Walaupun tidak boleh disangkal bahawa data adalah minyak yang menggerakkan mekanisme perniagaan moden, ia tidak berfungsi jika minyak itu mentah, contohnya, melipatgandakan rekod pelanggan atau mengarahkan sumber pemasaran limbah yang salah, menghalang pengambilan keputusan dengan wawasan yang buruk, mengecewakan pelanggan, atau bahkan mengorbankan keselamatan. Dan pemimpin perniagaan tahu bahawa data yang lengkap, tepat, konsisten, terkini dan relevan adalah kunci untuk meningkatkan kecekapan dan pertumbuhan yang lebih cepat. Oleh itu, triknya ialah untuk membuat cadangan yang terstruktur dengan baik yang menyoroti bagaimana data bersih bernilai wang yang dihabiskan pada projek dan kelebihan persaingan yang tidak boleh didagangkan. Menentukan isu secara khusus Kos purata kualiti data subpar kepada organisasi adalah hampir $ 13 juta setiap tahun. Dan kewangan, insurans, e-dagang, dan penjagaan kesihatan adalah antara sektor yang paling terpengaruh. Oleh itu, mengukur kos penggunaan data tersebut dalam syarikat anda boleh memaksa pemimpin untuk duduk dan mengambil perhatian. Gunakan metrik yang berkaitan dan spesifik yang selaras dengan matlamat syarikat anda untuk menggambarkan mengapa data berkualiti rendah tidak boleh mengabaikan. misalnya, memberi tumpuan kepada: Kesan jualan: Kempen tidak dihantar kepada 10% daripada leads pengurusan perhubungan pelanggan (CRM), menyebabkan kerugian tahunan sebanyak $ 150,000. Risiko pematuhan: Data pelanggan yang tidak lengkap membuat ia sukar untuk mematuhi HIPAA (High Insurance Portability and Accountability Act) atau GDPR (General Data Protection Regulation). Kesan Operasi: Pasukan sokongan pelanggan menghabiskan lebih daripada 8 jam setiap minggu untuk memperbaiki alamat yang salah sebelum penghantaran. Menetapkan matlamat yang jelas dan boleh diukur Sebaik sahaja anda telah menunjukkan kos data berkualiti rendah, mengikat cadangan anda dengan pemimpin matlamat yang boleh dinilai dengan mudah. – spesifik, boleh diukur, boleh dicapai, relevan, dan terhad kepada masa – untuk menunjukkan dengan tepat apa kejayaan kelihatan dan bagaimana ia dikaitkan dengan hasil perniagaan. SMART objectives Contohnya : Meningkatkan maklumat kenalan pelanggan yang tepat daripada 80% kepada 90% dalam tempoh lima bulan. Kurangkan rekod pelanggan duplikat sebanyak 80% dalam tempoh tiga bulan. Kurangkan kadar e-mel yang tidak dihantar sebanyak 30% sebelum kitaran kempen seterusnya. Selepas mendefinisikan matlamat ini, sambungkan mereka secara langsung kepada alat Melissa yang akan membantu anda mencapai mereka: Pengesahan alamat global meningkatkan ketepatan pos di lebih daripada 240 negara, menguatkan asas data pelanggan anda. Deduplikasi dan Pengesahan Identiti memastikan integriti pangkalan data jangka panjang dengan mengelakkan entri yang bertentangan atau menipu. APIs Pengesahan Telefon dan E-mel menghalang kenalan yang tidak sah atau boleh dipindahkan pada titik kemasukan, mengekalkan sistem turun bersih dari hari pertama. Dengan menggabungkan matlamat yang boleh diukur dengan teknologi yang betul, cadangan anda berpindah daripada permintaan kos kepada rancangan jalan yang jelas - dengan ROI yang dapat diramalkan dan hasil yang bertanggungjawab, pemimpin boleh berhimpun. Meletakkan Projek sebagai inisiatif lintas fungsi Tentukan eksekutif dan penerima manfaat projek. pemangku kepentingan umum mungkin termasuk: Jualan dan Pemasaran: Mereka memerlukan profil yang tepat untuk mengasingkan pelanggan dan mencetak kepimpinan secara berkesan. Operasi dan Logistik: Jadual mudah dan panggilan penghantaran tepat untuk maklumat kenalan atau alamat yang tepat. Kewangan: Ketepatan laporan kewangan bergantung kepada data bersih yang berkaitan dengan pembekal dan pengiraan. Pengurusan Risiko: Data mesti mematuhi piawaian peraturan untuk mengelakkan hukuman. Memperjelas skop projek, sama ada ia melibatkan: Membersihkan data masa lalu Mengekalkan kesilapan baru di bay Mengintegrasikan penyelesaian pengesahan data dengan sistem semasa Tag: cara bermain plug-and-play a boleh bersepadu dengan platform automatik pemasaran, CRM, dan perancangan sumber perniagaan (ERP). APIs daripada Meliss Memperkenalkan rangka kerja penyelesaian Berikut ialah apa rangka kerja penyelesaian perlu merangkumi: Audit dan Profil Data: Gunakan alat profil data dari Melissa untuk mendeteksi duplikat, menganalisis jenis kesilapan, dan mengklasifikasikan sumber data. Pembersihan dan Standardisasi Data: Dengan Data Quality Suite dari Melissa, mengisi bidang maklumat yang hilang, menyelesaikan kesilapan, dan membuat format standard di seluruh sistem. Mengesahkan dan mengesahkan data: Gunakan penyelesaian pengesahan API real-time Melissa untuk nombor telefon, alamat, dan ID e-mel pada titik kemasukan data. Memantau dan mengawal data: Untuk memastikan ketepatan data dari masa ke masa, sediakan amaran automatik atau dashboard. rangka kerja di atas boleh meyakinkan kepimpinan bahawa anda mempunyai rancangan praktikal yang disokong oleh alat yang betul. Kuantiti Raja Untuk mendapatkan cadangan disetujui dengan mudah, ilustrasikan bagaimana kualiti data yang lebih baik diterjemahkan kepada kecekapan kos atau lebih besar Malah, berdasarkan keperluan perniagaan anda yang berbeza, Melissa boleh membantu membina kalkulator ROI kualiti data dan menyediakan kepakaran dan sumber penting. Berikut ialah sampel framework: 
