Лучший способ пережить рецессию? Удвойте качество данных

Мы все видели заголовки (и статусы LinkedIn): Потребительские и деловые расходы находятся под серьезным давлением, поскольку мы готовимся к возможной рецессии.

Но по мере того, как предприятия сокращают расходы и затягивают пояса, многие упускают из виду одну ключевую меру экономии.

В сложных экономических условиях повышение качества контактных данных является надежной защитной стратегией для организаций, пытающихся защитить свои доходы и прибыль.

Давайте разберем это.

Gartner сообщает, что низкое качество данных обходится организациям в среднем в 12,9 млн долларов в год . Эта цифра почти наверняка выше, потому что цифра Gartner относится ковсеморганизациям, а не только к самым крупным.

Несколько лет назад Royal Mail подсчитала, что стоимость некачественных контактных данных клиентов составляет почти шесть процентов отобщего годового доходаорганизации .

Учитывая эти высокие ставки, давайте рассмотрим, как чистые контактные данные могут помочь организациям смягчить последствия возможной рецессии.

Высококачественные данные помогают удерживать клиентов

Forbes утверждает, что привлечение новых клиентов обходится примерно в пять-семь раз дороже, чем удержание старых, в зависимости от отрасли, в которой вы работаете. Причины включают тот факт, что приобретение требует больше ресурсов, требует больше маркетинговых затрат и приводит к отставанию от новых клиентов. стать прибыльным.

Во время экономического спада крепко обнять своих клиентов не составит труда, и маркетинг играет ключевую роль. Надежный маркетинг сообщает о продуктах и ​​услугах, которые вы хотите продавать, и формулирует ценность, которую получат ваши клиенты. Маркетинг также укрепляет лояльность, укрепляет признательность и вызывает сопереживание .

В то время как броские слоганы и привлекающие внимание креативы важны, качество контактных данных компании (включая имена, адреса, историю покупок и т. д.) является самым важным фактором эффективности маркетинга.

Высококачественные данные позволяют использовать ряд передовых методов маркетинга, включая таргетинг и сегментацию аудитории, персонализацию и выбор времени кампании.

Выявление того, когда клиенты готовы совершить покупку, чтобы доставить соответствующие сообщения в нужное время, играет главную роль в увеличении доходов, и это зависит от точных и актуальных данных.

Напротив, маркетинговые кампании с плохой персонализацией (вероятно, из-за устаревших или неточных данных) могут испортить воздействие маркетинговых сообщений, что часто приводит к дорогостоящему оттоку клиентов.

В недавно опубликованном отчете Validity о состоянии SMS-маркетинга в 2023 году потребителей спросили о факторах, которые заставляют их раздражаться сообщениями брендов. Жалобой номер один были сообщения, не соответствующие их нуждам и интересам (34% ).

Достижение этой актуальности усложняется инициативами по обеспечению конфиденциальности, такими как Политика конфиденциальности Apple Mail (MPP), которая ограничивает отслеживание поведения пользователей в приложениях, включая Apple Mail.

Хотя это привело к положительному сдвигу в сторону получения данных с нулевой стороной (данные, явно предоставленные клиентами) для стимулирования маркетинговой деятельности, эти данные, скорее всего, будут неверными в точке ввода и быстрее исчезнут, что требует регулярного обслуживания базы данных для обеспечения своевременности и точности. еще важнее.

Высококачественные данные помогают компаниям удерживать лучших специалистов

Экономические препятствия означают, что предприятия пытаются выполнять больше работы с меньшими ресурсами. Высокие процентные ставки и инфляция заставили обратить особое внимание на снижение затрат.

В результате бюджетные обязательства по качеству данных (которые могут быть выделены на программное обеспечение для управления данными, численность персонала, обучение персонала и т. д.) находятся под угрозой, поскольку руководители отдают приоритет проектам и задачам более высокого профиля.

По мере снижения качества данных недовольство сотрудников плохими данными означает, что задачи выполняются неправильно (или вообще не выполняются!), что создает порочный круг снижения роста и производительности, который может даже привести к их увольнению.

В последнем отчете Validity о состоянии управления данными CRM 64 процента респондентов заявили, что рассмотрят возможность ухода со своей текущей должности, если не будут выделены дополнительные ресурсы для надежного плана обеспечения качества данных CRM. И стоимость их замены значительна.

В свою очередь, текучесть кадров приводит к плохому качеству данных! Изменения в рабочей силе усугубляют разрушение контактных данных из-за таких факторов, как неправильное переназначение территорий и ошибки ввода данных со стороны новых сотрудников, которые не были полностью обучены.

Умные предприятия будут автоматизировать эти функции контроля качества данных, уменьшая трения и повышая производительность.

Высококачественные данные помогают компаниям строить будущее

Искусственный интеллект — горячая тема 2023 года, и он очень актуален для этого разговора, поскольку предприятия стремятся повысить эффективность и сократить расходы за счет автоматизации.

До недавнего времени инициативы в области ИИ были почти непомерно дорогими. Но новые решения, такие как ChatGPT и DALL-E 2, теперь делают его доступным для более широкой аудитории. Маркетологи активно изучают, как ИИ может помочь в таких трудоемких действиях, как копирайтинг и поиск изображений.

ИИ почти наверняка обеспечит более высокое качество данных, например, обнаружение аномалий, оценку актуальности и заполнение пробелов в наборах данных. CRM также выиграет, поскольку приложения на основе ИИ будут создавать формулы и правила проверки.

Тем не менее, маркетологи должны знать об «ахиллесовой пяте» ИИ — он хорош ровно настолько, насколько хороши данные, на которых он обучается. Некачественные данные всегда будут приводить к «GIGO» (мусор на входе, мусор на выходе!). Плохое качество данных — основная причина неудач ИИ. Другие потенциальные убийцы ИИ включают недостатки в стратегии данных, доступности данных, готовности данных и грамотности данных.

Смещение данных также является большой проблемой для ИИ (например, смещение подтверждения, смещение выбора, историческое смещение и т. д.). Netflix может знать все о привычках просмотра своих клиентов, но у него гораздо меньше данных о людях, которые не являются подписчиками Netflix!

В то время как предприятия разрабатывают решения на основе ИИ для повышения эффективности и экономии средств, им необходимо избегать напрасных расходов. Качество данных — основа успеха ИИ, а качественные данные обеспечат отличный ИИ.

Инвестируйте в будущее

Компании, отказывающиеся от своих обязательств по обеспечению качества данных, могут достичь краткосрочной экономии средств, но это ложная экономия, которая обрекает их на долгосрочные проблемы. Плохие данные означают менее эффективные продажи и маркетинг, снижение производительности, увеличение текучести кадров и большую вероятность провала новой инициативы — все это означает большие затраты.

Хотите убедиться, что вместо этого инвестируете в рост?

Validity предлагает ряд решений для повышения качества данных и повышения эффективности продаж, в том числе DemandTools, безопасную платформу управления данными для очистки и обслуживания данных CRM, и GridBuddy Connect, платформу для повышения производительности данных, которая объединяет ваши идеи в редактируемые представления, похожие на электронные таблицы.

Если вы еще не используете их, сейчас самое время подумать об этих инвестициях. Для получения дополнительной информации обратитесь к нашей команде экспертов по данным.