Comment la résolution d'entité ajoute de la valeur à vos processus marketing

Qu'est-ce que la résolution d'entité dans les données marketing ?

Un grand nombre de spécialistes du marketing B2B – près de 27 % – admettent que des données insuffisantes leur ont coûté 10 %, ou dans certains cas, encore plus en pertes de revenus annuelles.

Cela met clairement en évidence un problème important auquel sont confrontés la plupart des spécialistes du marketing aujourd'hui, à savoir : la mauvaise qualité des données. Des données incomplètes, manquantes ou de mauvaise qualité peuvent avoir un impact considérable sur le succès de vos processus marketing. Cela se produit puisque presque tous les processus départementaux d'une entreprise - mais plus particulièrement les ventes et le marketing - sont fortement alimentés par les données organisationnelles.

Qu'il s'agisse d'une vue complète à 360° de vos clients, pistes ou prospects, ou d'autres informations liées aux produits, aux offres de services ou aux adresses, le marketing est l'endroit où tout se réunit. C'est pourquoi les spécialistes du marketing souffrent le plus lorsqu'une entreprise n'utilise pas de cadres de gestion de la qualité des données appropriés pour le profilage continu des données et la correction de la qualité des données.

Dans ce blog, je souhaite attirer l'attention sur le problème de qualité des données le plus courant et son impact sur vos processus marketing critiques ; nous examinerons ensuite une solution potentielle à ce problème, et enfin, nous verrons comment nous pouvons l'établir de façon continue.

Alors, commençons!

Le plus gros problème de qualité des données auquel sont confrontés les spécialistes du marketing

Bien que la mauvaise qualité des données entraîne une longue liste de problèmes pour les spécialistes du marketing dans une entreprise, mais après avoir fourni des solutions de données à plus de 100 clients, le problème de qualité des données le plus courant auquel nous avons été confrontés est :

Obtenir une vue unique des actifs de données de base.

Ce problème survient lorsque des enregistrements en double sont stockés pour la même entité. Ici, le terme entité peut signifier n'importe quoi. Généralement, dans le domaine du marketing, le mot entité peut faire référence à : client, piste, prospect, produit, emplacement ou autre élément essentiel à la performance de vos activités marketing.

L'impact des enregistrements en double sur vos processus marketing

La présence d'enregistrements en double dans les ensembles de données utilisés à des fins de marketing peut être un cauchemar pour tout spécialiste du marketing. Lorsque vous avez des enregistrements en double, voici quelques scénarios sérieux auxquels vous pouvez vous heurter :

  • Temps, budget et efforts perdus – Étant donné que votre jeu de données contient plusieurs enregistrements pour la même entité, vous risquez d'investir du temps, du budget et des efforts plusieurs fois pour le même client, prospect ou prospect.
  • Impossible de faciliter les expériences personnalisées – Les enregistrements en double contiennent souvent différentes parties d'informations sur une entité. Si vous avez mené des campagnes marketing en utilisant une vue incomplète de vos clients, vous risquez de faire en sorte que vos clients se sentent ignorés ou incompris.
  • Rapports marketing inexacts – Avec des enregistrements de données en double, vous pourriez finir par donner une vue inexacte de vos efforts de marketing et de leur retour. Par exemple, vous avez envoyé un e-mail à 100 prospects, mais vous n'avez reçu de réponses que de 10. Il se peut que seuls 80 de ces 100 soient uniques et que les 20 autres soient des doublons.
  • Réduction de l'efficacité opérationnelle et de la productivité des employés – Lorsque les membres de l'équipe récupèrent des données pour une certaine entité et trouvent plusieurs enregistrements stockés dans différentes sources ou rassemblés au fil du temps dans la même source, cela agit comme un énorme obstacle à la productivité des employés. Si cela se produit assez souvent, cela a un impact notable sur l'efficacité opérationnelle de toute une organisation.
  • Impossible d'effectuer une attribution de conversion correcte – Si vous avez enregistré le même visiteur en tant que nouvelle entité à chaque fois qu'il visite vos réseaux sociaux ou votre site Web, il vous sera presque impossible d'effectuer une attribution de conversion précise et de connaître le chemin exact que le visiteur a suivi vers la conversion.
  • Courriers physiques et électroniques non distribués – Celui-ci est la conséquence la plus courante des enregistrements en double. Comme mentionné précédemment, chaque enregistrement en double a tendance à contenir une vue partielle de l'entité (c'est pourquoi les enregistrements se sont retrouvés comme des doublons dans votre jeu de données en premier lieu). Pour cette raison, certains enregistrements peuvent avoir des emplacements physiques ou des informations de contact manquants, ce qui peut entraîner l'échec de la livraison des e-mails.

Qu'est-ce que la résolution d'entité ?