 Metric Before After Financial Effect  Duplicate CRM Records 10% 2% $10,000 gain in productivity Email Deliverability  80% 95% $25,000 gain in campaign ROI Shipping Errors 100 per month 20 per month $10,000 reduction in logistics costs 
 Metric Before After Financial Effect  Duplicate CRM Records 10% 2% $10,000 gain in productivity Email Deliverability  80% 95% $25,000 gain in campaign ROI Shipping Errors 100 per month 20 per month $10,000 reduction in logistics costs Metrik Metrik sebelum sebelum Selepas Selepas Kesan Kewangan Kesan Kewangan Rekod CRM Duplicate 10 peratus 2% daripada $10,000 keuntungan dalam produktiviti Penghantaran E-mel 80% daripada 95% daripada $25,000 keuntungan dalam ROI kempen Kesilapan Pengangkutan 100 per bulan 20 setiap bulan $10,000 pengurangan kos logistik Tunjukkan anda boleh mencapai hasil dengan cepat Untuk menunjukkan positif pelaksanaan projek kualiti data dalam jangka pendek: Membersihkan set data sampel dan mengukur tahap peningkatan ketepatan. Gunakan data tetap untuk menjalankan kempen percubaan dan menunjukkan peningkatan kadar penukaran. Ilustrasikan bagaimana anda berhasrat untuk menjana keuntungan jangka panjang dengan: Mengintegrasikan API pengesahan dengan proses onboarding pelanggan. Menggabungkan dashboard untuk pemantauan berterusan. Memaparkan kedua-dua keuntungan jangka pendek dan jangka panjang akan membantu anda memastikan pembiayaan pelbagai peringkat. Menghadapi risiko di hadapan Untuk mendapatkan kelulusan kepimpinan, menangani risiko potensial dan tunjukkan bagaimana anda berniat untuk mengurangkan mereka. Berikut ialah beberapa contoh risiko dan penyelesaian mereka: Isu Privasi Data dan Kepatuhan: Alat Melissa mematuhi California Consumer Privacy Act (CCPA) dan GDPR. Implementasi rumit: Alat yang merupakan API pertama memastikan beban pada pasukan IT adalah minimum. Masalah dengan penerimaan pengguna: Anda boleh menyelesaikannya melalui aliran kerja yang jelas dan latihan yang mencukupi. Kenaikan kos: Fasa percubaan boleh membantu dalam mengesahkan bajet dan skop projek. Jadikan ia secara visual meyakinkan Membantu pemimpin memvisualisasikan proses dan hasil penambahbaikan kualiti data dengan memasukkan carta, grafik, dan elemen imej lain dalam cadangan. Sebagai contoh, carta boleh digunakan untuk menunjukkan penghematan kos yang mungkin dalam 5 tahun akan datang. Idealnya, termasuk garis masa untuk pelancaran bertahap pelan projek juga, bersama dengan KPI untuk setiap kuartal dan gambaran bajet. Clean Suite dan alat serupa dari Melissa menawarkan papan panduan visual yang anda boleh memanfaatkan sambil menunjukkan kelebihan pembersihan data. Berhampiran dengan keyakinan Menamatkan cadangan dengan menunjukkan komitmen kepada penambahbaikan berterusan. dan penyelesaian lain akan membantu organisasi anda untuk menghapuskan ketidaktepatan dan menghabiskan sumber lebih berkesan. juga menyebutkan faedah seperti wawasan analitik yang lebih baik, keterlibatan pelanggan yang lebih bermakna, dan infrastruktur data yang bersedia untuk masa hadapan. Suite Kualiti Data Melissa Dari Messy kepada Bermakna: Ace Projek Kualiti Data anda dengan Melissa Mencipta kes yang menarik untuk meningkatkan kualiti data adalah satu cakewalk dengan cadangan projek yang betul. Dan anda tahu bagaimana untuk melakukannya - dari menetapkan matlamat SMART dan mendefinisikan rangka kerja penyelesaian untuk mengukur ROI dan menangani risiko. Yang paling penting, dengan bekerjasama dengan penasihat yang boleh dipercayai seperti Melissa, anda boleh menyederhanakan tugas mencipta cadangan yang menang pelbagai. Dirancang oleh API canggih, alat pengesahan, dan tahun kepakaran data, anda boleh menjadikan data yang membingungkan bermakna dan berkembang dalam industri secara kompetitif.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

Audio ini dihasilkan dalam bahasa asal cerita!

Bagaimana untuk membina cadangan menang untuk projek kualiti data

About Author

KOMEN

GANTUNG TANDA

ARTIKEL INI DIBENTANGKAN DALAM

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps