Wie die Entitätsauflösung Ihren Marketingprozessen einen Mehrwert verleiht

Was ist Entitätsauflösung in Marketingdaten?

Eine große Zahl von B2B-Vermarktern – fast 27 % – geben das zu unzureichende Daten haben sie 10 % gekostetoder in manchen Fällen sogar noch mehr an jährlichen Umsatzeinbußen.

Dies unterstreicht deutlich ein bedeutendes Problem, mit dem die meisten Vermarkter heute konfrontiert sind, und das ist: schlechte Datenqualität. Unvollständige, fehlende oder qualitativ schlechte Daten können den Erfolg Ihrer Marketingprozesse stark beeinträchtigen. Dies liegt daran, dass fast alle Abteilungsprozesse in einem Unternehmen – insbesondere aber Vertrieb und Marketing – stark von Organisationsdaten angetrieben werden.

Ob es sich um eine vollständige 360-Grad-Sicht auf Ihre Kunden, Leads oder Interessenten oder andere Informationen zu Produkten, Serviceangeboten oder Adressen handelt – im Marketing kommt alles zusammen. Aus diesem Grund leiden Marketingspezialisten am meisten, wenn ein Unternehmen keine geeigneten Datenqualitätsmanagement-Frameworks für die kontinuierliche Datenprofilerstellung und Datenqualitätsfixierung einsetzt.

In diesem Blog möchte ich die Aufmerksamkeit auf das häufigste Datenqualitätsproblem lenken und wie es sich auf Ihre kritischen Marketingprozesse auswirkt. Wir werden uns dann eine mögliche Lösung für dieses Problem ansehen und schließlich sehen, wie wir es dauerhaft etablieren können.

Also lasst uns anfangen!

Größtes Datenqualitätsproblem für Marketer

Schlechte Datenqualität verursacht zwar eine lange Liste von Problemen für Marketingspezialisten in einem Unternehmen, aber nachdem wir Datenlösungen für mehr als 100 Kunden bereitgestellt haben, ist das häufigste Datenqualitätsproblem, mit dem Menschen konfrontiert sind, Folgendes:

Erzielen einer einzigen Ansicht der Kerndatenbestände.

Dieses Problem tritt auf, wenn doppelte Datensätze für dieselbe Entität gespeichert werden. Der Begriff Entität kann hier alles bedeuten. Im Bereich des Marketings kann sich das Wort Entität hauptsächlich auf Folgendes beziehen: Kunde, Interessent, Interessent, Produkt, Standort oder etwas anderes, das für die Leistung Ihrer Marketingaktivitäten von zentraler Bedeutung ist.

Die Auswirkungen doppelter Aufzeichnungen auf Ihre Marketingprozesse

Das Vorhandensein von doppelten Datensätzen in Datensätzen, die für Marketingzwecke verwendet werden, kann für jeden Vermarkter ein Albtraum sein. Wenn Sie doppelte Datensätze haben, sind die folgenden schwerwiegenden Szenarien aufgeführt, auf die Sie stoßen können:

  • Vergeudete Zeit, Budget und Mühe – Da Ihr Datensatz mehrere Datensätze für dieselbe Entität enthält, investieren Sie möglicherweise mehrmals Zeit, Budget und Aufwand für denselben Kunden, Interessenten oder Lead.
  • Personalisierte Erfahrungen können nicht ermöglicht werden – Doppelte Datensätze enthalten oft unterschiedliche Teile von Informationen über eine Entität. Wenn Sie Marketingkampagnen mit einer unvollständigen Sicht auf Ihre Kunden durchgeführt haben, können Sie dazu führen, dass sich Ihre Kunden ungehört oder missverstanden fühlen.
  • Ungenaue Marketingberichte – Mit doppelten Datensätzen könnten Sie am Ende ein ungenaues Bild Ihrer Marketingbemühungen und deren Rendite abgeben. Sie haben beispielsweise 100 Leads per E-Mail verschickt, aber nur von 10 Antworten erhalten – es könnte sein, dass nur 80 dieser 100 eindeutig waren und die restlichen 20 Duplikate waren.
  • Reduzierte betriebliche Effizienz und Mitarbeiterproduktivität – Wenn Teammitglieder Daten für eine bestimmte Entität abrufen und mehrere Datensätze finden, die in verschiedenen Quellen gespeichert oder im Laufe der Zeit in derselben Quelle gesammelt wurden, wirkt dies wie ein großes Hindernis für die Produktivität der Mitarbeiter. Wenn dies häufig vorkommt, wirkt sich dies spürbar auf die betriebliche Effizienz einer gesamten Organisation aus.
  • Es kann keine korrekte Conversion-Zuordnung durchgeführt werden – Wenn Sie denselben Besucher bei jedem Besuch Ihrer sozialen Kanäle oder Website als neue Entität aufgezeichnet haben, wird es für Sie fast unmöglich, eine genaue Konversionszuordnung durchzuführen und den genauen Weg zu kennen, dem der Besucher zur Konversion gefolgt ist.
  • Nicht zugestellte physische und elektronische Post – Dies ist die häufigste Folge von doppelten Datensätzen. Wie bereits erwähnt, enthält jeder doppelte Datensatz in der Regel eine Teilansicht der Entität (aus diesem Grund landeten die Datensätze überhaupt als Duplikate in Ihrem Datensatz). Aus diesem Grund können bei bestimmten Datensätzen physische Standorte oder Kontaktinformationen fehlen, was dazu führen kann, dass E-Mails nicht zugestellt werden.

Was ist Entitätsauflösung?

