エンティティの解決がマーケティングプロセスにどのように価値を付加するか

マーケティングデータのエンティティ解決とは何ですか

多数のB2Bマーケター(ほぼ27%)がそれを認めています 不十分なデータは彼らに10%の費用をかけました、または場合によっては、年間収益の損失がさらに大きくなります。

これは、今日ほとんどのマーケターが直面している重要な問題、つまりデータ品質の低さを明確に示しています。 データが不完全、欠落、または低品質であると、マーケティングプロセスの成功に大きな影響を与える可能性があります。 これは、企業のほとんどすべての部門プロセス、特に販売とマーケティングが組織データによって大きく支えられているために発生します。

顧客、見込み客、見込み客、または製品、サービスの提供、住所の場所に関連するその他の情報の完全な360度のビューであるかどうかにかかわらず、マーケティングはすべてが集まる場所です。 これが、企業が継続的なデータプロファイリングとデータ品質修正のために適切なデータ品質管理フレームワークを採用していない場合にマーケターが最も苦しむ理由です。

このブログでは、最も一般的なデータ品質の問題と、それが重要なマーケティングプロセスにどのように影響するかについて注目したいと思います。 次に、この問題の潜在的な解決策を検討し、最後に、継続的に問題を確立する方法を確認します。

だから、始めましょう!

マーケターが直面する最大のデータ品質問題

データ品質の低さは、企業のマーケターにとって多くの問題を引き起こしますが、100以上のクライアントにデータソリューションを提供してきたため、人々が直面している最も一般的なデータ品質の問題は次のとおりです。

コアデータ資産の単一のビューを実現します。

この問題は、同じエンティティに対して重複レコードが保存されている場合に発生します。 ここで、エンティティという用語は何でも意味します。 ほとんどの場合、マーケティングの分野では、エンティティという言葉は、顧客、リード、見込み客、製品、場所、またはマーケティング活動のパフォーマンスの中核となるその他のものを指すことがあります。

重複したレコードがマーケティングプロセスに与える影響

マーケティング目的で使用されるデータセットに重複レコードが存在することは、マーケティング担当者にとって悪夢になる可能性があります。 レコードが重複している場合、次のような深刻なシナリオが発生する可能性があります。

  • 時間、予算、労力の浪費 –データセットには同じエンティティの複数のレコードが含まれているため、同じ顧客、見込み客、またはリードに時間、予算、および労力を複数回投資することになります。
  • パーソナライズされた体験を促進することができません –重複するレコードには、エンティティに関する情報のさまざまな部分が含まれていることがよくあります。 顧客の不完全な見方を使用してマーケティングキャンペーンを実施した場合、顧客に聞いたことのない、または誤解を感じさせる可能性があります。
  • 不正確なマーケティングレポート –データレコードが重複していると、マーケティング活動とその収益について不正確な見方をしてしまう可能性があります。 たとえば、100件のリードをメールで送信しましたが、10件からの返信しかありませんでした。80件のうち100件のみが一意であり、残りの20件は重複している可能性があります。
  • 運用効率と従業員の生産性の低下 –チームメンバーが特定のエンティティのデータを取得し、異なるソースに保存されているか、同じソースに時間の経過とともに収集された複数のレコードを見つけると、従業員の生産性の大きな障害となります。 これが頻繁に発生する場合は、組織全体の運用効率に著しく影響します。
  • 正しいコンバージョンアトリビューションを実行できません –ソーシャルチャネルまたはWebサイトにアクセスするたびに新しいエンティティと同じ訪問者を記録した場合、正確なコンバージョンアトリビューションを実行し、訪問者がコンバージョンに向けてたどった正確なパスを知ることはほとんど不可能になります。
  • 未配達の物理的および電子メール –これは重複レコードの最も一般的な結果です。 前述のように、各重複レコードにはエンティティの部分的なビューが含まれる傾向があります(これが、最初にレコードがデータセット内で重複として終了した理由です)。 このため、特定のレコードには物理的な場所や連絡先情報が欠落している可能性があり、メールの配信に失敗する可能性があります。

エンティティ解決とは何ですか?