Résolution d'entité (ER) est le processus permettant de déterminer si les références à des entités du monde réel sont équivalentes (même entité) ou non équivalentes (entités différentes). En d'autres termes, il s'agit du processus d'identification et de liaison de plusieurs enregistrements à la même entité lorsque les enregistrements sont décrits différemment et vice versa.

Résolution d'entité et qualité de l'information par John R. Talburt

Implémentation de la résolution d'entité dans vos ensembles de données marketing

Après avoir vu l'impact terrible des doublons sur le succès de vos activités marketing, il est impératif d'avoir une méthode simple mais puissante pour dédupliquer vos jeux de données. C'est là que le processus de résolution d'entité entre en jeu. Simplement, la résolution d'entité fait référence au processus d'identification des enregistrements appartenant à la même entité.

Selon la complexité et l'état de qualité de vos ensembles de données, ce processus peut contenir un certain nombre d'étapes. Je vais vous guider à travers chaque étape de ce processus afin que vous puissiez comprendre exactement ce que cela implique.

Remarque : J'utiliserai le terme générique « entité » pour décrire le processus ci-dessous. Mais le même processus est applicable et possible pour toute entité impliquée dans votre processus de marketing, comme un client, un prospect, un prospect, une adresse de localisation, etc.

Étapes du processus de résolution d'entité

  1. Collecte d'enregistrements de données d'entité résidant dans des sources de données disparates – C'est la première et la plus importante étape du processus, où vous identifiez De exactement les enregistrements d'entité sont stockés. Il peut s'agir de données provenant des publicités sur les réseaux sociaux, du trafic sur le site Web ou saisies manuellement par les commerciaux ou le personnel marketing. Une fois les sources identifiées, tous les enregistrements doivent être rassemblés en un seul endroit.
  2. Profilage des enregistrements combinés – Une fois les enregistrements rassemblés dans un ensemble de données, il est maintenant temps de comprendre les données et de découvrir les détails cachés de leur structure et de leur contenu. Le profilage des données analyse statistiquement vos données et détecte si les valeurs des données sont incomplètes, vides ou suivent un modèle et un format non valides. Le profilage de votre ensemble de données révèle d'autres détails de ce type et met en évidence les opportunités potentielles de nettoyage des données.
  3. Nettoyage et standardisation des enregistrements de données – Un profil de données détaillé vous donne une liste exploitable d'éléments pour nettoyer et standardiser votre ensemble de données. Cela peut impliquer des étapes pour remplir les données manquantes, corriger les types de données, corriger les modèles et les formats, ainsi que l'analyse des champs complexes en sous-éléments pour une meilleure analyse des données.
  4. Faire correspondre et lier des enregistrements appartenant à la même entité – Maintenant, vos enregistrements de données sont prêts à être appariés et liés, puis finalisez quels enregistrements appartiennent à la même entité. Ce processus est généralement effectué en implémentant des algorithmes de correspondance de qualité industrielle ou propriétaires qui effectuent soit une correspondance exacte sur des attributs d'identification uniques, soit une correspondance floue sur une combinaison d'attributs d'une entité. Si les résultats de l'algorithme de correspondance sont inexacts ou contiennent des faux positifs, vous devrez peut-être affiner l'algorithme ou marquer manuellement les correspondances incorrectes comme doublons ou non doublons.
  5. Mise en œuvre des règles de fusion des entités dans les enregistrements maîtres - C'est là que la fusion finale se produit. Vous ne souhaitez probablement pas perdre de données sur une entité stockée dans plusieurs enregistrements. Cette étape consiste donc à configurer des règles pour décider :
    • Quel enregistrement est l'enregistrement principal et où se trouvent ses doublons ?
    • Quels attributs des doublons voulez-vous copier dans la fiche ?

Une fois ces règles configurées et implémentées, la sortie est un ensemble d'enregistrements d'or de vos entités.

Établir un cadre permanent de résolution d'entités

Bien que nous ayons suivi un guide étape par étape simple pour résoudre les entités dans un ensemble de données marketing, il est important de comprendre que cela doit être traité comme un processus continu dans votre organisation. Les entreprises qui investissent dans la compréhension de leurs données et la résolution de leurs principaux problèmes de qualité sont prêtes pour une croissance beaucoup plus prometteuse.

Pour une mise en œuvre rapide et facile de tels processus, vous pouvez également fournir aux opérateurs de données ou même aux spécialistes du marketing de votre entreprise un logiciel de résolution d'entités facile à utiliser, qui peut les guider à travers les étapes mentionnées ci-dessus.

En conclusion, nous pouvons dire en toute sécurité qu'un ensemble de données sans doublons agit comme un acteur crucial pour maximiser le retour sur investissement des activités marketing et renforcer la réputation de la marque sur tous les canaux marketing.