用四步来治不良数据带来30%的营收损失

avatar 2015年3月31日20:33:37 评论
几乎每个企业都面临着数据不健康的问题。而这个问题带来的后果,也是触目惊心的:咨询顾问公司Ovum的数据显示,不良数据给企业带来30%的营收损失;

仿佛突然之间,我们就进入了一个“大数据依赖”的时代:从客户管理、到品牌决策、营销策略,几乎都要依赖数据。企业也想尽办法,要获得消费者的数据,因此也造成了数据的激增。据市场调研公司Experian Marketing Service,全球90%的数据都是这两年产生的。

但是,数据不是万灵药,准确的洞察才是。而准确的洞察的基础,是要有高质量的数据。但现实是,面对每天铺天盖地的数据,很多企业都在隐隐地担心,收集到的数据质量不佳,在Experian的全球数据质量调查报告中,自2014年以来,认为自己的数据不准确的企业从86%上升到了92%!

也就是说,几乎每个企业都面临着数据不健康的问题。而这个问题带来的后果,也是触目惊心的:咨询顾问公司Ovum的数据显示,不良数据给企业带来30%的营收损失;在Experian的报告中,企业的CIO们认为,如果他们的数据质量很好的话,企业利润能够上升15%!

一般说来,数据质量由“4C”来决定:即完整性(Complete)、时效性(Current)、准确性(correct)和相关性(consistent)。为了提高这4C,企业从数据的来源、数据剖析以及消费者三个方面入手,一是从源头上杜绝不良的数据,而是对收集到的数据进行再加工,去伪存真,提高数据整体质量。

统一数据源

对于一家公司来说,通常有多个数据来源:第三方平台,媒介以及品牌自己的数据等,由于数据平台不同,收集到的数据不仅繁杂,数据分析得出的洞察也不尽相同,容易导致错误的判断。所以,把多个数据源的资料整合在一起,只有一个数据库,从整体上对消费者做分析,是避免不完整数据导致错误判断的一个方法。

2014年初,在线服装零售商Surfdome任命了一位数据专家,这位数据专家一上任,就推出了一个大数据分析方案,把所有的数据源整合在一起。这样一来,公司所有部门都在与相同的数据打交道,洞察也变得更为可靠。

通过将所有的数据源整合在一起,Surfdome纠正了过去的一个错误判断。以前,公司在女性广告上的投入要远高于在男性广告上的投入,但在整合了数据源之后,Surfdome发现,“我们意识到,男性给我们带来更大的价值,因为虽然男性广告回报率要低一些,但是转化率却更高。我们开始基于顾客性别,而不是顾客终身价值,重新评估该把钱投到哪里。”Surfdome付费渠道主管Slingsby表示,自从整合了多个数据源之后,公司管理层对数据洞察很满意。

数据管理

对收集到的数据,要经过一个数据管理的过程。这个过程分为4大步骤:

1.数据清理。数据清理是一个有关规则及其执行的过程。举例来说,通常,系统会自动把英文中的缩写“ST”直接与“street”对应,但实际上,ST也可以代表“圣人”(Saint),如果简单粗暴地把所有ST都转换成Street,就会出现错误的转换。这时候,规则的执行就要有一定的约束条件。在这个例子里,可以设定如果ST后面出现名字,就将其识别为“圣人”。

2.数据提高。大部分的商业应用程序都是为了特定的目的而设计的,相应的,收集到的数据也都有特定的目的,因此,数据的“实用程度”(degree of utility)也有一定的局限性。而通过增加更多的属性,可以提高这些为特定目的为收集的数据,让它能用于更广泛的范围。

例如,将姓名和地址之类的信息标准化是第一步,然后再将这些数据与一些基本参考数据连接起来,就能够实现基于特定目标的直接连接,把数据从一般的水平,提高到个人的层面。这种质上的提高有助于增强企业的分析流程,给公司带来更多的销售,提高收入和净利润。

3、记录连接与匹配。人们可能无法想象自己留下的数据有多少。现在,你只要与任何机构打交道,都会被“记录在案”:购房、结婚、在网上买了什么、生日庆祝……实际上,被记录下来的不仅是这一个个具体事件的数据,还有这些事件发生的时间、地点等,这些零碎的数据如果合并起来,可以勾勒出一个十分具体的人。

这些数据记录通过一个称谓“记录连接”的过程结合在一起,这个过程会通过搜索不同的数据组,根据一些个人最基本的特征,例如,名字、地址或者电话号码,来找到那些与之匹配的数据。当发现两个数据都指向同一个人时,就可以把这两个数据连接在一起。

4、前瞻性的数据管理。通过标准检查数据错误的流程,对数据错误根本原因进行分析,设计补救措施,都可以提高企业的数据质量。

如果根本原因不是那么容易找到的话,可以对无效数据做一个定义,利用该无效数据的标准来进行监测,当发现无效数据后,立即启动警报。现在,很多企业都将这个水准视为前瞻性的数据管理。

许多机构在数据的应用上都很大的提升,同时,人们也在寻找各种办法,将数据运用在不同的操作和战略利益上。然而,要真正做到前瞻性,公司要能够预测到他们事先并不知道的各种数据错误,而不是利用剖析工具来找已经发现的错误模式。

保护消费者隐私

还有一类不良数据,与消费者的隐私保护意识有关。一些消费者为了避免泄露个人信息,会在填写资料时提供假信息。

互联网安全技术公司Symantec透露,在英国,每3个消费者中就有一个人会处于自我保护,提供虚假的个人信息。这对营销人来说,可不是什么好消息。

如何让消费者能够放心大胆地把自己提供自己的真实数据,根源在于制定消费者隐私保护法案,对企业使用消费者信息作出规范。目前,欧盟即将出台信息保护法案,这将改变消费者对个人信息被企业用作营销目的的态度。

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