重复数据删除:避免或纠正重复的客户数据的最佳实践

CRM的重复数据删除最佳实践

重复数据不仅会降低业务见解的准确性,而且还会损害客户体验的质量。 尽管每个人(IT经理,业务用户,数据分析师)都面临重复数据的后果,但这对公司的营销运营影响最大。 由于营销人员代表了公司在行业中的产品和服务,因此不良的数据会迅速掩盖您的品牌声誉,并带来负面的客户体验。 公司CRM中的重复数据是由多种原因引起的。

从人为错误到客户在组织数据库中的不同时间点提供略有不同的信息。 例如,一个消费者在一种形式上将自己的名字命名为Jonathan Smith,在另一种形式上将其命名为Jon Smith。 不断增长的数据库加剧了这一挑战。 对于管理员来说,跟踪数据库以及跟踪相关数据通常变得越来越困难。 确保组织的数据库保持准确将变得越来越具有挑战性。”

Natik Ameen,营销专家 坎兹营销

在本文中,我们将研究不同类型的重复数据,以及一些行销人员可以用来对其公司数据库进行重复数据删除的有用策略。

不同类型的重复数据

通常将重复数据解释为原始数据的副本。 但是存在不同类型的重复数据,这增加了此问题的复杂性。

  1. 同一来源中的确切重复项 –如果将一个数据源中的记录转移到另一数据源中而没有考虑任何匹配或合并技术,则会发生这种情况。 一个示例是将信息从CRM复制到电子邮件营销工具。 如果您的客户已订阅您的时事通讯,则他们的记录已经存在于电子邮件营销工具中,并且将数据从CRM传输到该工具将创建同一实体的重复副本。 
  2. 多个来源中的确切重复项 –由于公司的数据备份计划,通常会在多个来源中产生完全相同的副本。 组织倾向于抵制数据清除活动,并且倾向于存储他们手头的所有数据副本。 这导致包含重复信息的不同来源。
  3. 多种来源的重复品 –重复信息也可能存在。 当客户更改姓氏,职务,公司,电子邮件地址等时,通常会发生这种情况。由于新旧记录之间存在显着差异,因此将传入的信息视为新实体。
  4. 同一或多个来源中的非精确重复项 –非精确重复是指数据值表示同一事物,但用不同的方式表示的情况。 例如,名称Dona Jane Ruth可以另存为Dona J. Ruth或DJ Ruth。 所有数据值表示相同的事物,但是通过简单的数据匹配技术进行比较时,它们被视为不匹配。

重复数据删除可能是一个非常复杂的过程,因为消费者和企业通常会随着时间的推移修改其联系数据。 他们输入数据的每个字段的方式各不相同-从他们的姓名,电子邮件地址,居住地址,营业地址等开始。

这是营销人员今天可以开始使用的5种重复数据删除最佳实践的列表。

策略1:对数据输入进行验证检查

您应该在所有数据输入站点上都具有严格的验证控制。 这涉及确保输入数据符合所需的数据类型,格式,并且位于可接受范围之间。 这可以使您的数据完整,有效和准确。 此外,至关重要的是,不仅将数据输入工作流配置为创建新记录,而且还必须首先搜索并查找数据集是否包含与传入记录匹配的现有记录。 在这种情况下,它只会查找和更新,而不会创建新记录。 许多公司都为客户合并了支票,以解决他们自己的重复数据。

策略2:使用自动化工具执行重复数据删除

使用自助服务 重复数据删除软件 可以帮助您识别和清除重复的记录。 这些工具可以 标准化数据,准确找到精确和不精确的匹配项,并且还减少了查看数千行数据的人工工作。 确保该工具支持从多种来源(例如excel工作表,CRM数据库,列表等)导入数据。

策略3:使用特定于数据的重复数据删除技术

根据数据的性质,重复数据删除的执行方式有所不同。 营销人员在删除数据重复数据时应格外小心,因为相同的事物在不同的数据属性中可能意味着不同的事物。 例如,如果两个数据记录在一个电子邮件地址上匹配,则很有可能它们是重复的。 但是,如果两个记录的地址匹配,则不一定是重复的,因为属于同一家庭的两个人可能在您的公司有单独的订阅。 因此,请确保根据数据集包含的数据类型实施重复数据删除,合并和清除活动。

策略4:通过数据充实获得金牌主记录

一旦确定了数据库中存在的匹配项列表,在做出数据合并或清除决定之前分析此信息至关重要。 如果单个实体存在多个记录,并且某些记录表示不正确的信息,则最好清除这些记录。 另一方面,如果重复项不完整,那么数据合并是一个更好的选择,因为它将启用数据丰富功能,合并的记录可能会为您的业务增加更多价值。 

无论哪种方式,营销人员都应努力获得其营销信息的单一视图,称为 金唱片.

策略5:监控数据质量指标

不断进行数据清理和重复数据删除是执行数据重复数据删除策略的最佳方法。 提供数据概要分析和质量管理功能的工具在这里很有用。 对于营销人员而言,必须密切注意用于营销操作的数据的准确性,有效性,完整性,唯一性和一致性。

随着组织不断在其业务流程中添加数据应用程序,每个市场营销人员都必须制定适当的重复数据删除策略。 诸如使用重复数据删除工具,设计更好的验证工作流以创建和更新数据记录之类的举措是一些关键策略,可以提高组织的可靠数据质量。

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