证据就在分析中：为什么分析数据对于保持其质量至关重要

已发表: 2022-04-29

数据是贵公司最宝贵的资产。它可用于制定执行决策、简化营销活动、提高客户保留率以及开发能够促进整体增长的成功创意。但是，如果您的数据质量很差，则可能会产生相反的效果。

强大的数据质量计划对您的业务成功至关重要——最好的起点是数据分析。让我们深入了解分析的组成部分、为什么它很重要以及它对维护数据质量的重要性。

什么是剖析？

数据剖析涉及对数据进行排序、检查、分析和汇总，从而形成高级概述。这有助于您了解数据的当前状态，并且是任何可靠的数据质量计划的基础。毕竟，如果您不知道从哪里开始，就无法采取措施来维护或提高数据质量！

并非所有数据分析都是相同的。有以下三种：

结合起来，每种类型的分析可以帮助您了解您当前是如何处理数据的。然后，您可以使用这些见解来改善（和维护）您的整体数据质量。

剖析一直很重要，但在当今的气候下尤为必要。以下是几个主要原因：

Apple 的 MPP： Apple 于 2021 年 9 月推出的邮件隐私保护 (MPP) 使电子邮件营销人员无法访问跟踪数据来告知他们的电子邮件策略。由于数据分析优先考虑不会被阻止的客户提交的数据，因此对于希望了解更多目标受众的电子邮件营销人员来说，它可以用作急需的解决方法。
进入 CRM 的数据比以往任何时候都多：每天创建超过 1.1 万亿兆字节的数据，而且这个数字只会继续增长。随着越来越多的数据进入您的 CRM，其质量变得更难维护。分析可以帮助您了解数据的当前状态，发现任何质量问题，并在数据雪崩有机会破坏您的 CRM 之前实施强有力的数据质量计划。
大辞职：自 COVID-19 大流行开始以来，工人们一直在以前所未有的速度离职并过渡到新角色。根据美国劳工统计局的数据，仅在 2022 年 2 月，就有惊人的 440 万美国人辞职——在 2 月的最后一个工作日，职位空缺总数达到了创纪录的 1130 万个。

随着人们改变角色（或完全离开劳动力），他们的数据也会随之改变。未能跟上变化可能会对您的数据质量产生负面影响。在 Validity 最近的一项研究中，79% 的 CRM 用户同意大流行导致数据衰减增加。分析可以帮助您确定您的痛点所在并调整您管理数据的方式，这样您就不会落后。

现在我们知道什么是分析，让我们仔细看看它如何帮助您保持数据质量。

从表现不佳的营销活动到不准确的销售预测，低质量的数据可能会导致整个公司出现各种问题。分析有助于识别导致数据质量下降和业务受损的错误，例如拼写错误的联系信息、缺失值、重复、异常值和不必要的值。

96% 的 CRM 用户同意准确的 CRM 数据提高了他们的转化率。通过利用这个机会修复任何错误并记下您发现它们的频率，您将能够提高数据质量，防止将来发生同样的错误，并为您的业务取得成功做好准备。

当多个部门在 CRM 中输入和更新数据时，可能会出现不一致的情况。例如，Sales 可能使用“x”来表示分机号码，而 Finance 可能使用“ext”。尽管这看起来微不足道，但即使是最小的不一致也会随着时间的推移而累积，并破坏数据的质量和价值。

剖析突出了这些不一致之处，并提供了创建标准化规则的绝佳机会。标准化有助于在所有数据和系统中保持格式一致，提高数据质量并使分析更加可行。

分析的最大好处之一是提高了数据素养。

由于分析过程涉及了解 CRM 中数据的结构、数据包含的内容以及数据集之间存在哪些联系，因此完成此过程将使您能够充分了解 CRM 中数据的含义。您还将提高对收集、集成、准备和保护 CRM 中数据的责任的认识。

您和您的团队对数据的了解越多，您在未来犯下可能损害数据质量的错误的可能性就越小。

分析有助于揭示可能损害数据质量的流程效率低下。

例如，您可能会发现您手动完成的某些过程（例如，重复数据删除记录）并没有产生预期的结果。决定自动化这些流程可以大大减少错误和监督，并帮助您提高数据的整体质量。

业务规则概述了对象之间的关系，例如客户名称及其相应的订单，并在工作流工具中应用以实现流程自动化。换句话说，业务规则使公司能够自动化其在日常运营中做出的决策。分析有助于确保您的 CRM 中的数据符合当前的任何业务规则。

分析还可以帮助您查看系统集成使用了哪些数据点。了解哪些数据点支持集成并允许它们在 CRM 内部和外部成功执行流程，这有助于在流程失败时追踪问题。

您的数据质量可以成就或破坏您的业务。为了在当今不可预测的气候中生存（并茁壮成长），实施强大的数据质量计划至关重要——这首先要分析您的数据。

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