మార్కెటింగ్‌కి నాణ్యమైన డేటా అవసరం - డేటా ఆధారితం – పోరాటాలు & పరిష్కారాలు

మార్కెటింగ్ డేటా నాణ్యత మరియు డేటా ఆధారిత మార్కెటింగ్

మార్కెటర్లు డేటా ఆధారితంగా ఉండటానికి తీవ్ర ఒత్తిడిని ఎదుర్కొంటున్నారు. అయినప్పటికీ, విక్రయదారులు పేలవమైన డేటా నాణ్యత గురించి మాట్లాడటం లేదా వారి సంస్థలలో డేటా నిర్వహణ మరియు డేటా యాజమాన్యం లేకపోవడాన్ని ప్రశ్నించడం మీకు కనిపించదు. బదులుగా, వారు చెడ్డ డేటాతో డేటా-ఆధారితంగా ఉండటానికి ప్రయత్నిస్తారు. విషాద వ్యంగ్యం! 

చాలా మంది విక్రయదారులకు, అసంపూర్ణ డేటా, అక్షరదోషాలు మరియు నకిలీలు వంటి సమస్యలు సమస్యగా కూడా గుర్తించబడవు. వారు ఎక్సెల్‌లో తప్పులను సరిదిద్దడానికి గంటల తరబడి వెచ్చిస్తారు లేదా డేటా సోర్స్‌లను కనెక్ట్ చేయడానికి మరియు వర్క్‌ఫ్లోలను మెరుగుపరచడానికి ప్లగిన్‌ల కోసం పరిశోధిస్తూ ఉంటారు, అయితే ఇవి డేటా నాణ్యత సమస్యలని సంస్థ అంతటా అలల ప్రభావం చూపుతాయని, ఫలితంగా లక్షలాది మంది నష్టపోతారని వారికి తెలియదు. డబ్బు. 

డేటా నాణ్యత వ్యాపార ప్రక్రియను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది

ఈ రోజు మార్కెటర్‌లు కొలమానాలు, ట్రెండ్‌లు, నివేదికలు మరియు విశ్లేషణలతో మునిగిపోయారు, డేటా నాణ్యత సవాళ్లతో మెలికగా ఉండటానికి వారికి సమయం లేదు. కానీ అది సమస్య. విక్రయదారులకు ప్రారంభించడానికి ఖచ్చితమైన డేటా లేకపోతే, ప్రపంచంలో వారు సమర్థవంతమైన ప్రచారాలను ఎలా సృష్టించగలరు? 

నేను ఈ భాగాన్ని రాయడం ప్రారంభించినప్పుడు నేను చాలా మంది విక్రయదారులను చేరుకున్నాను. నాకు దక్కడం అదృష్టం ఆక్సెల్ లావెర్గ్నే, సహ వ్యవస్థాపకుడు రివ్యూఫ్లోజ్ పేలవమైన డేటాతో తన అనుభవాన్ని పంచుకోవడానికి. 

నా ప్రశ్నలకు అతని తెలివైన సమాధానాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి. 

  1. మీరు మీ ఉత్పత్తిని నిర్మిస్తున్నప్పుడు డేటా నాణ్యతతో మీరు మొదట ఎదుర్కొన్న ఇబ్బందులు ఏమిటి? నేను రివ్యూ జనరేషన్ ఇంజిన్‌ని సెటప్ చేస్తున్నాను మరియు సంతోషంగా ఉన్న కస్టమర్‌లకు రివ్యూ రిక్వెస్ట్‌లను పంపడానికి కొన్ని హుక్స్ అవసరం, ఆ సమయంలో వారు సానుకూల సమీక్షను అందించవచ్చు. 

    ఇది జరిగేలా చేయడానికి, బృందం నికర ప్రమోటర్ స్కోర్‌ను సృష్టించింది (NPS) సైన్ అప్ చేసిన 30 రోజుల తర్వాత పంపబడే సర్వే. కస్టమర్ సానుకూల NPSని వదిలిపెట్టినప్పుడల్లా, మొదట్లో 9 మరియు 10, తర్వాత 8, 9 మరియు 10కి విస్తరించబడినప్పుడు, వారు సమీక్షను అందించడానికి మరియు బదులుగా $10 బహుమతి కార్డ్‌ని పొందడానికి ఆహ్వానించబడతారు. ఇక్కడ అతిపెద్ద సవాలు ఏమిటంటే, NPS విభాగం మార్కెటింగ్ ఆటోమేషన్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో ఏర్పాటు చేయబడింది, అయితే డేటా NPS సాధనంలో కూర్చుంది. డిస్‌కనెక్ట్ చేయబడిన డేటా సోర్స్‌లు మరియు టూల్స్ అంతటా అస్థిరమైన డేటా అడ్డంకిగా మారాయి, దీనికి అదనపు సాధనాలు మరియు వర్క్‌ఫ్లోలను ఉపయోగించడం అవసరం.

