證據就在分析中：為什麼分析數據對於保持其質量至關重要

已發表: 2022-04-29

數據是貴公司最寶貴的資產。它可用於製定執行決策、簡化營銷活動、提高客戶保留率以及開發能夠促進整體增長的成功創意。但是，如果您的數據質量很差，則可能會產生相反的效果。

強大的數據質量計劃對您的業務成功至關重要——最好的起點是數據分析。讓我們深入了解分析的組成部分、為什麼它很重要以及它對維護數據質量的重要性。

什麼是剖析？

數據剖析涉及對數據進行排序、檢查、分析和匯總，從而形成高級概述。這有助於您了解數據的當前狀態，並且是任何可靠的數據質量計劃的基礎。畢竟，如果您不知道從哪裡開始，就無法採取措施來維護或提高數據質量！

並非所有數據分析都是相同的。有以下三種：

結合起來，每種類型的分析可以幫助您了解您當前是如何處理數據的。然後，您可以使用這些見解來改善（和維護）您的整體數據質量。

剖析一直很重要，但在當今的氣候下尤為必要。以下是幾個主要原因：

Apple 的 MPP： Apple 於 2021 年 9 月推出的郵件隱私保護 (MPP) 使電子郵件營銷人員無法訪問跟踪數據來告知他們的電子郵件策略。由於數據分析優先考慮不會被阻止的客戶提交的數據，因此對於希望了解更多目標受眾的電子郵件營銷人員來說，它可以用作急需的解決方法。
進入 CRM 的數據比以往任何時候都多：每天創建超過 1.1 萬億兆字節的數據，而且這個數字只會繼續增長。隨著越來越多的數據進入您的 CRM，其質量變得更難維護。分析可以幫助您了解數據的當前狀態，發現任何質量問題，並在數據雪崩有機會破壞您的 CRM 之前實施強有力的數據質量計劃。
大辭職：自 COVID-19 大流行開始以來，工人們一直在以前所未有的速度離職並過渡到新角色。根據美國勞工統計局的數據，僅在 2022 年 2 月，就有驚人的 440 萬美國人辭職——在 2 月的最後一個工作日，職位空缺總數達到了創紀錄的 1130 萬個。

隨著人們改變角色（或完全離開勞動力），他們的數據也會隨之改變。未能跟上變化可能會對您的數據質量產生負面影響。在 Validity 最近的一項研究中，79% 的 CRM 用戶同意大流行導致數據衰減增加。分析可以幫助您確定您的痛點所在並調整您管理數據的方式，這樣您就不會落後。

現在我們知道什麼是分析，讓我們仔細看看它如何幫助您保持數據質量。

從表現不佳的營銷活動到不准確的銷售預測，低質量的數據可能會導致整個公司出現各種問題。分析有助於識別導致數據質量下降和業務受損的錯誤，例如拼寫錯誤的聯繫信息、缺失值、重複、異常值和不必要的值。

96% 的 CRM 用戶同意準確的 CRM 數據提高了他們的轉化率。通過利用這個機會修復任何錯誤並記下您發現它們的頻率，您將能夠提高數據質量，防止將來發生同樣的錯誤，並為您的業務取得成功做好準備。

當多個部門在 CRM 中輸入和更新數據時，可能會出現不一致的情況。例如，Sales 可能使用“x”來表示分機號碼，而 Finance 可能使用“ext”。儘管這看起來微不足道，但即使是最小的不一致也會隨著時間的推移而累積，並破壞數據的質量和價值。

剖析突出了這些不一致之處，並提供了創建標準化規則的絕佳機會。標準化有助於在所有數據和系統中保持格式一致，提高數據質量並使分析更加可行。

分析的最大好處之一是提高了數據素養。

由於分析過程涉及了解 CRM 中數據的結構、數據包含的內容以及數據集之間存在哪些聯繫，因此完成此過程將使您能夠充分了解 CRM 中數據的含義。您還將提高對收集、集成、準備和保護 CRM 中數據的責任的認識。

您和您的團隊對數據的了解越多，您在未來犯下可能損害數據質量的錯誤的可能性就越小。

分析有助於揭示可能損害數據質量的流程效率低下。

例如，您可能會發現您手動完成的某些過程（例如，重複數據刪除記錄）並沒有產生預期的結果。決定自動化這些流程可以大大減少錯誤和監督，並幫助您提高數據的整體質量。

業務規則概述了對象之間的關係，例如客戶名稱及其相應的訂單，並在工作流工具中應用以實現流程自動化。換句話說，業務規則使公司能夠自動化其在日常運營中做出的決策。分析有助於確保您的 CRM 中的數據符合當前的任何業務規則。

分析還可以幫助您查看系統集成使用了哪些數據點。了解哪些數據點支持集成並允許它們在 CRM 內部和外部成功執行流程，這有助於在流程失敗時追踪問題。

您的數據質量可以成就或破壞您的業務。為了在當今不可預測的氣候中生存（並茁壯成長），實施強大的數據質量計劃至關重要——這首先要分析您的數據。

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