తగ్గింపు: నకిలీ కస్టమర్ డేటాను నివారించడానికి లేదా సరిదిద్దడానికి ఉత్తమ పద్ధతులు

CRM కోసం డేటా తగ్గింపు ఉత్తమ పద్ధతులు

నకిలీ డేటా వ్యాపార అంతర్దృష్టుల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని తగ్గించడమే కాదు, ఇది మీ కస్టమర్ అనుభవాన్ని కూడా రాజీ చేస్తుంది. నకిలీ డేటా యొక్క పరిణామాలు ప్రతి ఒక్కరూ ఎదుర్కొంటున్నప్పటికీ - ఐటి నిర్వాహకులు, వ్యాపార వినియోగదారులు, డేటా విశ్లేషకులు - ఇది సంస్థ యొక్క మార్కెటింగ్ కార్యకలాపాలపై చెత్త ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. పరిశ్రమలో కంపెనీ ఉత్పత్తి మరియు సేవా సమర్పణలను విక్రయదారులు సూచిస్తున్నందున, పేలవమైన డేటా త్వరగా మీ బ్రాండ్ ఖ్యాతిని దెబ్బతీస్తుంది మరియు ప్రతికూల కస్టమర్ అనుభవాలను అందించడానికి దారితీస్తుంది. సంస్థ యొక్క CRM లోని నకిలీ డేటా అనేక కారణాల వల్ల జరుగుతుంది.

సంస్థాగత డేటాబేస్లో వేర్వేరు పాయింట్ల వద్ద కొద్దిగా భిన్నమైన సమాచారాన్ని అందించే వినియోగదారుల నుండి. ఉదాహరణకు, ఒక వినియోగదారు తన పేరును ఒక రూపంలో జోనాథన్ స్మిత్ మరియు మరొక రూపంలో జోన్ స్మిత్ అని జాబితా చేస్తాడు. పెరుగుతున్న డేటాబేస్ ద్వారా సవాలు తీవ్రమవుతుంది. నిర్వాహకులు DB ని ట్రాక్ చేయడం మరియు సంబంధిత డేటాను ట్రాక్ చేయడం చాలా కష్టం. సంస్థ యొక్క DB ఖచ్చితమైనదిగా ఉండేలా చూడటం మరింత సవాలుగా మారుతుంది ”.

నాటిక్ అమీన్, వద్ద మార్కెటింగ్ నిపుణుడు కాన్జ్ మార్కెటింగ్

ఈ వ్యాసంలో, మేము వివిధ రకాల నకిలీ డేటాను పరిశీలిస్తాము మరియు విక్రయదారులు దాని కంపెనీ డేటాబేస్‌లను తగ్గించడానికి ఉపయోగించే కొన్ని ఉపయోగకరమైన వ్యూహాలు.

నకిలీ డేటా యొక్క వివిధ రకాలు

నకిలీ డేటా సాధారణంగా అసలు కాపీగా వివరించబడుతుంది. కానీ ఈ సమస్యకు సంక్లిష్టతను చేకూర్చే వివిధ రకాల నకిలీ డేటా ఉన్నాయి.

  1. ఒకే మూలంలో ఖచ్చితమైన నకిలీలు - ఒక సరిపోలిక లేదా విలీన పద్ధతులను పరిగణనలోకి తీసుకోకుండా ఒక డేటా మూలం నుండి రికార్డులు మరొక డేటా మూలానికి బదిలీ చేయబడినప్పుడు ఇది జరుగుతుంది. CRM నుండి సమాచారాన్ని ఇమెయిల్ మార్కెటింగ్ సాధనానికి కాపీ చేయడం ఒక ఉదాహరణ. మీ కస్టమర్ మీ వార్తాలేఖకు సభ్యత్వాన్ని పొందినట్లయితే, వారి రికార్డ్ ఇప్పటికే ఇమెయిల్ మార్కెటింగ్ సాధనంలో ఉంది మరియు CRM నుండి సాధనానికి డేటాను బదిలీ చేయడం అదే సంస్థ యొక్క నకిలీ కాపీలను సృష్టిస్తుంది. 
  2. బహుళ వనరులలో ఖచ్చితమైన నకిలీలు - ఒక సంస్థ వద్ద డేటా బ్యాకప్ చొరవ కారణంగా బహుళ వనరులలో ఖచ్చితమైన నకిలీలు సాధారణంగా ఉత్పన్నమవుతాయి. సంస్థలు డేటా ప్రక్షాళన కార్యకలాపాలను నిరోధించగలవు మరియు అవి చేతిలో ఉన్న డేటా యొక్క అన్ని కాపీలను నిల్వ చేసే అవకాశం ఉంది. ఇది నకిలీ సమాచారాన్ని కలిగి ఉన్న అసమాన మూలాలకు దారితీస్తుంది.
  3. బహుళ వనరులలో నకిలీలు మారుతున్నాయి - విభిన్న సమాచారంతో నకిలీలు కూడా ఉంటాయి. క్లయింట్లు చివరి పేరు, ఉద్యోగ శీర్షిక, కంపెనీ, ఇమెయిల్ చిరునామా మొదలైన వాటిలో మార్పులకు గురైనప్పుడు ఇది సాధారణంగా జరుగుతుంది మరియు పాత మరియు క్రొత్త రికార్డుల మధ్య గుర్తించదగిన తేడాలు ఉన్నందున, ఇన్కమింగ్ సమాచారం క్రొత్త సంస్థగా పరిగణించబడుతుంది.
  4. ఒకే లేదా బహుళ వనరులలో ఖచ్చితమైన నకిలీలు - డేటా విలువ అదే విషయం అని అర్ధం అయినప్పుడు ఖచ్చితమైన కాని నకిలీ, కానీ అది వివిధ మార్గాల్లో సూచించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, డోనా జేన్ రూత్ పేరును డోనా జె. రూత్ లేదా డిజె రూత్ గా సేవ్ చేయవచ్చు. అన్ని డేటా విలువలు ఒకే విషయాన్ని సూచిస్తాయి కాని సాధారణ డేటా మ్యాచింగ్ పద్ధతుల ద్వారా పోల్చినప్పుడు, అవి సరిపోలనివిగా పరిగణించబడతాయి.

