Um analista afirma que 70% dos profissionais de marketing sabem que suas organizações têm dados de clientes potenciais ruins ou de baixa qualidade. Os profissionais de marketing podem tentar aumentar seu ROI de marketing refinando suas estratégias ou introduzindo tecnologia, mas todos esses esforços serão em vão se os dados dos quais essas atividades dependem não estiverem claros.
Como você sabe se um lead é qualificado para marketing ou vendas? Você pode usar os dados da jornada de conversão do lead para pontuação e atribuição de lead? Seus dados são confiáveis o suficiente para serem usados no planejamento de estratégias de marketing eficazes? Tudo isso só é possível com dados limpos , e é aí que começa o desafio.
Os dados vêm de várias fontes. Conforme os dados chegam, cada entrada é tratada como um novo objeto (ou lead) em seu banco de dados de marketing . Isso pode fazer com que seu banco de dados seja impreciso, incompleto, inválido ou inconsistente. Para corrigir esse problema, implemente uma solução de limpeza de dados para padronizar e limpar os registros do banco de dados de marketing.
A limpeza de dados é uma etapa necessária antes que você possa fornecer dados a qualquer processo de marketing, como fornecimento de leads, marketing por e-mail ou pontuação e atribuição de leads.
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O fluxo de trabalho de limpeza de dados
Antes de prosseguirmos para discutir o impacto dos dados limpos no ROI de marketing, vamos dar uma olhada no fluxo de trabalho de limpeza de dados e nas atividades que esse processo envolve.
Gerar perfis de dados
A execução de uma análise de perfil completa de qualidade em todas as fontes de dados gera um perfil de dados. Isso o ajudará a entender como seus dados estão limpos e a destacar todas as oportunidades de limpeza em potencial.
Os perfis de dados devem ser gerados no início e no final do processo de limpeza. Você pode comparar os dois perfis para avaliar a utilidade do processo de limpeza de dados e se há algum trabalho restante que pode ser feito para aumentar a qualidade dos dados.
Realizar padronização de dados
É aqui que você precisa introduzir consistência vertical em seu banco de dados. Isso inclui garantir que todos os dados em um campo sejam válidos, consistentes e sigam um padrão padronizado. Exemplos de padronização incluem:
- Correção de erros ortográficos e variações
- Padronizando formatos de data
- Preenchendo valores em branco com dados apropriados
- Removendo campos de dados que não são necessários para serem capturados
- Garantir que todos os endereços de e-mail e números de telefone sigam padrões válidos
Remova duplicatas de seus registros de dados
Esta é uma das etapas mais importantes do processo de limpeza de dados, pois garante a exclusividade de seus registros de dados e a consistência horizontal de seu banco de dados. Se o seu banco de dados não tiver nenhum identificador exclusivo, você precisará implementar algoritmos de correspondência de dados complexos para correspondência fonética, numérica, difusa ou outra correspondência específica do domínio. Depois de identificar as correspondências, você pode decidir mesclar ou limpar seus registros de dados para obter o registro dourado que representa uma única fonte de verdade para toda a organização.
Revise seus dados de endereço
Rastreie e-mails devolvidos e correspondências não entregues para avaliar a exatidão de seu banco de dados de contatos. Você também pode usar módulos de verificação de endereço prontos para uso para verificar a falta de nossas informações desatualizadas. Eles o ajudarão a analisar e compreender seus dados de endereço e ver se há alguma informação ausente ou imprecisa que pode ser atualizada.
Três maneiras de bons dados afetarem seus esforços de marketing
Dados limpos e precisos podem aumentar drasticamente o ROI de marketing. Aqui estão as três principais maneiras pelas quais a boa qualidade de dados ajuda em seus esforços de marketing:
1. Planeje melhor pontuação e atribuição de leads
Como saber se um lead é qualificado para marketing e vendas e não apenas um contato morto? Você não pode basear essas decisões em instinto ou experiência, você precisa de dados factuais para entender a relevância de cada lead para seu produto ou oferta de serviço.
Dados precisos e confiáveis permitem que você crie modelos eficazes de pontuação e atribuição de leads que informam o comportamento de um lead em todos os pontos de contato digitais (incluindo links clicados, termos pesquisados, download de recursos, e-mails lidos etc.).
Imagine ter dados que não contam a história real, ou que a contam em partes ou duplicatas. Todo o seu modelo de pontuação e atribuição de leads torna-se inseguro. E antes que você perceba, todas as equipes de marketing e vendas investem seus esforços em contatos que não têm intenção de compra.
2. Saiba quem segmentar e como
Com uma melhor pontuação de leads e modelo de atribuição, você pode ter os melhores contatos / clientes potenciais para sua equipe. Normalmente chamado de registro dourado, contém os principais clientes em potencial para divulgação cujos dados são limpos, precisos, desduplicados e padronizados. Incluindo isso, seus dados limpos e de alta qualidade também fornecerão insights sobre como alcançá-los e quais canais digitais têm maior probabilidade de conversão.
Essa abordagem permitirá que você envie e-mails mais personalizados e precisos. Caso contrário, você estará enviando e-mails para clientes em potencial que não são relevantes para o conteúdo do e-mail. Quanto mais personalizado for o conteúdo do seu e-mail, maior será a probabilidade de converter o cliente potencial em cliente.
3. Aumentar a eficiência operacional
A limpeza de dados é a forma mais eficaz de utilização de recursos, custos e força de trabalho. Você não pode permitir que suas equipes gastem campanhas de marketing inteiras em leads falsos. É importante mencionar aqui que muitos projetos consomem equipes inteiras no processo de limpeza de dados. Isso significa que, se sua equipe não tiver uma maneira eficiente de limpar seus dados, eles podem gastar 80% do tempo preparando dados para marketing. Este é um consumo de tempo inaceitável.
Para corrigir isso, é importante tornar o processo de limpeza de dados eficiente e repetível. A melhor opção aqui é escolher uma ferramenta de limpeza de dados automatizada de autoatendimento que atue como um limpeza de dados central para todas as suas atividades de preparação de dados.
A limpeza de dados é um processo crucial para extrair o valor máximo de seus esforços de marketing. Isso dá à sua equipe confiança em seus dados e processos. Cada pequena decisão e fluxo de trabalho podem ser relacionados a alguns dados factuais. Portanto, economize bilhões em marketing e, ao mesmo tempo, aumente o ROI de marketing em dez vezes com dados limpos.
