중복 제거 : 중복 고객 데이터를 방지하거나 수정하기위한 모범 사례

CRM을위한 데이터 중복 제거 모범 사례

중복 데이터는 비즈니스 통찰력의 정확성을 떨어 뜨릴뿐만 아니라 고객 경험의 품질도 저하시킵니다. 중복 데이터의 결과는 IT 관리자, 비즈니스 사용자, 데이터 분석가 등 모든 사람이 직면하지만 회사의 마케팅 운영에 최악의 영향을 미칩니다. 마케팅 담당자가 업계에서 회사의 제품 및 서비스 제공을 대표하므로 데이터가 부족하면 브랜드 평판이 빠르게 손상되고 부정적인 고객 경험을 제공 할 수 있습니다. 회사 CRM의 중복 데이터는 다양한 이유로 인해 발생합니다.

인적 오류에서 조직 데이터베이스의 여러 시점에서 약간 다른 정보를 제공하는 고객에 이르기까지. 예를 들어 한 소비자는 한 양식에 Jonathan Smith로 다른 양식에 Jon Smith로 이름을 나열합니다. 데이터베이스가 증가함에 따라 문제는 더욱 악화됩니다. 관리자가 DB를 추적하고 관련 데이터를 추적하는 것이 점점 더 어려워지는 경우가 많습니다. 조직의 DB가 정확한지 확인하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.”

Natik Ameen, 마케팅 전문가 Canz 마케팅

이 기사에서는 다양한 유형의 중복 데이터와 마케터가 회사 데이터베이스를 중복 제거하는 데 사용할 수있는 몇 가지 유용한 전략을 살펴 보겠습니다.

다양한 유형의 중복 데이터

중복 데이터는 일반적으로 원본의 사본으로 설명됩니다. 그러나이 문제에 복잡성을 더하는 여러 유형의 중복 데이터가 있습니다.

  1. 동일한 소스의 정확한 중복 – 이는 일치 또는 병합 기술을 고려하지 않고 한 데이터 소스의 레코드가 다른 데이터 소스로 전송 될 때 발생합니다. CRM에서 이메일 마케팅 도구로 정보를 복사하는 것이 그 예입니다. 고객이 뉴스 레터를 구독 한 경우 해당 레코드가 이미 이메일 마케팅 도구에 있으며 CRM에서 도구로 데이터를 전송하면 동일한 엔티티의 중복 사본이 생성됩니다. 
  2. 여러 소스의 정확한 중복 – 여러 소스의 정확한 중복은 일반적으로 회사의 데이터 백업 이니셔티브로 인해 발생합니다. 조직은 데이터 제거 활동에 저항하는 경향이 있으며 보유하고있는 모든 데이터 사본을 저장하는 경향이 있습니다. 이로 인해 중복 정보가 포함 된 서로 다른 소스가 생성됩니다.
  3. 여러 소스에서 다양한 중복 – 다양한 정보가있는 중복도 존재할 수 있습니다. 이는 일반적으로 고객이 성, 직책, 회사, 이메일 주소 등의 변경을 겪을 때 발생합니다. 그리고 이전 레코드와 새 레코드간에 눈에 띄는 차이가 있기 때문에 들어오는 정보는 새로운 엔티티로 취급됩니다.
  4. 동일하거나 여러 소스의 정확하지 않은 중복 – 정확하지 않은 중복은 데이터 값이 동일한 것을 의미하지만 다른 방식으로 표현되는 경우입니다. 예를 들어 Dona Jane Ruth라는 이름은 Dona J. Ruth 또는 DJ Ruth로 저장할 수 있습니다. 모든 데이터 값은 동일한 것을 나타내지 만 단순한 데이터 매칭 기술을 통해 비교하면 불일치로 간주됩니다.

중복 제거는 소비자와 기업이 종종 시간이 지남에 따라 연락처 데이터를 수정하므로 매우 복잡한 프로세스가 될 수 있습니다. 이름, 이메일 주소, 거주지 주소, 회사 주소 등 모든 데이터 필드를 입력하는 방법에는 차이가 있습니다.

다음은 마케팅 담당자가 오늘부터 사용할 수있는 5 가지 데이터 중복 제거 모범 사례 목록입니다.