తగ్గింపు చాలా క్లిష్టమైన ప్రక్రియ, ఎందుకంటే వినియోగదారులు మరియు వ్యాపారాలు తరచూ వారి సంప్రదింపు డేటాను కాలక్రమేణా సవరించుకుంటాయి. వారి డేటా, ఇమెయిల్ చిరునామా (లు), నివాస చిరునామా, వ్యాపార చిరునామా మొదలైన వాటి నుండి వారు ప్రతి డేటా రంగానికి ఎలా ప్రవేశిస్తారనే దానిపై వ్యత్యాసం ఉంది.

ఈ రోజు విక్రయదారులు ఉపయోగించడం ప్రారంభించగల 5 డేటా తగ్గింపు ఉత్తమ పద్ధతుల జాబితా ఇక్కడ ఉంది.

వ్యూహం 1: డేటా ఎంట్రీపై ధ్రువీకరణ తనిఖీలు చేయండి

మీరు అన్ని డేటా ఎంట్రీ సైట్లలో కఠినమైన ధ్రువీకరణ నియంత్రణలను కలిగి ఉండాలి. ఇన్పుట్ డేటా అవసరమైన డేటా రకం, ఫార్మాట్ మరియు ఆమోదయోగ్యమైన శ్రేణుల మధ్య ఉందని నిర్ధారించడం ఇందులో ఉంటుంది. ఇది మీ డేటాను పూర్తి, చెల్లుబాటు అయ్యే మరియు ఖచ్చితమైనదిగా చేయడానికి చాలా దూరం వెళ్ళవచ్చు. ఇంకా, మీ డేటా ఎంట్రీ వర్క్‌ఫ్లో క్రొత్త రికార్డులను సృష్టించడానికి మాత్రమే కాన్ఫిగర్ చేయబడటం చాలా ముఖ్యం, అయితే మొదట శోధించి, డేటాసెట్ ఇన్‌కమింగ్‌తో సరిపోయే ప్రస్తుత రికార్డును కలిగి ఉందో లేదో కనుగొంటుంది. అటువంటి సందర్భాల్లో, ఇది క్రొత్త రికార్డును సృష్టించడం కంటే, కనుగొంటుంది మరియు నవీకరిస్తుంది. చాలా కంపెనీలు కస్టమర్ వారి స్వంత నకిలీ డేటాను పరిష్కరించడానికి చెక్కులను చేర్చాయి.

వ్యూహం 2: స్వయంచాలక సాధనాలను ఉపయోగించి తగ్గింపును జరుపుము

స్వీయ సేవను ఉపయోగించండి డేటా తగ్గింపు సాఫ్ట్‌వేర్ నకిలీ రికార్డులను గుర్తించి శుభ్రపరచడంలో ఇది మీకు సహాయపడుతుంది. ఈ సాధనాలు చేయగలవు డేటాను ప్రామాణీకరించండి, ఖచ్చితమైన మరియు ఖచ్చితమైన కాని సరిపోలికలను ఖచ్చితంగా కనుగొనండి మరియు అవి వేలాది వరుసల డేటాను చూసే మాన్యువల్ శ్రమను కూడా తగ్గిస్తాయి. ఎక్సెల్ షీట్లు, CRM డేటాబేస్, జాబితాలు మొదలైన అనేక రకాల వనరుల నుండి డేటాను దిగుమతి చేయడానికి సాధనం మద్దతునిస్తుందని నిర్ధారించుకోండి.

