Apa Metode Berbeda yang Digunakan untuk Pembersihan Data?

Apa itu pembersihan data dan mengapa itu penting?

Memiliki basis data yang diperbarui merupakan persyaratan vital bagi organisasi dewasa ini, mengingat sebagian besar bisnis datang melalui pemasaran. Database yang diperbarui akan memastikan bahwa kontak sudah benar dan Anda dapat terhubung dengan pelanggan secara efisien sambil mengikuti standar kepatuhan. Sekarang, dengan penggunaan sehari-hari oleh anggota tim yang berbeda ada kemungkinan besar data semakin rusak (tidak benar atau campur aduk). Ada kemungkinan bahwa beberapa kontak dapat menjadi usang seiring waktu dan perlu diganti.

Di situlah pembersihan data datang untuk menyelamatkan, karena dengan proses ini Anda dapat memastikan bahwa Anda mengidentifikasi data yang tidak akurat dan akibatnya memperbaikinya. Oleh karena itu, proses pembersihan data bertujuan untuk memelihara data pelanggan yang bersih (data yang mantap dan benar) dengan mencari tahu data yang tidak akurat (tidak tepat, usang, atau tidak lengkap) dan menghapus data kotor dengan demikian, menciptakan satu catatan untuk setiap pelanggan dengan semua data mereka informasi terkait. Sementara pemeliharaan manual biasanya diikuti, menggunakan alat pembersihan data juga semakin cepat hari ini karena kerumitan yang harus dihadapi oleh administrator basis data. Sebelum kita membahas berbagai metode yang digunakan untuk pembersihan data, mari kita lihat mengapa pembersihan data dan memelihara basis data pelanggan yang akurat sangat penting.

1. Mengikuti standar kepatuhan yaitu, Undang-undang Perlindungan Data adalah aspek penting untuk organisasi mana pun, sehingga pembersihan data memainkan peran penting di sini.

2. Membersihkan data secara teratur memastikan bahwa ada pemborosan informasi minimum, yaitu, lebih sedikit email yang salah. Ini secara otomatis menghemat biaya pengiriman, membantu bisnis Anda menghemat beberapa sumber daya.

3. Data pelanggan sangat penting untuk bisnis apa pun dan sebagainya, Anda harus memastikan untuk memelihara basis data bersih yang memungkinkan perbaikan cepat informasi pelanggan dengan demikian, menurunkan waktu penyelesaian.

4. Memiliki semua data di satu tempat tidak hanya meningkatkan kualitas layanan, tetapi juga menawarkan peningkatan pengalaman pelanggan.

5. Pemasaran bisnis Anda kepada calon klien adalah strategi utama untuk bertahan hidup bagi semua perusahaan, dan dengan demikian, basis data pelanggan yang bersih akan memastikan bahwa Anda memiliki informasi klien yang benar yang membantu menghasilkan target penjualan yang lebih baik dan manajemen yang tepat.

Namun, itu masih merupakan tugas berat untuk mengelola basis data pelanggan yang bersih.

Informasi pelanggan terus berubah dan sering, menjadi usang segera. Selain itu, basis data pelanggan di banyak bisnis mungkin memiliki banyak informasi berdasarkan parameter yang berbeda seperti, riwayat pembelian, daftar prospek, atau daftar email. Hal ini dapat menimbulkan banyak kebingungan dan percampuran karena detail pelanggan yang sama dapat muncul pada basis data yang berbeda dengan fragmen informasi penting di bawah setiap parameter.

Jadi, jika Anda meminta metode yang digunakan untuk membersihkan data, penting bagi Anda untuk mengetahui bahwa itu sepenuhnya tergantung pada perangkat lunak yang berbeda yang digunakan oleh bisnis seperti, jenis CRM, otomatisasi pemasaran dan perangkat lunak lain yang Anda gunakan . Terlepas dari metode yang Anda pilih, biasanya sangat sulit untuk membersihkan data secara manual karena akan menghabiskan banyak waktu dan upaya yang secara langsung memengaruhi produktivitas perusahaan secara keseluruhan. Namun, jika Anda mencari metode tertentu, Anda harus terlebih dahulu mengidentifikasi jenis pembersihan data yang ingin Anda lakukan. Metode yang diadopsi akan sepenuhnya bergantung pada apakah Anda ingin menambahkan data, menghapus entri duplikat, menstandardisasi data, menghapus kontak yang tidak dapat digunakan, memverifikasi daftar email, dan sebagainya. Dan itulah

Oleh karena itu, hidup Anda jauh lebih mudah ketika Anda melakukan outsourcing pada proses pembersihan data dan mencari bantuan dari berbagai alat pembersihan data yang tersedia di pasar. Data Ladder adalah salah satu alat efisien yang dikenal dengan teknologi semantik canggih yang membantu menjaga basis data pelanggan dengan menghapus kesalahan yang tidak beralasan atau entri duplikat yang mungkin menciptakan semua kebingungan. Oleh karena itu, mengurangi waktu yang dihabiskan untuk seluruh proses pembersihan data dan menghemat biaya dengan demikian, membantu meningkatkan produktivitas perusahaan.

Metode yang digunakan untuk pembersihan data:

Meninjau Data

Langkah utama untuk membersihkan data, harus selalu meninjau basis data pelanggan sepenuhnya di awal. Periksa setiap penyimpangan atau data yang tidak akurat dengan menganalisis / mengaudit basis data dengan statistik bantuan dan teknik basis data. Data yang dihasilkan melalui metode ini kemudian akan membantu Anda untuk mengetahui lokasi dan atribut penyimpangan yang membantu Anda mencapai akar masalah.

