İyileştirilmiş Operasyonlar ve Müşteri Başarısı için Kirli Verileri Temizlemenin Önemi

İçinde delikler olan bir tekneyle okyanusu geçmeye çalıştığınızı hayal edin. ıslanacaksın. Hatta batabilirsin. Kesinlikle sorunsuz geçemezsiniz.

Mantıklı herhangi bir kişi böyle bir girişime başlamadan önce teknesini iyice kontrol edeceğinden, bunun olma olasılığı oldukça düşüktür.

Peki, işletmenizin potansiyel müşterilerle iletişim kurmak, müşterileri segmentlere ayırmak ve stratejik kararlar almak için kullandığı CRM verileri ne olacak? Delik olup olmadığını hiç kontrol ettin mi?

Malısın.

Kirli veriler iş akışlarını, pazarlama çabalarını ve müşterilerinizin deneyimini olumsuz etkiler. Hatta sizi yasal olarak belaya sokabilir.

Ama kirli veri tam olarak nedir?

Kirli veri nedir?

Kirli veriler veya temiz olmayan veriler, bir şekilde hatalı olan verilerdir: kopyalar içerebilir veya güncelliğini yitirmiş, güvenli olmayan, eksik, hatalı veya tutarsız olabilir. Yanlış yazılmış adresler, eksik alan değerleri, güncel olmayan telefon numaraları ve mükerrer müşteri kayıtları, kirli verilere örnek olarak gösterilebilir.

Göz ardı edildiğinde, kirli veriler işletmeniz için ciddi sorunlara neden olabilir. Müşteri deneyimini tehlikeye atabilir, iş sonuçlarının yanlış beyan edilmesine yol açabilir ve stratejik kararları olumsuz etkileyebilir.

Düşük veri kalitesi risklerinden kaçınmak için düzenli veri temizliği şarttır. Bu yazının devamında verilerin nasıl temizleneceğini tartışacağız. Ama önce, verilerin nasıl kirlendiğine bir bakalım.

Veriler nasıl kirlenir?

Veriler girildiğinde, saklandığında veya yanlış kullanıldığında kirlenebilir. Çoğu zaman bu, insan hatasından veya veri girişi için standardizasyon kurallarının eksikliğinden kaynaklanır, ancak teknik sorunlar da kirli verilere yol açabilir.

Kirli veri örnekleri

Yinelenen veriler

Yinelenen veriler, aynı bilgiyi kısmen veya tamamen paylaşan kayıtları ifade eder. Aynı bilgi birden çok kez, bazen farklı formatlarda girildiğinde ortaya çıkarlar. Tipik bir yinelenen kirli veri örneği, bir müşterinin CRM'nizde birden çok kez bulunmasıdır. Bu genellikle müşterinin adının her seferinde biraz farklı yazılmasından kaynaklanır.

Örneğin:

• Patty J. Greenfield
• Patty Julia Yeşil Alan
• Patricia J. Greenfield
• Patricia Julia Greenfield

Müşteri bilgileri farklı kayıtlara dağıldığından, mükerrer müşteri verileri şunlara yol açar:

• Kötü müşteri hizmetleri
• Yanlış izleme ve raporlama
• İkili (veya üçlü) pazarlama hedeflemesi

Güvenli olmayan veriler

Güvenli olmayan veriler, şifrelenmemiş veya erişim kontrollü olmayan verilerdir. Şirketinizdeki herkes ve -en kötü senaryolarda- üçüncü şahıslar tarafından bile erişilebilir. Şirketler GDPR ve CCPA gibi yasalara uymama riski taşıdığından, güvenli olmayan veriler yalnızca bir gizlilik riski değil aynı zamanda yasal bir tehdit de oluşturur.

Eksik veri

Eksik olan kirli verilere bir örnek, haber bülteni kayıt formunuzda potansiyel müşterinin adı için bir alan bulunması, ancak alanın zorunlu bir alan olmaması olabilir. Müşteri adayları daha sonra adlarını bırakmadan kaydolabilirler, bu da kişiselleştirilmiş e-posta kampanyalarınızı daha az etkili hale getirir.

yanlış veri

Hatalı veriler, hata içeren verilerdir. Hatalı verilere örnek olarak, bir müşterinin formlarınızdan birine soyadını girmesi ancak yazım hatası yapması verilebilir. Bu durumda, müşterinin soyadına sahipsiniz ancak bu doğru değil. Kirli bir kayıt.