వ్యూహం 3: డేటా-నిర్దిష్ట తగ్గింపు పద్ధతులను ఉపయోగించండి

డేటా యొక్క స్వభావాన్ని బట్టి, డేటా తీసివేత భిన్నంగా జరుగుతుంది. డేటాను తీసివేసేటప్పుడు విక్రయదారులు జాగ్రత్తగా ఉండాలి ఎందుకంటే ఒకే విషయం వివిధ డేటా లక్షణాలలో భిన్నమైనదాన్ని సూచిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక ఇమెయిల్ చిరునామాలో రెండు డేటా రికార్డులు సరిపోలితే, అవి నకిలీలు అని అధిక సంభావ్యత ఉంది. రెండు రికార్డులు చిరునామాతో సరిపోలితే, అది తప్పనిసరిగా నకిలీ కాదు, ఎందుకంటే ఒకే ఇంటికి చెందిన ఇద్దరు వ్యక్తులు మీ కంపెనీలో ప్రత్యేక సభ్యత్వాలను కలిగి ఉంటారు. కాబట్టి మీ డేటాసెట్లలోని డేటా ప్రకారం డేటా తగ్గింపు, విలీనం మరియు ప్రక్షాళన కార్యకలాపాలను ఖచ్చితంగా అమలు చేయండి.

వ్యూహం 4: డేటా సుసంపన్నం ద్వారా గోల్డెన్ మాస్టర్ రికార్డ్‌ను పొందండి

మీ డేటాబేస్లో ఉన్న మ్యాచ్‌ల జాబితాను మీరు నిర్ణయించిన తర్వాత, డేటా విలీనం లేదా ప్రక్షాళన నిర్ణయాలు తీసుకునే ముందు ఈ సమాచారాన్ని విశ్లేషించడం చాలా ముఖ్యం. ఒకే సంస్థ కోసం బహుళ రికార్డులు ఉంటే మరియు కొన్ని సరికాని సమాచారాన్ని సూచిస్తే, ఆ రికార్డులను ప్రక్షాళన చేయడం మంచిది. మరోవైపు, నకిలీలు అసంపూర్ణంగా ఉంటే, డేటా విలీనం మంచి ఎంపిక, ఎందుకంటే ఇది డేటా సుసంపన్నతను ప్రారంభిస్తుంది మరియు విలీనం చేసిన రికార్డులు మీ వ్యాపారానికి ఎక్కువ విలువను ఇస్తాయి. 

ఎలాగైనా, విక్రయదారులు తమ మార్కెటింగ్ సమాచారం యొక్క ఒకే అభిప్రాయాన్ని పొందటానికి పని చేయాలి గోల్డెన్ మాస్టర్ రికార్డ్.

వ్యూహం 5: డేటా నాణ్యత సూచికలను పర్యవేక్షించండి

మీ డేటాను శుభ్రంగా మరియు తీసివేయడానికి కొనసాగుతున్న ప్రయత్నం మీ డేటా తీసివేత వ్యూహాన్ని అమలు చేయడానికి ఉత్తమ మార్గం. డేటా ప్రొఫైలింగ్ మరియు నాణ్యత నిర్వహణ లక్షణాలను అందించే సాధనం ఇక్కడ ఎంతో ఉపయోగపడుతుంది. మార్కెటింగ్ కార్యకలాపాల కోసం ఉపయోగించబడుతున్న డేటా ఎంత ఖచ్చితమైన, చెల్లుబాటు అయ్యే, పూర్తి, ప్రత్యేకమైన మరియు స్థిరమైనది అనే దానిపై విక్రయదారులు నిఘా ఉంచడం అత్యవసరం.

సంస్థలు తమ వ్యాపార ప్రక్రియలకు డేటా అనువర్తనాలను జోడించడం కొనసాగిస్తున్నందున, ప్రతి విక్రయదారుడు డేటా తగ్గింపు వ్యూహాలను కలిగి ఉండటం అవసరం. డేటా తీసివేత సాధనాలను ఉపయోగించడం మరియు డేటా రికార్డులను సృష్టించడం మరియు నవీకరించడం కోసం మెరుగైన ధ్రువీకరణ వర్క్‌ఫ్లోలను రూపొందించడం వంటి కార్యక్రమాలు మీ సంస్థలో నమ్మకమైన డేటా నాణ్యతను ప్రారంభించగల కొన్ని కీలకమైన వ్యూహాలు.

డేటా నిచ్చెన గురించి

డేటా లాడర్ అనేది డేటా క్వాలిటీ మేనేజ్‌మెంట్ ప్లాట్‌ఫామ్, ఇది కంపెనీలకు వారి డేటాను శుభ్రపరచడం, వర్గీకరించడం, ప్రామాణీకరించడం, తీసివేయడం, ప్రొఫైలింగ్ చేయడం మరియు మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది. మా పరిశ్రమ-ప్రముఖ డేటా మ్యాచింగ్ సాఫ్ట్‌వేర్ మీ డేటా ఎక్కడ నివసిస్తుందో మరియు ఏ ఫార్మాట్‌లో ఉన్నా, సరిపోయే రికార్డులను కనుగొనడానికి, డేటాను విలీనం చేయడానికి మరియు తెలివైన మసక మ్యాచింగ్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి నకిలీలను తొలగించడానికి మీకు సహాయపడుతుంది.

డేటా లాడర్ యొక్క డేటా మ్యాచింగ్ సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క ఉచిత ట్రయల్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేయండి

మీరు ఏమి ఆలోచిస్తాడు?

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