Mempekerjakan metode berbeda

Peninjauan ulang basis data tidak boleh dibatasi hanya dengan menggunakan teknik statistik atau basis data. Proses peninjauan ulang juga harus mencakup metode seperti membeli data dari luar dan kemudian menganalisisnya dibandingkan dengan data internal. Tapi, jika itu tidak cukup dan perusahaan menghadapi tantangan dengan staf dan waktu yang terbatas, penggunaan perusahaan telemarketing eksternal adalah ide yang lebih baik. Namun, di sini penting bagi perusahaan untuk berhati-hati tentang citra merek mereka dan standar kerja yang diikuti oleh organisasi eksternal (pihak ketiga).

Integrasi data

Pembersihan data bukan hanya tentang mencari dan menghapus data yang tidak akurat dari basis data pelanggan, tetapi harus lebih digunakan untuk keuntungan perusahaan untuk mengintegrasikan informasi pelanggan dan rincian tambahan seperti, nomor telepon, alamat email, atau waktu kontak lainnya.

Pelaporan informasi

Bisnis harus memastikan bahwa ada sistem manajemen yang kuat dalam organisasi yang dapat secara tepat waktu dan efektif mengidentifikasi dan melaporkan data yang salah dan pembaruannya dalam database. Hal ini dapat dicapai dengan sistem terkelola dan umpan balik yang ditujukan untuk email dan email apa pun yang memantul kembali karena itu bukan alamat yang benar. Anomali ini harus dilaporkan dan alamat email yang salah harus dihapus dari database pelanggan.

Ulangi proses yang sama

Ini adalah dunia yang terus-menerus progresif di mana segalanya berubah begitu cepat, sehingga bisnis harus mampu mengikuti kecepatan yang cepat dan begitu, data pelanggan seperti, alamat email perusahaan, nomor telepon, alamat surat, dll. Sangat sering berubah. Oleh karena itu, hanya menjalankan proses pembersihan data satu kali tidak akan menjadi solusi dan dengan demikian, mengulangi proses pembersihan data yang sama secara teratur sangat penting. Memfilter data yang tidak akurat dan memperbarui basis data pelanggan secara rutin adalah satu-satunya jalan keluar untuk memastikan bahwa perusahaan memiliki basis data yang bersih.

Ya, pembersihan data adalah proses besar yang sangat penting dan memakan waktu. Mengingat bahwa itu membutuhkan banyak waktu, usaha dan sumber daya, itu adalah keputusan yang bijaksana untuk menggunakan alat pembersih data terkenal yang tersedia saat ini. Menggunakan tangga data untuk menduplikasi atau mengelola basis data pelanggan bersama dengan pembersihan adalah salah satu cara terbaik untuk menjaga catatan bersih dan memastikan pertumbuhan yang konsisten dari perusahaan.

Jenis dan Manfaat Pembersihan Data

Apa yang kami maksud dengan pembersihan data? Ini mendefinisikan bahwa satu set data akurat. Perusahaan sangat bergantung pada komputerisasi data dengan cara yang sederhana, sehingga pembersihan data adalah tugas yang sangat teratur. Dalam operasi pembersihan, untuk memeriksa keakuratan dan konsistensi, berbagai jenis alat digunakan untuk memeriksa konsistensi dan akurasi.

Pembersihan Data adalah dua kategori tergantung pada kompleksitas tugas.

Pembersihan Sederhana. Untuk memverifikasi akurasi, berbagai set catatan dibaca oleh orang perorangan atau sekelompok orang. Dalam tugas ini, koreksi kesalahan ejaan dan kesalahan ketik dilakukan, pengisian yang tepat dan pelabelan data yang salah label dilakukan. Lebih lanjut entri yang tidak lengkap dan hilang selesai. Untuk memudahkan operasi, data yang usang dan tidak dapat diperbaiki dihilangkan.

Pembersih yang rumit. Dalam data ini, verifikasi dilakukan oleh program komputer sesuai dengan seperangkat aturan dan prosedur yang disediakan oleh pengguna. Kata-kata yang salah eja dikoreksi dan data yang belum diperbarui sejak lima tahun terakhir dihapus. Bahkan kota yang hilang dalam database dapat diisi oleh program yang lebih kompleks. Ini didasarkan pada kode pin pos dan perubahan dalam jenis mata uang pada harga.

Pembersihan data diperlukan untuk menciptakan efisiensi data terkait bisnis. Jika database tidak diperbarui atau tidak benar, tidak ada gunanya mengontrak klien dengan cara nomor telepon yang diberikan dalam database atau mengirim email biasa yang disimpan ke alamat di atasnya. Lebih lanjut, memastikan bahwa selalu ada data yang konsisten dan benar tersedia dalam database. Ini membantu meminimalkan kesalahan dan membantu menjaga catatan yang berguna dan bermakna bahkan jika ada volume besar data yang disimpan.

Ketika dua database bekerja dalam siklus, pembersihan data dianggap lebih relevan. Informasi pelanggan tersedia di satu cabang tersedia di cabang lain dan ini diperbarui di satu cabang secara otomatis direvisi dalam database cabang lain juga.

Database pembersihan menggunakan teknik seperti transformasi, rasionalisasi, dan standardisasi. Selanjutnya, ini terdiri dari profil data, pengayaan data, dan augmentasi. Jadi, database perlu dijalankan melalui pembersihan data secara berkala untuk menghindari kesalahan yang dapat menyebabkan pekerjaan yang tidak efisien dan lebih banyak komplikasi. Proses ini melibatkan konversi, pemformatan, dan persiapan untuk mengunggah. Karena itu memakan waktu, lebih bijaksana untuk lebih bijaksana untuk melakukan outsourcing komponen yang dipilih. bisnis dan itu membutuhkan banyak pengalaman dalam migrasi data.