度過經濟衰退的最佳方式？ 加倍提高數據質量

我們都看到了頭條新聞（和 LinkedIn 狀態）：消費者和企業支出承受著巨大的壓力，因為我們為可能的經濟衰退做好準備。

但隨著企業削減開支並勒緊褲腰帶，許多企業忽視了一項關鍵的成本節約措施。

在嚴峻的經濟環境中，提高聯繫人數據質量是試圖保護收入和利潤率的組織的可靠防禦策略。

讓我們分解一下。

Gartner報告說，糟糕的數據質量使組織每年平均損失 1290 萬美元。 這個數字幾乎肯定更高，因為 Gartner 的數字適用於所有組織，而不僅僅是最大的組織。

幾年前，皇家郵政計算出劣質客戶聯繫數據的成本幾乎佔組織年總收入的 6% 。

考慮到這些高風險，讓我們探索清潔聯繫人數據可以幫助組織減輕可能的經濟衰退影響的具體方法。

高質量數據有助於留住客戶

福布斯指出，獲取新客戶的成本大約是保留老客戶的五到七倍，具體取決於您所在的行業。原因包括獲取需要更多資源、消耗更多營銷支出以及導致新客戶出現滯後變得有利可圖。

在經濟低迷時期，緊緊抓住客戶應該是明智之舉，而營銷起著關鍵作用。 可靠的營銷傳達您想要銷售的產品和服務，並闡明您的客戶將體驗到的價值。 營銷還可以建立忠誠度、加強欣賞並傳達同理心。

雖然活潑的標語和引人注目的創意很重要，但企業聯繫數據（包括姓名、地址、購買歷史等）的質量是營銷績效最重要的驅動因素。

高質量數據支持一系列營銷最佳實踐，包括受眾定位和細分、個性化和活動時間安排。

確定客戶何時準備好購買以在正確的時間傳遞相關消息在推動收入方面發揮著主要作用——並且它依賴於準確、最新的數據。

相比之下，個性化程度低的營銷活動（可能是由於數據過時或不准確）可能會破壞營銷信息的影響，通常會導致代價高昂的客戶流失。

Validity 最近發布的 2023 年短信營銷狀況報告向消費者詢問了導致他們對品牌信息感到厭煩的因素。 排在首位的投訴是收到與他們的需求和興趣不相關的信息 (34% )。

Apple 的郵件隱私政策(MPP)等隱私舉措使實現這種相關性變得更加困難，該政策限制了對 Apple Mail 等應用程序中用戶行為的跟踪。

雖然這已經產生了向採購零方數據（客戶明確提供的數據）以推動營銷活動的積極轉變，但這些數據在輸入點更有可能不正確並且衰減得更快，因此需要定期維護數據庫以確保及時性和準確性更重要的是。

高質量數據幫助企業留住頂尖人才

經濟逆風意味著企業正試圖用更少的資源做更多的工作。 高利率和通貨膨脹使人們非常關注降低成本。

因此，隨著領導者優先考慮更重要的項目和任務，對數據質量的預算承諾（可能分配給數據管理軟件、員工人數、員工培訓等）受到威脅。

隨著數據質量的下降，員工對不良數據感到沮喪意味著任務無法正確完成（或根本無法完成！），從而導致增長和生產力下降的惡性循環，甚至可能導致他們離職。

在 Validity 最新的 CRM 數據管理狀況報告中， 64% 的受訪者表示，如果沒有為強大的 CRM 數據質量計劃分配更多資源，他們會考慮離開目前的職位。 更換它們的成本很高。

反過來，員工流失又會導致數據質量不佳！ 勞動力的變化加劇了聯繫人數據的衰減，因為諸如地區重新分配不正確以及未接受全面培訓的新員工的數據輸入錯誤等因素。

聰明的企業將自動化這些數據質量功能，減少摩擦並提高生產力。

高質量數據幫助企業構建未來

人工智能是 2023 年的熱門話題，隨著企業尋求通過自動化提高效率和節約成本，它與此次對話高度相關。

直到最近，人工智能計劃的成本幾乎高得令人望而卻步。 但是像 ChatGPT 和 DALL-E 2 這樣的新解決方案現在讓更廣泛的受眾可以訪問它。 營銷人員正在積極探索人工智能如何幫助完成文案撰寫和圖像採購等時間密集型活動。

人工智能幾乎肯定會提供更高的數據質量，例如異常檢測、評估相關性和填補數據集中的空白。 CRM 也將受益，人工智能驅動的應用程序創建公式和驗證規則。

然而，營銷人員應該意識到 AI 的“阿喀琉斯之踵”——它的好壞取決於它所訓練的數據。 不合格的數據總是會導致“GIGO”（垃圾輸入，垃圾輸出！）。 數據質量差是人工智能失敗的主要原因。 其他潛在的 AI 殺手包括數據策略、數據可用性、數據準備和數據素養方面的缺陷。

數據偏差也是人工智能面臨的一大挑戰（例如，確認偏差、選擇偏差、歷史偏差等）。 Netflix 可能了解其客戶的所有觀看習慣，但它對非 Netflix 訂閱者的數據卻知之甚少！

雖然企業正在開發人工智能解決方案以提高效率和節約成本，但他們需要避免浪費開支。 數據質量是人工智能成功的基礎，偉大的數據將成就偉大的人工智能。

為未來投資

企業減少對數據質量的承諾可能會在短期內節省成本——但這是一種錯誤的經濟模式，會讓他們承受長期的痛苦。 數據不佳意味著銷售和營銷效率低下、生產力降低、員工流失率增加以及新計劃失敗的可能性更大——所有這些都意味著巨大的成本。

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