Başka bir örnek, bir satış temsilcisinin Salesforce'ta bir müşteri adayı için yanlış bir telefon numarası kaydetmesi olabilir. Bu durumda, bu müşteri adayıyla görüşmeye devam etmek için Salesforce verilerini iyileştirmek çok önemlidir.

eski veriler

Eski veriler yanlış girildiği için değil, önceden doğru olduğu ve artık olmadığı için yanlıştır. Güncel olmayan kirli verilere tipik bir örnek, CRM'nizin bir müşterinin taşındıktan sonra eski adresini listelemeye devam etmesidir.

Eski verilerin diğer örnekleri şunlardır:

• Artık kullanılmayan e-posta adresleri
• İş değiştiren kişilerin unvanları
• Güncel olmayan e-posta segmentleri

Yanlış veri

Yanlış veriler, önceden belirtilen parametrelerin dışında kalan verilerdir. Bu nedenle, önlemek daha kolaydır. Örneğin, bir müşterinin doğum tarihini bir açılır menüyü kullanarak girmesi verilebilir. Sisteminiz muhtemelen 12 aydan birini, 31 günden birini seçmelerine izin verecek ve belki de onları 130 yaşından büyük yapacak bir doğum yılı seçemeyecekler.

tutarsız veri

Tutarsız veriler, veri fazlalığı olarak da bilinir. Şirketler, aynı bilgileri, bu bilgileri senkronize etmeden farklı yerlerde depoladığında ortaya çıkar. En iyi örnek, müşteri bilgilerini hem CRM'inde hem de e-posta pazarlama aracında depolayan bir şirket olabilir.

Veriler nasıl temizlenir

Yukarıdaki tüm kirli veri türleri şirketiniz için risk oluşturur, bu nedenle verileri temizlemek ve bu durumlardan kaçınmak çok önemlidir.

Bunu nasıl yapacağınız aşağıda açıklanmıştır:

Veri kalitesi yönergeleri oluşturun

Verileri temizlemeye başlamadan önce, şirketiniz için temiz bir veri kümesinin nasıl göründüğünü ve verilerinizi olabildiğince temiz tutmak için hangi en iyi uygulamaların izlenmesi gerektiğini tanımlayın.

Verileri standartlaştırın

Bir veri kalitesi stratejisine sahip olmak, verileri sisteminize girer girmez standartlaştırmanın bir yolunu tanımlamayı içerir. Şu anda veri toplamanın tüm yollarını, bu veriler için giriş noktalarının neler olduğunu ve kaynak noktasından bağımsız olarak tüm bu verilerin aynı şekilde girildiğinden nasıl emin olacağınızı listeleyin.

Denetim gerçekleştirin

Şirketinizin veri kalitesi kurallarını belirledikten ve tüm yeni verilerin standart bir şekilde girileceğinden emin olduktan sonra, mevcut verilerinizi denetlemenin zamanı geldi. Ne yazık ki, tüm kirli verileri bulmak kolay değildir ve yüzde 100 algılamayı hedeflemeniz gerekirken, bazı sorunları gözden kaçırma olasılığınızın yüksek olduğunu bilin. Bu nedenle, yalnızca bir kez değil, düzenli olarak denetim yapmak önemlidir.

Bu süreci kolaylaştırmanın bir yolu, şirketinizde verilerle çalışan çeşitli departmanlardan sürekli olarak geri bildirim toplamaktır. Bu tür geri bildirimler, günlük etkinliklerde kirli verilerin nerede sorunlara neden olduğunu gösterir.

Bir örnek: Pazarlama ekibiniz, kişiselleştirilmiş e-postalardaki adların bazen büyük harf kullanımından yoksun olduğunu fark ettiğini paylaşıyor. Bu size, ad değerlerinin her zaman aynı şekilde biçimlendirilmediğini söyler; çünkü muhtemelen e-posta aboneleri her zaman kendi adlarını büyük harfle yazmaktan rahatsız olmazlar.

Kirli verileri temizle

Kirli verilerinizi gözden geçirdikten sonra temizleme işlemini başlatın. Veri temizleme, korkunç ve zaman alıcı bir görev olabilir. Her biri kendi artıları ve eksileri olan farklı yollar vardır.

1. Manuel olarak

Verilerin manuel olarak temizlenmesi yalnızca az miktarda yapılmalıdır. Şu anda kullanmanız gereken bir kaydı temizlemek sorun değil, ancak şirketinizin sahip olduğu tüm verileri manuel olarak temizlemek imkansız bir iştir.

Sadece sonsuza kadar sürmekle kalmaz, aynı zamanda bir şeyleri kaçırmanız ve hatalar yapmanız ve daha da fazla hataya neden olmanız gerekir.

