度过经济衰退的最佳方式？ 加倍提高数据质量

我们都看到了头条新闻（和 LinkedIn 状态）：消费者和企业支出承受着巨大的压力，因为我们为可能的经济衰退做好准备。

但随着企业削减开支并勒紧裤腰带，许多企业忽视了一项关键的成本节约措施。

在严峻的经济环境中，提高联系人数据质量是试图保护收入和利润率的组织的可靠防御策略。

让我们分解一下。

Gartner报告说，糟糕的数据质量使组织每年平均损失 1290 万美元。 这个数字几乎肯定更高，因为 Gartner 的数字适用于所有组织，而不仅仅是最大的组织。

几年前，皇家邮政计算出劣质客户联系数据的成本几乎占组织年总收入的 6% 。

考虑到这些高风险，让我们探索清洁联系人数据可以帮助组织减轻可能的经济衰退影响的具体方法。

高质量数据有助于留住客户

福布斯指出，获取新客户的成本大约是保留老客户的五到七倍，具体取决于您所在的行业。原因包括获取需要更多资源、消耗更多营销支出以及导致新客户出现滞后变得有利可图。

在经济低迷时期，紧紧抓住客户应该是明智之举，而营销起着关键作用。 可靠的营销传达您想要销售的产品和服务，并阐明您的客户将体验到的价值。 营销还可以建立忠诚度、加强欣赏并传达同理心。

虽然活泼的标语和引人注目的创意很重要，但企业联系数据（包括姓名、地址、购买历史等）的质量是营销绩效最重要的驱动因素。

高质量数据支持一系列营销最佳实践，包括受众定位和细分、个性化和活动时间安排。

确定客户何时准备好购买以在正确的时间传递相关消息在推动收入方面发挥着主要作用——并且它依赖于准确、最新的数据。

相比之下，个性化程度低的营销活动（可能是由于数据过时或不准确）可能会破坏营销信息的影响，通常会导致代价高昂的客户流失。

Validity 最近发布的 2023 年短信营销状况报告向消费者询问了导致他们对品牌信息感到厌烦的因素。 排在首位的投诉是收到与他们的需求和兴趣不相关的信息 (34% )。

Apple 的邮件隐私政策(MPP)等隐私举措使实现这种相关性变得更加困难，该政策限制了对 Apple Mail 等应用程序中用户行为的跟踪。

虽然这已经产生了向采购零方数据（客户明确提供的数据）以推动营销活动的积极转变，但这些数据在输入点更有可能不正确并且衰减得更快，因此需要定期维护数据库以确保及时性和准确性更重要的是。

高质量数据帮助企业留住顶尖人才

经济逆风意味着企业正试图用更少的资源做更多的工作。 高利率和通货膨胀使人们非常关注降低成本。

因此，随着领导者优先考虑更重要的项目和任务，对数据质量的预算承诺（可能分配给数据管理软件、员工人数、员工培训等）受到威胁。

随着数据质量的下降，员工对不良数据感到沮丧意味着任务无法正确完成（或根本无法完成！），从而导致增长和生产力下降的恶性循环，甚至可能导致他们离职。

在 Validity 最新的 CRM 数据管理状况报告中， 64% 的受访者表示，如果没有为强大的 CRM 数据质量计划分配更多资源，他们会考虑离开目前的职位。 更换它们的成本很高。

反过来，员工流失又会导致数据质量不佳！ 劳动力的变化加剧了联系人数据的衰减，因为诸如地区重新分配不正确以及未接受全面培训的新员工的数据输入错误等因素。

聪明的企业将自动化这些数据质量功能，减少摩擦并提高生产力。

高质量数据帮助企业构建未来

人工智能是 2023 年的热门话题，随着企业寻求通过自动化提高效率和节约成本，它与此次对话高度相关。

直到最近，人工智能计划的成本几乎高得令人望而却步。 但是像 ChatGPT 和 DALL-E 2 这样的新解决方案现在让更广泛的受众可以访问它。 营销人员正在积极探索人工智能如何帮助完成文案撰写和图像采购等时间密集型活动。

人工智能几乎肯定会提供更高的数据质量，例如异常检测、评估相关性和填补数据集中的空白。 CRM 也将受益，人工智能驱动的应用程序创建公式和验证规则。

然而，营销人员应该意识到 AI 的“阿喀琉斯之踵”——它的好坏取决于它所训练的数据。 不合格的数据总是会导致“GIGO”（垃圾输入，垃圾输出！）。 数据质量差是人工智能失败的主要原因。 其他潜在的 AI 杀手包括数据策略、数据可用性、数据准备和数据素养方面的缺陷。

数据偏差也是人工智能面临的一大挑战（例如，确认偏差、选择偏差、历史偏差等）。 Netflix 可能了解其客户的所有观看习惯，但它对非 Netflix 订阅者的数据却知之甚少！

虽然企业正在开发人工智能解决方案以提高效率和节约成本，但他们需要避免浪费开支。 数据质量是人工智能成功的基础，伟大的数据将成就伟大的人工智能。

为未来投资

企业减少对数据质量的承诺可能会在短期内节省成本——但这是一种错误的经济模式，会给他们带来长期的痛苦。 糟糕的数据意味着销售和营销效率低下、生产力降低、员工流失率增加以及新计划失败的可能性更大——所有这些都意味着巨大的成本。

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