不況を乗り切る最善の方法は? データ品質を倍増

私たちは皆、見出し (および LinkedIn のステータス) を見てきました。

しかし、企業が経費を削減し、ベルトを引き締めるにつれて、多くの企業が 1 つの重要なコスト削減策を見落としています。

厳しい経済情勢の中で、連絡先データの品質を向上させることは、収益と利益率を守ろうとする組織にとって堅実な防御戦略です。

これを分解しましょう。

Gartner は、データ品質の悪さが組織に毎年平均 1,290 万ドルの損失を与えていると報告しています。 Gartner の数値は最大規模の組織だけでなく、すべての組織を対象としているため、この数値はほぼ確実に高くなります。

数年前、 Royal Mail は、質の低い顧客連絡先データのコストを、組織の総年間収益のほぼ 6% と計算しました。

これらの大きな賭けを念頭に置いて、クリーンな連絡先データが組織が起こりうる不況の影響を軽減するのに役立つ具体的な方法を探ってみましょう.

高品質のデータは顧客維持に役立ちます

Forbesによると、新しい顧客を獲得するには、既存の顧客を維持するよりも約 5 倍から 7 倍のコストがかかるとのことです。これは、業界によって異なります。その理由として、獲得にはより多くのリソースが必要であり、より多くのマーケティング費用が消費され、結果的に新規顧客が発生するまでに時間がかかるという事実が含まれます。利益になる。

景気後退期には、顧客をしっかりと抱きしめることは簡単なことであり、マーケティングは重要な役割を果たします。 堅実なマーケティングは、販売したい製品やサービスを伝え、顧客が体験する価値を明確にします。 マーケティングはまた、ロイヤルティを構築し、感謝を強化し、共感を伝えます。

キャッチーなキャッチフレーズと人目を引くクリエイティブは重要ですが、ビジネスの連絡先データ (名前、住所、購入履歴など) の品質は、マーケティング パフォーマンスの最も重要な要因です。

高品質のデータにより、オーディエンスのターゲティングとセグメンテーション、パーソナライゼーション、キャンペーンのタイミングなど、さまざまなマーケティングのベスト プラクティスが可能になります。

適切なタイミングで適切なメッセージを配信するために顧客がいつ購入する準備ができているかを特定することは、収益を促進する上で主要な役割を果たします。これは、正確で最新のデータに依存しています。

対照的に、パーソナライゼーションが不十分なマーケティング キャンペーン (古いデータや不正確なデータが原因である可能性が高い) は、マーケティング メッセージの効果を損なう可能性があり、多くの場合、費用のかかる解約につながります。

Validity が最近発行した 2023 年の SMS マーケティングの現状に関するレポートでは、消費者がブランドのメッセージにイライラするようになった要因について尋ねました。 最も多い苦情は、自分のニーズや関心に関係のないメッセージを受信することでした (34% )。

Apple のメール プライバシー ポリシー(MPP)などのプライバシー イニシアチブによって、この関連性を達成することが難しくなっています。MPP では、 Apple メールなどのアプリでのユーザーの行動の追跡が制限されています。

これにより、マーケティング活動を促進するためにゼロパーティ データ (顧客から明示的に提供されたデータ) を調達する方向への前向きなシフトが生まれましたが、このデータは入力時点で不正確である可能性が高く、より早く減衰するため、タイムリー性と正確性を確保するためにデータベースを定期的にメンテナンスする必要があります。さらに重要です。

高品質のデータは、企業が優秀な人材を維持するのに役立ちます

経済的な逆風は、企業がより少ないリソースでより多くの仕事をしようとしていることを意味します。 高金利とインフレにより、コスト削減に焦点が当てられています。

その結果、リーダーが注目度の高いプロジェクトやタスクを優先するため、データ品質に対する予算のコミットメント (データ管理ソフトウェア、人員、スタッフのトレーニングなどに割り当てられる可能性があります) が脅かされています。

データの品質が低下すると、従業員は悪いデータに不満を感じ、タスクが正しく (またはまったく) 完了しないことを意味し、成長と生産性の低下という悪循環が生まれ、離職につながることさえあります。

Validity の最新の State of CRM Data Management レポートでは、回答者の 64% が、堅牢な CRM データ品質計画に追加のリソースが割り当てられない場合、現在の役割を辞めることを検討すると述べています。 そして、それらを交換するためのコストは重要です。

その結果、スタッフの離職はデータ品質の低下につながります! 従業員の変化は、担当地域の不適切な再割り当てや、十分なトレーニングを受けていない新しいスタッフによるデータ入力エラーなどの要因により、連絡先データの減衰を悪化させます。

スマート ビジネスは、これらのデータ品質機能を自動化し、摩擦を減らして生産性を向上させます。

高品質のデータは、企業が将来に向けて構築するのに役立ちます

人工知能は 2023 年の注目のトピックであり、企業が自動化を通じて効率とコスト削減を推進しようとしているため、この会話に非常に関連しています。

最近まで、AI イニシアチブは法外なほど高価でした。 しかし、ChatGPT や DALL-E 2 などの新しいソリューションにより、より多くのユーザーがアクセスできるようになりました。 マーケティング担当者は、コピーライティングや画像の調達など、時間のかかる作業に AI がどのように役立つかを積極的に模索しています。

AI はほぼ確実に、異常検出、関連性の評価、データセットのギャップの埋めなど、データ品質の向上をもたらします。 数式と検証ルールを作成する AI 駆動型アプリケーションにより、CRM にもメリットがあります。

ただし、マーケティング担当者は、AI の「アキレス腱」に注意する必要があります。それは、AI がトレーニングしたデータと同じくらい優れているということです。 標準以下のデータは、常に「GIGO」(ガベージ イン、ガベージ アウト!) という結果になります。 AI の失敗の主な理由は、データ品質の低さです。 その他の潜在的な AI キラーには、データ戦略、データの可用性、データの準備状況、およびデータ リテラシーに関する欠点が含まれます。

データ バイアスも AI にとって大きな課題です (例: 確認バイアス、選択バイアス、歴史的バイアスなど)。 Netflix は顧客の視聴習慣についてすべて知っているかもしれませんが、Netflix の加入者ではない人々に関するデータははるかに少ないのです!

企業は、効率とコスト削減を実現する AI ソリューションを開発していますが、無駄な支出を避ける必要があります。 データの品質は AI の成功の基盤であり、優れたデータは優れた AI を実現します。

未来への投資

企業はデータ品質への取り組みを減らすことで、短期的なコスト削減を達成できるかもしれませんが、長期的な苦痛をもたらすのは誤った e 経済です。 データが乏しいということは、販売とマーケティングの効果が低下し、生産性が低下し、スタッフの離職が増加し、新しいイニシアチブが失敗する可能性が高くなることを意味します。これらはすべて大きなコストを意味します。

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