    బృందం వేర్వేరు లాజిక్ ఫ్లోలు మరియు ఇంటిగ్రేషన్ పాయింట్‌లను ఏకీకృతం చేయడంతో, వారు లెగసీ డేటాతో అనుగుణ్యతను కొనసాగించవలసి వచ్చింది. ఉత్పత్తి అభివృద్ధి చెందుతుంది, అంటే ఉత్పత్తి డేటా నిరంతరం మారుతూ ఉంటుంది, కంపెనీలు కాలక్రమేణా స్థిరమైన రిపోర్టింగ్ డేటా స్కీమాను ఉంచడం అవసరం.

  2. సమస్యను పరిష్కరించడానికి మీరు ఏ చర్యలు తీసుకున్నారు? ఇంటిగ్రేషన్ అంశం చుట్టూ సరైన డేటా ఇంజనీరింగ్‌ని రూపొందించడానికి డేటా టీమ్‌తో చాలా పని చేయాల్సి వచ్చింది. చాలా ప్రాథమికంగా అనిపించవచ్చు, కానీ అనేక విభిన్న అనుసంధానాలు మరియు అనేక అప్‌డేట్‌ల షిప్పింగ్‌తో సహా, సైన్అప్ ఫ్లోను ప్రభావితం చేసే అప్‌డేట్‌లతో సహా, మేము ఈవెంట్‌లు, స్టాటిక్ డేటా మొదలైన వాటి ఆధారంగా విభిన్న లాజిక్ ఫ్లోలను రూపొందించాల్సి ఉంటుంది.
  3. ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడంలో మీ మార్కెటింగ్ శాఖ ఏదైనా చెప్పగలదా? ఇది గమ్మత్తైన విషయం. మీరు నిర్దిష్ట సమస్యతో డేటా టీమ్‌కి వెళ్లినప్పుడు, ఇది సులభమైన పరిష్కారమని మీరు అనుకోవచ్చు పరిష్కరించడానికి 1గం మాత్రమే పడుతుంది కానీ ఇది నిజంగా తరచుగా మీకు తెలియని అనేక మార్పులను కలిగి ఉంటుంది. ప్లగిన్‌లకు సంబంధించి నా నిర్దిష్ట సందర్భంలో, లెగసీ డేటాతో స్థిరమైన డేటాను నిర్వహించడం సమస్యల యొక్క ప్రధాన మూలం. ఉత్పత్తులు అభివృద్ధి చెందుతాయి మరియు కాలక్రమేణా స్థిరమైన రిపోర్టింగ్ డేటా స్కీమాను ఉంచడం చాలా కష్టం.

    అవును, అవసరాల పరంగా ఖచ్చితంగా చెప్పాలి, కానీ అప్‌డేట్‌లు మొదలైనవాటిని ఎలా అమలు చేయాలి అనే విషయానికి వస్తే, అది జరగడానికి చాలా మార్పులను ఎదుర్కోవాల్సి ఉంటుందని తెలిసిన సరైన డేటా ఇంజనీరింగ్ బృందాన్ని మీరు నిజంగా సవాలు చేయలేరు, మరియు భవిష్యత్ అప్‌డేట్‌లకు వ్యతిరేకంగా డేటాను "రక్షించడానికి".

  4. విక్రయదారులు ఎందుకు మాట్లాడటం లేదు సమాచార నిర్వహణ లేదా డేటా ఆధారితంగా ఉండటానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పటికీ డేటా నాణ్యత? ఇది నిజంగా సమస్యను గుర్తించని సందర్భం అని నేను అనుకుంటున్నాను. డేటా సేకరణ సవాళ్లను చాలా తక్కువగా అంచనా వేయడానికి నేను మాట్లాడిన చాలా మంది విక్రయదారులు, మరియు ప్రాథమికంగా, KPIలను ఎన్నడూ ప్రశ్నించకుండా సంవత్సరాల తరబడి ఉన్న వాటిని చూడండి. కానీ మీరు సైన్అప్, లీడ్ లేదా ప్రత్యేకమైన సందర్శకుడు అని పిలుస్తున్నది మీ ట్రాకింగ్ సెటప్ మరియు మీ ఉత్పత్తిపై ఆధారపడి భారీగా మారుతుంది.