Entitätsauflösung (ER) ist der Prozess der Bestimmung, ob Verweise auf reale Entitäten äquivalent (gleiche Entität) oder nicht äquivalent (verschiedene Entitäten) sind. Mit anderen Worten, es ist der Prozess der Identifizierung und Verknüpfung mehrerer Datensätze mit derselben Entität, wenn die Datensätze unterschiedlich beschrieben sind und umgekehrt.

Entitätsauflösung und Informationsqualität von John R. Talburt

Implementieren der Entitätsauflösung in Ihre Marketingdatensätze

Nachdem Sie die schrecklichen Auswirkungen von Duplikaten auf den Erfolg Ihrer Marketingaktivitäten gesehen haben, ist es unerlässlich, eine einfache, aber leistungsstarke Methode zur Verfügung zu haben Deduplizierung Ihrer Datensätze. Dies ist, wo der Prozess der Entitätsauflösung kommt. Entitätsauflösung bezieht sich einfach auf den Prozess der Identifizierung, welche Datensätze zu derselben Entität gehören.

Abhängig von der Komplexität und dem Qualitätszustand Ihrer Datensätze kann dieser Prozess mehrere Schritte umfassen. Ich werde Sie durch jeden Schritt dieses Prozesses führen, damit Sie verstehen, was genau damit verbunden ist.

Hinweis: Ich werde den allgemeinen Begriff „Entität“ verwenden, während ich den Prozess unten beschreibe. Derselbe Prozess ist jedoch für jede an Ihrem Marketingprozess beteiligte Einheit anwendbar und möglich, z. B. Kunde, Lead, Interessent, Standortadresse usw.

Schritte im Entitätsauflösungsprozess

  1. Sammeln von Entitätsdatensätzen, die sich in unterschiedlichen Datenquellen befinden – Dies ist der erste und wichtigste Schritt des Prozesses, in dem Sie sich identifizieren woher genau die Entitätsdatensätze werden gespeichert. Dies können Daten sein, die aus Social-Media-Anzeigen, Website-Verkehr oder manuell von Vertriebsmitarbeitern oder Marketingmitarbeitern stammen. Sobald die Quellen identifiziert sind, müssen alle Aufzeichnungen an einem Ort zusammengeführt werden.
  2. Kombinierte Datensätze profilieren – Sobald die Datensätze in einem Datensatz zusammengeführt wurden, ist es nun an der Zeit, die Daten zu verstehen und die verborgenen Details über ihre Struktur und ihren Inhalt aufzudecken. Die Datenprofilerstellung analysiert Ihre Daten statistisch und findet heraus, ob Datenwerte unvollständig oder leer sind oder einem ungültigen Muster und Format folgen. Durch die Profilerstellung Ihres Datensatzes werden weitere solche Details aufgedeckt und potenzielle Datenbereinigungsmöglichkeiten hervorgehoben.
  3. Datensätze bereinigen und standardisieren – Ein detailliertes Datenprofil gibt Ihnen eine umsetzbare Liste von Elementen zur Bereinigung und Standardisierung Ihres Datensatzes. Dies kann Schritte zum Ausfüllen fehlender Daten, das Korrigieren von Datentypen, das Korrigieren von Mustern und Formaten sowie das Parsen komplexer Felder in Unterelemente für eine bessere Datenanalyse umfassen.
  4. Abgleichen und Verknüpfen von Datensätzen, die zu derselben Entität gehören – Jetzt können Ihre Datensätze abgeglichen und verknüpft werden, und legen Sie dann fest, welche Datensätze zur selben Entität gehören. Dieser Prozess wird normalerweise durchgeführt, indem branchenübliche oder proprietäre Abgleichsalgorithmen implementiert werden, die entweder einen genauen Abgleich mit eindeutig identifizierenden Attributen oder einen Fuzzy-Abgleich mit einer Kombination von Attributen einer Entität durchführen. Falls die Ergebnisse des Abgleichalgorithmus ungenau sind oder falsch positive Ergebnisse enthalten, müssen Sie den Algorithmus möglicherweise feinabstimmen oder falsche Übereinstimmungen manuell als Duplikate oder Nicht-Duplikate markieren.
  5. Implementieren von Regeln zum Zusammenführen von Entitäten in Golden Records – Hier findet die endgültige Zusammenführung statt. Sie möchten wahrscheinlich keine Daten über eine Entität verlieren, die in Datensätzen gespeichert sind, daher geht es in diesem Schritt darum, Regeln zu konfigurieren, um Folgendes zu entscheiden:
    • Welcher Datensatz ist der Master-Datensatz und wo sind seine Duplikate?
    • Welche Attribute aus Dubletten möchten Sie in den Stammsatz übernehmen?

Sobald diese Regeln konfiguriert und implementiert sind, ist die Ausgabe eine Reihe von Golden Records Ihrer Entitäten.

Einrichtung eines Rahmens für die fortlaufende Abwicklung von Rechtsträgern

Obwohl wir eine einfache Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Auflösen von Entitäten in einem Marketingdatensatz durchgegangen sind, ist es wichtig zu verstehen, dass dies als fortlaufender Prozess in Ihrer Organisation behandelt werden sollte. Unternehmen, die in das Verständnis ihrer Daten und die Behebung ihrer zentralen Qualitätsprobleme investieren, sind auf ein weitaus vielversprechenderes Wachstum eingestellt.

Für eine schnelle und einfachere Implementierung solcher Prozesse können Sie Datenoperatoren oder sogar Vermarktern in Ihrem Unternehmen auch eine einfach zu bedienende Software zur Entitätsauflösung zur Verfügung stellen, die sie durch die oben genannten Schritte führen kann.

Abschließend können wir mit Sicherheit sagen, dass ein duplikatfreier Datensatz ein entscheidender Faktor bei der Maximierung des ROI von Marketingaktivitäten und der Stärkung des Markenrufs über alle Marketingkanäle hinweg ist.