전략 1 : 데이터 입력에 대한 검증 확인

모든 데이터 입력 사이트에 대해 엄격한 유효성 검사 제어가 있어야합니다. 여기에는 입력 데이터가 필수 데이터 유형, 형식을 준수하고 허용 가능한 범위 사이에 있는지 확인하는 것이 포함됩니다. 이는 데이터를 완전하고 유효하며 정확하게 만드는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 또한 데이터 입력 워크 플로가 새 레코드를 만들도록 구성 될뿐만 아니라 데이터 집합에 들어오는 레코드와 일치하는 기존 레코드가 포함되어 있는지 먼저 검색하고 찾는 것이 중요합니다. 그런 경우에는 새 레코드를 생성하지 않고 검색하고 업데이트하기 만합니다. 많은 회사에서 고객이 자신의 중복 데이터를 해결할 수 있도록 수표를 통합했습니다.

전략 2 : 자동화 도구를 사용하여 중복 제거 수행

셀프 서비스 사용 데이터 중복 제거 소프트웨어 중복 기록을 식별하고 정리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 도구는 데이터 표준화, 정확하고 정확하지 않은 일치 항목을 정확하게 찾고 수천 행의 데이터를 조사하는 수작업도 줄였습니다. 도구가 Excel 시트, CRM 데이터베이스, 목록 등과 같은 다양한 소스에서 데이터 가져 오기를 지원하는지 확인하십시오.

전략 3 : 데이터 별 중복 제거 기술 사용

데이터의 특성에 따라 데이터 중복 제거가 다르게 수행됩니다. 마케터는 데이터 중복 제거시주의해야합니다. 동일한 것이 다양한 데이터 속성에서 다른 의미를 가질 수 있기 때문입니다. 예를 들어 두 개의 데이터 레코드가 이메일 주소에서 일치하면 중복 될 가능성이 높습니다. 그러나 두 레코드가 주소에서 일치하는 경우 동일한 가구에 속한 두 개인이 회사에서 별도의 구독을 가질 수 있으므로 반드시 중복되는 것은 아닙니다. 따라서 데이터 세트에 포함 된 데이터의 종류에 따라 데이터 중복 제거, 병합 및 제거 작업을 구현해야합니다.

전략 4 : 데이터 강화를 통해 황금 마스터 레코드 획득

데이터베이스에 존재하는 일치 목록을 확인한 후에는 데이터 병합 또는 제거 결정을 내리기 전에이 정보를 분석하는 것이 중요합니다. 단일 엔터티에 대해 여러 레코드가 있고 일부는 부정확 한 정보를 나타내는 경우 해당 레코드를 제거하는 것이 가장 좋습니다. 반면에 중복 항목이 불완전한 경우 데이터 병합이 데이터 강화를 가능하게하고 병합 된 레코드가 비즈니스에 더 많은 가치를 추가 할 수 있으므로 데이터 병합이 더 나은 선택입니다. 

어느 쪽이든 마케터는 마케팅 정보에 대한 단일 뷰를 확보하기 위해 노력해야합니다. 황금 마스터 레코드.

전략 5 : 데이터 품질 지표 모니터링

데이터를 깨끗하고 중복 제거하기위한 지속적인 노력은 데이터 중복 제거 전략을 실행하는 가장 좋은 방법입니다. 데이터 프로파일 링 및 품질 관리 기능을 제공하는 도구가 여기에서 유용 할 수 있습니다. 마케팅 담당자는 마케팅 운영에 사용되는 데이터가 얼마나 정확하고, 타당하며, 완전하고, 독특하고 일관 적인지 주시하는 것이 중요합니다.

조직이 비즈니스 프로세스에 데이터 애플리케이션을 계속 추가함에 따라 모든 마케팅 담당자는 데이터 중복 제거 전략을 마련해야합니다. 데이터 중복 제거 도구 사용, 데이터 레코드 생성 및 업데이트를위한 더 나은 유효성 검사 워크 플로 설계와 같은 이니셔티브는 조직에서 안정적인 데이터 품질을 구현할 수있는 몇 가지 중요한 전략입니다.

데이터 래더 정보

Data Ladder는 기업이 데이터를 정리, 분류, 표준화, 중복 제거, 프로파일 링 및 강화하는 데 도움을주는 데이터 품질 관리 플랫폼입니다. 업계 최고의 데이터 매칭 소프트웨어는 데이터의 위치와 형식에 관계없이 지능형 퍼지 매칭 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 일치하는 레코드를 찾고, 데이터를 병합하고, 중복 항목을 제거하도록 도와줍니다.

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