    చాలా ప్రాథమిక ఉదాహరణ: మీకు ఎలాంటి ఇమెయిల్ ధ్రువీకరణ లేదు మరియు మీ ఉత్పత్తి బృందం దానిని జోడిస్తుంది. అలాంటప్పుడు సైన్అప్ అంటే ఏమిటి? ధ్రువీకరణకు ముందు లేదా తర్వాత? నేను అన్ని వెబ్ ట్రాకింగ్ సూక్ష్మబేధాలలోకి వెళ్లడం కూడా ప్రారంభించను.

    ఇది అట్రిబ్యూషన్ మరియు మార్కెటింగ్ టీమ్‌లను నిర్మించే విధానంతో కూడా చాలా సంబంధం కలిగి ఉందని నేను భావిస్తున్నాను. చాలా మంది విక్రయదారులు ఛానెల్ లేదా ఛానెల్‌ల ఉపసమితికి బాధ్యత వహిస్తారు మరియు బృందంలోని ప్రతి సభ్యుడు వారి ఛానెల్‌కు ఆపాదించిన వాటిని మీరు సంగ్రహించినప్పుడు, మీరు సాధారణంగా 150% లేదా 200% అట్రిబ్యూషన్‌లో ఉంటారు. మీరు దానిని అలా ఉంచినప్పుడు అసమంజసంగా అనిపిస్తుంది, అందుకే ఎవరూ చేయరు. ఇతర అంశం ఏమిటంటే, డేటా సేకరణ తరచుగా చాలా సాంకేతిక సమస్యలకు దారి తీస్తుంది మరియు చాలా మంది విక్రయదారులకు వాటి గురించి నిజంగా తెలియదు. అంతిమంగా, మీరు డేటాను ఫిక్సింగ్ చేయడానికి మరియు పిక్సెల్-పరిపూర్ణ సమాచారం కోసం వెతకడానికి మీ సమయాన్ని వెచ్చించలేరు ఎందుకంటే మీరు దాన్ని పొందలేరు.

  5. విక్రయదారులు తమ కస్టమర్ డేటా నాణ్యతను పరిష్కరించడానికి ఎలాంటి ఆచరణాత్మక/తక్షణ చర్యలు తీసుకోవచ్చని మీరు అనుకుంటున్నారు?మిమ్మల్ని మీరు ఒక యూజర్ షూస్‌లో ఉంచుకోండి మరియు మీ గరాటుల్లో ప్రతి ఒక్కటి పరీక్షించండి. ప్రతి దశలో మీరు ఏ విధమైన ఈవెంట్ లేదా మార్పిడి చర్యను ట్రిగ్గర్ చేస్తున్నారో మీరే ప్రశ్నించుకోండి. నిజంగా ఏమి జరుగుతుందో మీరు చాలా ఆశ్చర్యపోతారు. కస్టమర్, లీడ్ లేదా సందర్శకులకు, నిజ జీవితంలో నంబర్ అంటే ఏమిటో అర్థం చేసుకోవడం మీ డేటాను అర్థం చేసుకోవడానికి పూర్తిగా ప్రాథమికమైనది.

మార్కెటింగ్ అనేది కస్టమర్ యొక్క లోతైన అవగాహనను కలిగి ఉంది, అయినప్పటికీ వారి డేటా నాణ్యత సమస్యలను క్రమంలో పొందడానికి కష్టపడుతోంది

ఏదైనా సంస్థ యొక్క గుండె వద్ద మార్కెటింగ్ ఉంది. ఉత్పత్తి గురించి ప్రచారం చేసే విభాగం ఇది. కస్టమర్ మరియు వ్యాపారానికి మధ్య వారధిగా ఉండే విభాగం ఇది. చాలా నిజాయితీగా, ప్రదర్శనను నిర్వహించే విభాగం.

