由于隐私法规,新法规遵循需求,信号损失和提高压力增加广告支出回报(罗阿斯),自身的数据成为组织的高度重视。
因此,许多优先数据策略和支持技术堆栈,带来新的用例内容管理系统(CMS)和客户数据平台(CDP)。
例如,一旦CMS数据流入CDP,它可以被使用收购,顾客价值和保留策略等个性化、忠诚度计划和客户体验。但这种级别的数据浓缩只能如果数据传输在一个标准化的方法。
与这些新挑战,实践发展它们通常是建立在过时的数据操作。营销、销售和其他部门仍在筒仓操作。没有共同语言的数据,创建跨企业的挑战收集见解。
Gartner估计数据质量差的影响企业每年花费1500万美元。对与经济不确定性和市场营销和广告预算的紧缩导致麻烦。暴风雨天气,时间调整其数据组织的策略。
公共数据的挑战
因为cdp和CMS系统仅仅是解决数据收到————而不是考虑的不一致出现并会影响竞选罗阿斯,最终伤害的ROI和盈利能力。
一个常见的挑战是运动跟踪,可能会变得非常混乱。运动跟踪代码和参数往往变得不一致或失踪。创建数据集之间的联系的过程中,特别是在规模,往往是缓慢且易于出错。但最重要的是,有价值的关于活动经常失去了——这意味着元数据分析团队没有什么他们需要提供健壮的见解和测量。
缺乏企业数据的分类也可以浪费的内容和创造性的工作。内容和创意团队有潜力成为一个超级大国,但是更新欠佳或不存在的分类需要优先。当数据标准应用于数字资产和网页数据,发现、自动化、个性化和分析变得更加容易。这个激活内容作为另一个衡量优化驱动更好的经验和ROI。
数据流程需要升级
组织没有控制信号丢失,饼干弃用,隐私法规及其他行业趋势,塑造数据使用。组织所能控制的是他们如何组织和使用数据。
占行业现实和经济的不确定性,实现更好的数据治理过程应该成为所有组织业务势在必行。德勤2022年的一项研究报道,重新配置数据处理更加自动化的导致的组织实现成本降低70%以上。同一项研究报道,85%的组织正在重新思考工作是如何完成的,92%的实现者已经实施某种形式的端到端自动化。
随着越来越多的公司试图做更多,更快,减少花费和更少的人,越来越多的组织希望优化其数据组织流程。
这并不需要一个孤注一掷的倡议。分阶段方法的实现通常是一个更简单的途径。营销人员应该首先对单个用例需要对齐和建立,开发细节,因为他们适合分类类别和数据设计。
明显的差距在数据使用cdp和cms还折射出了偏差数据在整个企业。在未来一年,企业将需要检查数据陷阱和实现新的数据实践规模在整个组织。
”数据驱动的思考”是由媒体社区的成员,包含新鲜想法在媒体的数字革命。