2. Excel'i Kullanma

Excel formüllerini kullanmak temizleme sürecini hızlandırabilir, ancak yine de oldukça manueldir. Formülleri kendiniz oluşturmanız gerekir ve bazı veri sorunları bir Excel formülüyle çözülemeyecek kadar karmaşık olabilir.

Bunun da ötesinde, Excel çok büyük veri kümelerini işleyemez, bu nedenle hangi veri kümelerini temizlediğinizi not alarak parça parça çalışmanız gerekir.

Son olarak, statik veri kümelerini Excel'e yüklemek zorunda kalırsınız. Müşteri verilerini Pazartesi günü içe aktardığınızda, muhtemelen Cuma gününe kadar zaten güncelliğini yitirmiş olur.

3. Üçüncü bir tarafa güvenmek

Veri temizliğinize dahili zaman ayırmak istemiyorsanız, bir veri danışmanı tutmak iyi bir seçenek olabilir. Veri danışmanları, kirli verilerinizi temizlemekten fazlasını yapan uzmanlardır. Ayrıca sizin için bir denetim gerçekleştirebilir ve mevcut veri süreçlerinizi iyileştirmeye yardımcı olabilirler, böylece gelecekte daha az kirli veri oluşturma şansı olur.

Danışmanları işe almanın olumsuz yanları arasında yüksek maliyetler ve muhtemelen tüm verilerinize erişmelerine izin vermeniz gerekeceği gerçeği yer alır, bu da bazı gizlilik endişelerine yol açabilir.

4. Özel geliştiriciler işe almak

Veri yönetimi devam eden bir proje olduğundan, kendilerini tamamen verilerinizi temiz tutmaya adayan bir veya daha fazla geliştiriciyi işe alabilirsiniz. Bu insanlar şirket içinde çalışacaklarından, muhtemelen şirketinize dışarıdan bir danışmandan daha sadık olacaklar ve teklifinize daha aşina olabilecekler.

Ayrıca, veri bakımı gibi devam eden bir proje için birini işe almak genellikle daha ucuzdur.

5. Yazılımı kullanma

Kirli verileri belirlemenize ve temizlemenize yardımcı olacak çeşitli araçlar var. Bu araçlar genellikle bir danışman veya özel geliştirici kiralamaktan daha ucuzdur ve insan hatası yapmazlar.

Ancak, bu araçların tümü eşit yaratılmamıştır. Veri uyumsuzluklarını tespit edebilen, biçimlendirmeyi (örneğin tarihlerin) kontrol edebilen ve hangi alanların birleştirileceğini tanıyan birini seçin.

Ayrıca, aracın olması gerektiği gibi çalıştığından emin olmak için küçük veri örnekleri üzerinde birkaç test yapmak isteyeceksiniz. Bunu yapmazsanız ve tüm veritabanınızda serbest kalmasına izin verirseniz, başladığınızdan daha büyük sorunlarla karşılaşma riskiniz vardır.

Devam eden veritabanı yönetimini ayarlayın

Umarım, zaten yerinde veritabanı yönetiminiz vardır. Değilse, kurmanın tam zamanı. Büyük olasılıkla verilerinizi düzenli aralıklarla temizlemeniz gerekecek olsa da, sorunların veritabanınızın genel kalitesini bozana kadar birikmesine izin vermek kötü bir uygulamadır.

Bir şirket olarak sürekli olarak yeni verileri topluyor, organize ediyor, depoluyor ve değiştiriyorsunuz. Devam eden veritabanı yönetimi, bu verilerin kalitesini korumak ve kirlenmesini önlemek için gereken süreçleri ve uygulamaları içerir.

Kirli veriler sürekli yönetim gerektirir

Günümüzde şirketlerin topladığı ve kullandığı veri hacmiyle, bu verilerin bir kısmının kirlenmesini önlemek neredeyse imkansız. Farklı kirli veri türlerinin işletmeniz için farklı sonuçları olacaktır. Bu nedenle, sorunların artmasını önlemek için kayıtları düzenli olarak temizlemek isteyeceksiniz.

Verileri manuel olarak temizleyebilir, Excel kullanabilir, üçüncü bir taraf kiralayabilir, şirket içi bir veri temizleyici ekibi oluşturabilir ve/veya özel yazılımlara güvenebilirsiniz.

Daha fazla öğrenmek ister misiniz?

CRM verilerinizi temizlemeye yönelik adım adım kılavuz için e-Kitabımıza göz atın: “Veri Kalitesinde Kir.”