అయినప్పటికీ, వారు నాణ్యమైన డేటాకు ప్రాప్యతతో చాలా కష్టపడుతున్నారు. అధ్వాన్నంగా, ఆక్సెల్ పేర్కొన్నట్లుగా, పేలవమైన డేటా అంటే ఏమిటో మరియు వారు దేనికి వ్యతిరేకంగా ఉన్నారో కూడా వారు గ్రహించలేరు! DOMO నివేదిక నుండి పొందిన కొన్ని గణాంకాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి, మార్కెటింగ్ యొక్క కొత్త MO, విషయాలను దృక్కోణంలో ఉంచడానికి:

  • 46% విక్రయదారులు డేటా ఛానెల్‌లు మరియు మూలాధారాల సంఖ్య దీర్ఘకాల ప్రణాళికను మరింత కష్టతరం చేసిందని చెప్పారు.
  • 30% సీనియర్ విక్రయదారులు డేటాను స్వంతం చేసుకునే బాధ్యతను CTO మరియు IT విభాగం భరించాలని అభిప్రాయపడ్డారు. కంపెనీలు ఇప్పటికీ డేటా యాజమాన్యాన్ని గుర్తిస్తున్నాయి!
  • 17.5% మంది డేటాను క్రోడీకరించే మరియు జట్టు అంతటా పారదర్శకతను అందించే సిస్టమ్‌ల కొరత ఉందని నమ్ముతున్నారు.

ఈ సంఖ్యలు మార్కెటింగ్‌కు డేటాను స్వంతం చేసుకునే సమయం ఆసన్నమైందని మరియు అది నిజంగా డేటా ఆధారితంగా ఉండటానికి డిమాండ్ ఉత్పత్తిని సూచిస్తున్నాయి.

డేటా నాణ్యత సవాళ్లను అర్థం చేసుకోవడానికి, గుర్తించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి విక్రయదారులు ఏమి చేయగలరు?

వ్యాపార నిర్ణయం తీసుకోవడానికి డేటా వెన్నెముకగా ఉన్నప్పటికీ, నాణ్యత సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అనేక కంపెనీలు తమ డేటా మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను మెరుగుపరచడంలో ఇప్పటికీ పోరాడుతున్నాయి. 

ద్వారా ఒక నివేదికలో మార్కెటింగ్ ఎవల్యూషన్, 82%లో పావు వంతు కంటే ఎక్కువ నాసిరకం డేటా కారణంగా సర్వేలో కంపెనీలు దెబ్బతిన్నాయి. విక్రయదారులు ఇకపై డేటా నాణ్యత పరిశీలనలను రగ్ కింద స్వీప్ చేయలేరు లేదా ఈ సవాళ్ల గురించి తెలియకుండా ఉండలేరు. కాబట్టి ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి విక్రయదారులు నిజంగా ఏమి చేయవచ్చు? ప్రారంభించడానికి ఇక్కడ ఐదు ఉత్తమ అభ్యాసాలు ఉన్నాయి.

ఉత్తమ అభ్యాసం 1: డేటా నాణ్యత సమస్యల గురించి తెలుసుకోవడం ప్రారంభించండి

విక్రయదారుడు వారి IT సహోద్యోగి వలె డేటా నాణ్యత సమస్యల గురించి తెలుసుకోవాలి. డేటా సెట్‌లకు ఆపాదించబడిన సాధారణ సమస్యలను మీరు తెలుసుకోవాలి, వీటిలో ఇవి ఉంటాయి కానీ వీటికి మాత్రమే పరిమితం కాదు:

  • అక్షరదోషాలు, స్పెల్లింగ్ లోపాలు, నామకరణ దోషాలు, డేటా రికార్డింగ్ లోపాలు
  • పేరు పెట్టే సంప్రదాయాలు మరియు దేశం కోడ్‌లు లేని ఫోన్ నంబర్‌లు లేదా విభిన్న తేదీ ఫార్మాట్‌లను ఉపయోగించడం వంటి ప్రమాణాల కొరత
  • తప్పిపోయిన ఇమెయిల్ చిరునామాలు, చివరి పేర్లు లేదా సమర్థవంతమైన ప్రచారాలకు అవసరమైన క్లిష్టమైన సమాచారం వంటి అసంపూర్ణ వివరాలు
  • సరికాని పేర్లు, తప్పు సంఖ్యలు, ఇమెయిల్‌లు మొదలైనవి వంటి సరికాని సమాచారం
  • మీరు ఒకే వ్యక్తికి సంబంధించిన సమాచారాన్ని రికార్డ్ చేస్తున్న విభిన్న డేటా మూలాధారాలు, కానీ అవి వేర్వేరు ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు లేదా సాధనాల్లో నిల్వ చేయబడి మిమ్మల్ని ఏకీకృత వీక్షణను పొందకుండా నిరోధిస్తాయి
  • అదే డేటా సోర్స్‌లో లేదా మరొక డేటా సోర్స్‌లో ఆ సమాచారం అనుకోకుండా పునరావృతమయ్యే డూప్లికేట్ డేటా

