是您成功的代价高昂的障碍吗？ 想象一下，你拿着 1985 年的印刷地图去公路旅行。你最终可能会到达目的地，但会走错很多弯路，浪费大量时间和不必要的压力。不良数据对企业也有类似的影响。他们依靠客户数据来制定有关其战略、客户体验和产品供应的重要决策。因此，如果数据过时、不准确或分散在多个平台上，他们就无法向客户提供合适的产品，从而错失重要的销售和收入。
这会带来惊人的财务和声誉损失：根据 Gartner 的一项调查，组织认为数据质量差每年平均造成 1500 万美元的损失。更糟糕的是，近60% 的受访者不知道不良数据给他们的企业造成了多大的损失，也不知道如何解决，因为他们根本没有衡量过。
在本文中，我们将介 是您成功的代价高昂的障碍吗？ 绍 不良数据的成本，然后提出彻底改革数据策略的方法。
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“坏数据”到底是什么？
当数据具有规范性和可操作性时，它就是“好”的：它告诉您应该采取什么行动，并允许您采取行动，而无需重新查询或重新构建结果。例如，如果您想针对特定国家/地区的活动查询美国受众，您可以在数据库中输入一个术语，如“美国”，然后立即提取位于美国的每个客户。
只要您的数据库规模小且标准化，这个过程就非常简单。但是，当数据没有存储在一个地方，或者存储格式不一致，或者数据已经过时时， 是您成功的代价高昂的障碍吗？ 激活数据需要花费更多的时间和精力。或者您可能根本无法使用它。这会对生产力和收入造成重大损失。
如果出现以下情况，您的数据质量可能会损害您的营销努力：
1. 您的数据没有回答正确的问题：假设您是一名营销人员，正在尝试找出上个季度您的电子邮件退订量上升的原因。如果您的退订表单没有 南非电报数据 询问人们选择退订的原因，那么您就错过了最直接的答案，以及最明确的电子邮件流失问题解决方案。
2. 相同的数据点或值未以标准形式存储。随着技术堆栈变得越来越复杂，从每个来源提取格式不一致的数据的可能性也在增加。这使得定位该人群的所有成员变得更加困难。（如果您没有通过下拉表单收集地址，美国客户可能会将其祖国输入为“美国”、“美国”、“美利坚合众国”等。）
另一个复杂因素是：大多数时间和数据都是标准化的协调世界时 (UTC)，而不是反映 开设商业特许经营有什么好处？ 用户的本地时区。因此，现在需要进行大量的数学运算才能确定斐济的人是在晚上还是白天打开了您的电子邮件（如果您还必须考虑夏令时，那就太糟糕了）。
日、月、年的格式在全球范围内也不一致：美国客户使用 MM/DD/YYYY，而 DD/MM/YYYY 惯例在全球更为常见。不同软件之间也不一致。
3. 它无法跟上您的受众：由于工作或姓名变更、搬迁等原因，70％的客户数据每年都可能过时。因此，如果您没有记录更新和合并现有客户资料的机制，您的销售和营销团队每年都会陷入过时的联系人列表，并浪费时间联系无效的电子邮件地址/电话号码等。
4. 客户购买历史记录已过时和/或不完整，使得难以适当地定位他们。
（注：这个主题的细微差别比我们在这里所能涉及的要多得多——请查看Bertil Hart 在 Medium 上的文章以了解更多信息。）
质量差的数据会造成什么成本？
1. 扭曲决策
88% 的营销人员表示，数据驱 阿尔及利亚领先 动有助于他们掌握客户需求和市场趋势。因此，如果数据具有误导性或不一致，就会导致错误的决策。这可能会对整个业务产生负面的蝴蝶效应。
从微观层面来看，您可能会长期坚持无效的自动化广告活动，或者根据不完整的信息错误分配广告费用。从更广泛的角度来看，您可能会优先考虑错误的产品，无法及时对市场状况做出反应，甚至会雇佣和解雇错误的人员。（如果您身处制药等受到严格监管的行业，您甚至可能会因提供虚假结果而被罚款。）
客户满意度是任何公司成功的最大预测因素之一：留住一个客户的成本不仅比获取一个新客户低 5 倍，而且回头客会花更多的钱，并随着时间的推移带来更多的口碑业务。
糟糕的数据让实现这一目标变得更加困难。
3. 破坏和扰乱营销活动
营销人员需要在越来越多的平台上开展营销活动 – 电子邮件、社交媒体、付费广告、活动、网络研讨会等 – 每个平台都会生成自己的客户和活动数据，通常具有不同的数据点、字段和格式。标准化所有这些数据既困难又耗时，并且可能导致数据碎片化和孤立。
这使得团队缺乏创建细分市场、个性化外展和做出重大战略决策所需的信息。
4.增加安全和监管风险
技术堆栈的扩展也使公司面临额外的（可能是不必要的）网络安全风险。
这是因为每次你采用新产品时，你和你的客户数据都会面临该公司的安全风险，无论是来自公司本身还是其任何第三方供应商。考虑到公司使用 25 到 250 种软件产品来开展业务，这让公司面临巨大的风险。
您的客户数据越分散，其数据泄露的可能性就越高，而且会严重损害您的品牌。
除了影响生产力之外，分散的数据还使公司更难遵守《通用数据保护条例》和美国州级数据隐私法，这两项法律都要求公司保持一定程度的数据准确性和完整性。如果客户提出要求，他们还必须向客户提供其个人数据的副本，且质量要达到可以接受的水平，以便客户理解。
5. 限制影响和机会
数据越脏，数据科学家就需要花费越多的时间在“数据清洁任务”上，比如清理、审查和验证数据，而不是更高级别的工作。
据Gartner调查，数据质量对整体劳动生产率的影响高达20%。
数据科学家花费大约 60%的时间来验证、清理、更正甚至完全废弃和重新处理数据（又称“数据清洁工作”）。他们还花费大约 19% 的时间来搜寻和追踪所需的信息。
这是一个令人警醒的数据，但即使数据收集方面的渐进式改进也能带来巨大的好处和收入机会：如果典型的财富 1000 强企业能够将数据可访问性提高 10%，它就会产生超过 6500 万美元的额外净收入。
如何改进数据策略
孤立的数据会导致错误的决策和错失的机会。但是，通过将数据存储和统一在一个地方，您可以保持数据的质量，更快地激活数据，并最终获得更好的结果。
Omeda 屡获殊荣的 CODIE端到端客户数据平台可帮助公司将所有客户数据（包括电子邮件、印刷品、社交媒体、付费广告、活动等）收集到单一数据库中，从而提高受众洞察力并增加收入。