Unterschätzen Sie niemals die Wichtigkeit einer guten Datenqualität

Eines der Dinge, über die ich regelmäßig mit Unternehmen spreche, wenn sie versuchen, sich mit big data und Analytik vertraut zu machen, ist die Bedeutung der Datenqualität, bevor sie mit der Analyse beginnen. Hier werde ich an das alte Datenbank-Akronym GIGO (garbage in, garbage out) erinnert, und doch bin ich erstaunt, wie viele Unternehmen diesen wichtigsten Schritt immer noch auslassen.

Neulich sprach ich zum Beispiel mit einem Geschäftsmann, der nicht verstehen konnte, warum die Rücklaufquoten bei Kampagnen und Aktivitäten so niedrig waren. Auch konnte er nicht verstehen, warum er die Analytik nicht wirklich nutzen konnte, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Eine schnelle Untersuchung ihrer Daten und ihrer Systeme zeigte bald, dass ein großer Teil der Daten, die sie verwendeten, entweder veraltet, schlecht formatiert oder einfach fehlerhaft war.

Heutzutage sind wir gesegnet - und vielleicht gleichzeitig verflucht - durch die schiere Anzahl der verfügbaren Lösungen, die versprechen, es den Vermarktern leicht zu machen, ihre Botschaft an ein Publikum zu übermitteln, und doch helfen viele von ihnen nicht bei dem grundlegenden Problem, eine gute Datenqualität zu gewährleisten. Zwar gibt es auch zahllose Dienste, die für Sie Datensätze an Ihre Datenbank anhängen oder Felder automatisch ausfüllen, doch sind Fachleute dann darauf angewiesen, dass sie eine gute Qualität bieten, die nicht immer gewährleistet ist. Wie ich bereits erwähnt habe, sind Daten eine solche Ware, dass sie wie verrückt gekauft, verkauft und in der ganzen Welt verhökert werden. Sie können schnell veralten oder in den falschen Feldern landen, wenn sie von Excel-Tabelle zu Excel-Tabelle kopiert und eingefügt werden. Doch um sie in einen Wert zu verwandeln, müssen Sie in der Lage sein, gute Erkenntnisse zu gewinnen und die richtigen Maßnahmen zu ergreifen.

Ich würde auch behaupten, dass nur sehr wenige Unternehmen ihre Daten manuell auf ihre Qualität hin überprüfen. Und dennoch geben sie Tausende von Dollar für die Wartung von Servern und Systemen aus, die im Grunde immer noch mit einer großen Menge schlechter Daten gefüllt sind. Das ist so, als ob man einen schnellen Sportwagen besitzt, ihn jeden Morgen wäscht und poliert, damit er am besten aussieht, und den Wagen trotzdem nicht wartet, sondern altes Öl drin lässt und den billigsten, leistungsschwächsten Kraftstoff tankt. Was soll das bringen?

Es gibt viele Gründe, warum makellose Daten so wichtig sind. Erstens scheitern Sie nicht schon an der ersten Hürde. Es hat keinen Sinn, die beste Werbekampagne zu entwerfen, wenn die Zielgruppe, an die sie gerichtet ist, nicht existiert oder sie nicht wahrnimmt. Außerdem bedeuten gute Daten für die Marketingabteilung potenziell gute Leads, die das Vertriebsteam weiterverfolgen kann. Nichts ärgert einen guten Vertriebsmitarbeiter mehr als nicht vorhandene oder minderwertige Leads. Dadurch steigen die Konversionsraten und Sie müssen Ihre Datenbank nicht ständig mit Ersatzdaten füllen.

Zweitens: Gute Daten bedeuten weniger Zeitaufwand für die Suche nach der richtigen Telefonnummer, E-Mail-Adresse oder Postanschrift. Wie oft haben Sie schon Kundendaten mit schlecht formatierten Telefonnummern oder fehlerhaften E-Mail-Adressen gesehen? Wichtig ist hier auch die Erkenntnis, dass Systeme, die für die Annahme von US-Postadressen oder Telefonnummern eingerichtet wurden, auch außerhalb der Grenzen Nordamerikas funktionieren müssen. Postleitzahlen außerhalb der USA sind nicht immer numerisch und Telefonvorwahlen bestehen nicht immer aus drei Ziffern. Ein System, das die Feldwerte nicht abschneidet, um sie an ein US-Modell anzupassen, ist daher unerlässlich.

Aber der wichtigste Grund, warum alle Unternehmen eine gute Datenqualität anstreben sollten, ist in den Augen vieler Unternehmensleiter der wichtigste: Geld. Gute Daten bedeuten weniger Geld, das für schlechte Kampagnen verschwendet wird, und weniger Geld, das für den Versuch ausgegeben wird, das Problem später zu beheben. Außerdem geben Sie weniger Geld für Ihre Mitarbeiter aus, die nach den richtigen Daten suchen. Außerdem führen gute Daten schneller zu besseren Konversionsraten, so dass Sie schnell herausfinden können, was funktioniert und was nicht, und dann entscheiden können, ob Sie Ihre Marketing- und Betriebsdollar, Pfund, Euro und Yen sinnvoller für das einsetzen, was zählt und auf Anhieb funktioniert.

Sicherlich könnten Sie argumentieren, dass dies alles gesunder Menschenverstand ist, aber ich sage Ihnen, dass in vielen Systemen in großen und kleinen Unternehmen immer noch große Mengen an schlechten Daten vorhanden sind. Es ist an der Zeit, dass Sie nicht länger zusehen, wie schlechte Datenraten in die Höhe schießen, sondern damit beginnen, die Daten in Ihrem System aktiv zu bereinigen, damit Sie die Ergebnisse erhalten, auf die Sie reagieren müssen.

Hier gibt es ein paar Tricks. Erstens: Scheuen Sie sich nicht, schlechte Daten zu löschen. Ich weiß, dass viele Unternehmen Daten nur ungern löschen, aber was nützt es ihnen, wenn ihre Systeme voller falscher Informationen sind. Zweitens: Entwerfen Sie Systeme, die die wichtigsten Informationen erfassen und speichern können, nicht mehr. Es ist weitaus besser, 15 Felder zu haben, die alle korrekt ausgefüllt sind, als 150 Felder, für die niemand die Zeit oder den Willen hat, sie auszufüllen, und die deshalb leer bleiben. Und drittens: Lernen Sie schnell aus Ihren Fehlern und passen Sie Ihre Verhaltensweisen entsprechend an. Es hat keinen Sinn, immer wieder das Gleiche zu tun und andere Ergebnisse zu erwarten. Einstein sagte einmal, das sei die Definition von Wahnsinn. Und Unternehmen können es sich nicht leisten, als verrückt abgestempelt zu werden.

Bevor Sie also mit IhrerMigration beginnen, bevor Sie Daten zusammenführen und bevor Sie Daten analysieren, um darauf zu reagieren, ist es an der Zeit, dafür zu sorgen, dass Ihre Daten gesund und in guter Verfassung sind. Wenn Sie Ihr Unternehmen wie einen schnellen Sportwagen betreiben wollen, müssen Sie dafür sorgen, dass er feinabstimmen , gewartet wird und die bestmögliche Pflege erfährt. Und das beginnt mit einer guten Datenqualität.

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