డేటా సోర్స్‌లో పేలవమైన డేటా ఎలా కనిపిస్తుందో ఇక్కడ ఉంది:

పేలవమైన డేటా సమస్యలు మార్కెటింగ్

డేటా నాణ్యత, డేటా మేనేజ్‌మెంట్ మరియు డేటా గవర్నెన్స్ వంటి నిబంధనలతో మిమ్మల్ని మీరు పరిచయం చేసుకోవడం ద్వారా మీ కస్టమర్ రిలేషన్‌షిప్ మేనేజ్‌మెంట్‌లో లోపాలను గుర్తించడంలో మీరు చాలా దూరం వెళ్లవచ్చు (CRM) ప్లాట్‌ఫారమ్, మరియు ఆ విస్తరణ ద్వారా, అవసరమైన విధంగా చర్య తీసుకోవడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

ఉత్తమ అభ్యాసం 2: ఎల్లప్పుడూ నాణ్యత డేటాకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి

నేను అక్కడ ఉన్నాను, అలా చేశాను. చెడ్డ డేటాను విస్మరించడానికి ఇది ఉత్సాహం కలిగిస్తుంది ఎందుకంటే మీరు నిజంగా లోతుగా త్రవ్వినట్లయితే, మీ డేటాలో కేవలం 20% మాత్రమే వాస్తవానికి ఉపయోగపడుతుంది. మించి 80% డేటా వృధా అవుతుంది. ఎల్లప్పుడూ పరిమాణం కంటే నాణ్యతకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి! మీ డేటా సేకరణ పద్ధతులను ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా మీరు దీన్ని చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, మీరు వెబ్ ఫారమ్ నుండి డేటాను రికార్డ్ చేస్తుంటే, మీరు అవసరమైన డేటాను మాత్రమే సేకరిస్తున్నారని నిర్ధారించుకోండి మరియు వినియోగదారు సమాచారాన్ని మాన్యువల్‌గా టైప్ చేసే అవసరాన్ని పరిమితం చేయండి. ఒక వ్యక్తి ఎంత ఎక్కువ సమాచారాన్ని 'టైప్' చేస్తే, వారు అసంపూర్ణమైన లేదా సరికాని డేటాను పంపే అవకాశం ఎక్కువగా ఉంటుంది.

ఉత్తమ అభ్యాసం 3: సరైన డేటా నాణ్యత సాంకేతికతను ఉపయోగించుకోండి

మీ డేటా నాణ్యతను పరిష్కరించడానికి మీరు మిలియన్ డాలర్లు ఖర్చు చేయనవసరం లేదు. అక్కడ డజన్ల కొద్దీ టూల్స్ మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు ఉన్నాయి, ఇవి మీ డేటాను క్రమబద్ధీకరించడంలో మీకు సహాయపడతాయి. ఈ సాధనాలు మీకు సహాయపడే అంశాలు:

  • డేటా ప్రొఫైలింగ్: మీ డేటా సెట్‌లోని మిస్సింగ్ ఫీల్డ్‌లు, డూప్లికేట్ ఎంట్రీలు, స్పెల్లింగ్ లోపాలు మొదలైన వివిధ లోపాలను గుర్తించడంలో మీకు సహాయపడుతుంది.
  • డేటా ప్రక్షాళన: పేలవమైన డేటా నుండి ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన డేటాకు వేగంగా పరివర్తనను ప్రారంభించడం ద్వారా మీ డేటాను శుభ్రపరచడంలో మీకు సహాయపడుతుంది.
  • డేటా సరిపోలిక: విభిన్న డేటా మూలాధారాల్లోని డేటా సెట్‌లను సరిపోల్చడంలో మరియు ఈ మూలాధారాల నుండి డేటాను ఒకదానితో ఒకటి లింక్ చేయడంలో/విలీనం చేయడంలో మీకు సహాయం చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, మీరు ఆన్‌లైన్ మరియు ఆఫ్‌లైన్ డేటా సోర్స్‌లను కనెక్ట్ చేయడానికి డేటా మ్యాచ్‌ని ఉపయోగించవచ్చు.

