei ass eng Lëscht vu 5 Bestänneg Praktiken fir d'Deduplizéierung vun Daten déi d'Markéierer haut kënne benotzen.

Strategie 1: Hutt Validatiounskontrollen Op Datentrëtt

Dir sollt strikt Validatiounskontrollen op all Datenentrée Site hunn. Dëst beinhalt sécherzestellen datt d'Input Daten dem erfuerderten Datentyp, Format, a leien tëscht akzeptabelen Terrainen entspriechen. Dëst kann e laange Wee maachen fir Är Daten komplett, gëlteg a korrekt ze maachen. Ausserdeem ass et entscheedend datt Ären Datenentrée Workflow net nëmme konfiguréiert ass fir nei Opzeechnungen ze kreéieren awer éischt Sich a fënnt ob den Dataset en existente Rekord enthält deen mat dem erakommende passt. An an esou Fäll fënnt et nëmmen an aktualiséiert, anstatt e neie Rekord ze kreéieren. Vill Firme hu Schecken fir de Client agebaut fir och seng eegen Duplikat Daten ze léisen.

Strategie 2: Deduplizéiert mat automatiséierten Tools

Benotzt Selbstservice Daten Deduplication Software dat kann Iech hëllefen mat duplizéierten Dossieren z'identifizéieren an ze botzen. Dës Tools kënnen standardiséieren Donnéeën, präzis genau an net exakt Matcher ze fannen, a si hunn och op der manueller Aarbecht gekierzt fir duerch Dausende vun Reihen vun Daten ze kucken. Gitt sécher datt den Tool Ënnerstëtzung bitt fir Daten aus enger grousser Villfalt vu Quellen wéi Excel Blieder, CRM Datebank, Lëschten, etc.

Strategie 3: Benotzt dataspezifesch Deduplikatiounstechniken

Ofhängeg vun der Natur vun den Date gëtt d'Dedu-Duplikatioun anescht ausgefouert. Marketing solle virsiichteg sinn beim Ofleeë vun Daten, well datselwecht kann eppes anescht iwwer verschidden Datenattributer heeschen. Zum Beispill, wann zwee Datenrecords op enger E-Mail Adress passen, da gëtt et eng héich Wahrscheinlechkeet datt se Duplikater sinn. Awer wann zwee Opzeechnunge mat der Adress passen, ass et net onbedéngt en Duplikat, well zwou Persounen, déi zum selwechte Stot gehéieren, kéinten eenzel Abonnementer bei Ärer Firma hunn. Also gitt sécher d'Deduplizéierung, d'Fusioun an d'Spuere vun Aktivitéiten no der Art vun Daten déi Är datasets enthalen implementéieren.

Strategie 4: Erreecht De Golden Master Record Duerch Data Beräicherung

Wann Dir d'Lëscht vun de Matcher bestëmmt hutt, déi an Ärer Datebank existéieren, ass et wichteg dës Informatioun z'analyséieren ier d'Daten fusionéieren oder entschäerfen. Wa verschidde Rekorder fir eng eenzeg Entitéit existéieren an e puer ongenau Informatioune representéieren, ass et am beschten dës records ze läschen. Op där anerer Säit, wann Duplikaten onvollstänneg sinn, da sinn d'Datenfusionen e bessere Choix well et wäert d'Dateberäicherung aktivéieren, a fusionéiert Opzeechnunge kënne méi Wäert fir Äert Geschäft ginn. 

Egal wéi, d'Markateure solle schaffen fir eng eenzeg Vue op hir Marketinginformatioun z'erreechen, genannt gëllene Master Rekord.

Strategie 5: Monitor Datenqualitéit Indicateuren

Eng lafend Ustrengung fir Är Donnéeën propper an entzu ze halen ass dee beschte Wee fir Är Datendeduplizéierungsstrategie auszeféieren. En Tool dat Datenprofiléiere a Qualitéitsmanagementfeatures ubitt kann hei gutt gebrauchen. Et ass onbedéngt fir Vermarkter en Aa ze behalen wéi korrekt, valabel, komplett, eenzegaarteg a konsequent d'Donnéeë sinn déi fir Marketing Operatiounen benotzt ginn.

Wéi Organisatiounen weider Datenapplikatiounen zu hire Geschäftsprozesser bäifügen, ass et fir all Händler noutwendeg ginn d'Dataduplizéierungsstrategien op der Plaz ze hunn. Initiativ wéi d'Deduplizéierungs-Tools ze benotzen, a besser Validatiouns-Workflows z'entwéckele fir Datenopzeechnungen ze kreéieren an ze aktualiséieren sinn e puer entscheedend Strategien déi zouverlässeg Datenqualitéit an Ärer Organisatioun erméiglechen.

Iwwer Data Ladder

Data Ladder ass eng Datequalitéitemanagementplattform déi Firmen hëlleft beim Botzen, Kategoriséieren, Standardiséieren, Deduplizéieren, Profiléieren an hir Donnéeën ze beräicheren. Eis industrie-führend Daten Matching Software hëlleft Iech passend Dossieren ze fannen, Daten ze fusionéieren an Duplikater ze läschen mat intelligente fuzzy Matching a Maschinneléieren Algorithmen, egal wou Är Donnéeë wunnen an a wéi engem Format.

Luet e Gratis Test vun Data Ladder's Data Matching Software erof

Wat denks du?

Dëse Site benotzt Akismet fir Spam ze reduzéieren. Léiert wéi Är Kommentarfaten veraarbecht ginn.