エンティティの解決(ER)は、実世界のエンティティへの参照が同等であるか(同じエンティティ)、同等ではないか(異なるエンティティ)を判断するプロセスです。 つまり、レコードの記述が異なる場合、またはその逆の場合に、複数のレコードを識別して同じエンティティにリンクするプロセスです。

ジョン・R・タルバートによる実体の解決と情報の質

マーケティングデータセットへのエンティティ解決の実装

マーケティング活動の成功に対する重複の恐ろしい影響を見てきたので、シンプルでありながら強力な方法を用意することが不可欠です。 データセットの重複排除。 これは、 エンティティの解決 簡単に言うと、エンティティの解決とは、どのレコードが同じエンティティに属しているかを識別するプロセスを指します。

データセットの複雑さと品質の状態に応じて、このプロセスにはいくつかのステップが含まれる場合があります。 このプロセスの各ステップを説明し、それが何を意味するのかを正確に理解できるようにします。

注:以下のプロセスを説明する際に、一般的な用語「エンティティ」を使用します。 ただし、顧客、リード、見込み客、場所の住所など、マーケティングプロセスに関与するすべてのエンティティに同じプロセスが適用可能であり、可能です。

エンティティ解決プロセスのステップ

  1. 異なるデータソースにまたがるエンティティデータレコードの収集 –これは、プロセスの最初で最も重要なステップであり、ここで特定します コラボレー 正確にエンティティレコードが保存されます。 これは、ソーシャルメディア広告、Webサイトのトラフィックからのデータ、または営業担当者やマーケティングスタッフが手動で入力したデータの場合があります。 ソースが特定されたら、すべてのレコードをXNUMXか所にまとめる必要があります。
  2. 結合されたレコードのプロファイリング –レコードがXNUMXつのデータセットにまとめられたら、今度はデータを理解し、その構造とコンテンツに関する隠された詳細を明らかにします。 データプロファイリングはデータを統計的に分析し、データ値が不完全であるか、空白であるか、または無効なパターンと形式に従っているかどうかを調べます。 データセットをプロファイリングすると、そのような他の詳細が明らかになり、潜在的なデータクレンジングの機会が浮き彫りになります。
  3. データレコードのクリーニングと標準化 –詳細なデータプロファイルは、データセットをクリーンアップおよび標準化するための実用的なアイテムのリストを提供します。 これには、欠落データの入力、データタイプの修正、パターンとフォーマットの修正、およびデータ分析を改善するための複雑なフィールドのサブ要素への解析の手順が含まれる場合があります。
  4. 同じエンティティに属するレコードの照合とリンク –これで、データレコードを照合してリンクする準備が整い、同じエンティティに属するレコードを確定します。 このプロセスは通常、一意に識別される属性に対して完全一致を実行するか、エンティティの属性の組み合わせに対してあいまい一致を実行する、業界グレードまたは独自の一致アルゴリズムを実装することによって行われます。 一致するアルゴリズムの結果が不正確であるか、誤検知が含まれている場合は、アルゴリズムを微調整するか、誤った一致を重複または非重複として手動でマークする必要があります。
  5. エンティティをゴールデンレコードにマージするためのルールの実装 –ここで最終的なマージが行われます。 レコード間で保存されているエンティティに関するデータを失いたくない場合は、次のことを決定するためのルールを構成する必要があります。
    • マスターレコードはどのレコードで、その重複はどこにありますか?
    • 重複のどの属性をマスターレコードにコピーしますか?

これらのルールが構成および実装されると、出力はエンティティのゴールデンレコードのセットになります。

進行中のエンティティ解決フレームワークを確立する

マーケティングデータセット内のエンティティを解決するための簡単なステップバイステップガイドを確認しましたが、これは組織で進行中のプロセスとして扱われる必要があることを理解することが重要です。 データを理解し、そのコア品質の問題を修正することに投資する企業は、はるかに有望な成長を目指しています。

このようなプロセスをすばやく簡単に実装するために、データオペレーターや会社のマーケターに、上記の手順をガイドできる使いやすいエンティティ解決ソフトウェアを提供することもできます。

結論として、重複のないデータセットは、マーケティング活動のROIを最大化し、すべてのマーケティングチャネルでブランドの評判を強化する上で重要な役割を果たしていると言えます。