డేటా నాణ్యత సాంకేతికత అనవసరమైన పనిని చూసుకోవడం ద్వారా ముఖ్యమైన వాటిపై దృష్టి పెట్టడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ప్రచారాన్ని ప్రారంభించే ముందు Excelలో లేదా CRMలో మీ డేటాను ఫిక్సింగ్ చేయడానికి సమయాన్ని వృథా చేయడం గురించి మీరు చింతించాల్సిన అవసరం లేదు. డేటా నాణ్యత సాధనం యొక్క ఏకీకరణతో, మీరు ప్రతి ప్రచారానికి ముందు నాణ్యమైన డేటాను యాక్సెస్ చేయగలరు.

ఉత్తమ అభ్యాసం 4: సీనియర్ మేనేజ్‌మెంట్‌ను చేర్చుకోండి 

మీ సంస్థలోని నిర్ణయాధికారులకు సమస్య గురించి తెలియకపోవచ్చు, లేదా వారు అయినప్పటికీ, వారు ఇప్పటికీ ఇది IT సమస్య మరియు మార్కెటింగ్ సమస్య కాదని ఊహిస్తున్నారు. ఇక్కడే మీరు ఒక పరిష్కారాన్ని ప్రతిపాదించడానికి అడుగు పెట్టాలి. CRMలో చెడ్డ డేటా ఉందా? సర్వేల నుండి తప్పు డేటా? చెడ్డ కస్టమర్ డేటా? ఇవన్నీ మార్కెటింగ్ ఆందోళనలు మరియు ఐటీ బృందాలతో సంబంధం లేదు! అయితే సమస్యను పరిష్కరించడానికి మార్కెటర్ అడుగులు వేస్తే తప్ప, డేటా నాణ్యత సమస్యల గురించి సంస్థలు ఏమీ చేయకపోవచ్చు. 

ఉత్తమ అభ్యాసం 5: మూలాధార స్థాయిలో సమస్యలను గుర్తించండి 

కొన్నిసార్లు, పేలవమైన డేటా సమస్యలు అసమర్థ ప్రక్రియ కారణంగా సంభవిస్తాయి. మీరు ఉపరితలంపై డేటాను క్లీన్ చేయగలిగినప్పటికీ, సమస్య యొక్క మూల కారణాన్ని మీరు గుర్తించకపోతే, పునరావృతమైనప్పుడు అదే నాణ్యత సమస్యలతో మీరు దెబ్బతింటారు. 

ఉదాహరణకు, మీరు ల్యాండింగ్ పేజీ నుండి లీడ్ డేటాను సేకరిస్తున్నట్లయితే మరియు 80% డేటాలో ఫోన్ నంబర్ ఎంట్రీలతో సమస్య ఉన్నట్లు మీరు గమనించినట్లయితే, మీరు నిర్ధారించుకోవడానికి డేటా ఎంట్రీ నియంత్రణలను (తప్పనిసరి సిటీ కోడ్ ఫీల్డ్‌ని ఉంచడం వంటివి) అమలు చేయవచ్చు' ఖచ్చితమైన డేటాను పొందడం. 

చాలా డేటా సమస్యలకు మూల కారణం పరిష్కరించడానికి చాలా సులభం. మీరు లోతుగా త్రవ్వడానికి మరియు ప్రధాన సమస్యను గుర్తించడానికి మరియు సమస్యను పరిష్కరించడానికి అదనపు ప్రయత్నం చేయడానికి సమయాన్ని వెచ్చించాలి! 

మార్కెటింగ్ కార్యకలాపాలకు డేటా వెన్నెముక

డేటా అనేది మార్కెటింగ్ కార్యకలాపాలకు వెన్నెముక, కానీ ఈ డేటా ఖచ్చితమైనది, పూర్తి లేదా నమ్మదగినది కానట్లయితే, మీరు ఖరీదైన తప్పుల కారణంగా డబ్బును కోల్పోతారు. డేటా నాణ్యత IT విభాగానికి మాత్రమే పరిమితం కాదు. విక్రయదారులు కస్టమర్ డేటా యొక్క యజమానులు మరియు వారి డేటా ఆధారిత లక్ష్యాలను సాధించడంలో సరైన ప్రక్రియలు మరియు సాంకేతికతను తప్పనిసరిగా అమలు చేయగలరు.

మీరు ఏమి ఆలోచిస్తాడు?

స్పామ్ తగ్గించడానికి ఈ సైట్ Akismet ను ఉపయోగిస్తుంది. మీ వ్యాఖ్య డేటా ఎలా ప్రాసెస్ చేయబడిందో తెలుసుకోండి.