বিকাশ: নকল গ্রাহকের ডেটা এড়ানো বা সংশোধন করার জন্য সেরা অভ্যাস

সিআরএম-এর জন্য ডেটা বন্টন সেরা অভ্যাস

সদৃশ ডেটা কেবল ব্যবসায় অন্তর্দৃষ্টিগুলির যথার্থতা হ্রাস করে না, তবে এটি আপনার গ্রাহকের অভিজ্ঞতার মানের সাথেও আপস করে। যদিও ডুপ্লিকেট ডেটাগুলির পরিণতি প্রত্যেকেই প্রত্যক্ষ করে চলেছে - আইটি পরিচালক, ব্যবসায়ী ব্যবহারকারী, ডেটা বিশ্লেষক - এটি কোনও সংস্থার বিপণন কার্যক্রমে সবচেয়ে খারাপ প্রভাব ফেলেছে। বিপণনকারীরা যেমন শিল্পে কোম্পানির পণ্য এবং পরিষেবা অফারের প্রতিনিধিত্ব করে, দুর্বল ডেটা দ্রুত আপনার ব্র্যান্ডের সুনামকে ক্ষতিগ্রস্ত করতে পারে এবং নেতিবাচক গ্রাহকের অভিজ্ঞতা সরবরাহ করতে পারে। বিভিন্ন কারণে বিভিন্ন কারণে কোম্পানির সিআরএম-তে সদৃশ ডেটা ঘটে।

মানুষের ত্রুটি থেকে গ্রাহকগণ সাংগঠনিক ডাটাবেসে সময়মত বিভিন্ন পয়েন্টে কিছুটা আলাদা তথ্য সরবরাহ করে। উদাহরণস্বরূপ, একজন ভোক্তা একটি ফর্মের মধ্যে তার নাম জোনাথন স্মিথ এবং অন্যটিতে জোন স্মিথ হিসাবে তালিকাবদ্ধ করে। চ্যালেঞ্জটি একটি বর্ধমান ডাটাবেসের দ্বারা আরও তীব্র হয়ে উঠেছে। প্রশাসকদের পক্ষে প্রায়শই ডিবি ট্র্যাক রাখা এবং সেই সাথে সম্পর্কিত ডেটা ট্র্যাক করা ক্রমশ শক্ত হয়ে ওঠে। প্রতিষ্ঠানের ডিবি নির্ভুল থাকে তা নিশ্চিত করা আরও বেশি চ্যালেঞ্জিং হয়ে ওঠে ”।

নাটিক আমীন, বিপণন বিশেষজ্ঞ এ ক্যানজ বিপণন

এই নিবন্ধে, আমরা বিভিন্ন ধরণের ডুপ্লিকেট ডেটা এবং কিছু সহায়ক কৌশল যা বাজারজাতকারীরা এর কোম্পানির ডেটাবেসগুলি ছাঁটাই করতে ব্যবহার করতে পারেন তার দিকে নজর রাখব।

নকল তথ্য বিভিন্ন প্রকার

সদৃশ ডেটা সাধারণত মূলটির অনুলিপি হিসাবে ব্যাখ্যা করা হয়। তবে বিভিন্ন ধরণের সদৃশ ডেটা রয়েছে যা এই সমস্যাটিতে জটিলতা যুক্ত করে।

  1. একই উত্সে হুবহু সদৃশ - এটি ঘটে যখন কোনও ডেটা উত্স থেকে রেকর্ডগুলি কোনও ম্যাচিং বা মার্জ করার কৌশল বিবেচনা না করে অন্য ডেটা উত্সে স্থানান্তরিত হয়। একটি উদাহরণ হ'ল সিআরএম থেকে কোনও ইমেল বিপণন সরঞ্জামে তথ্য অনুলিপি করা। যদি আপনার গ্রাহক আপনার নিউজলেটারে সাবস্ক্রাইব করে থাকেন তবে তাদের রেকর্ডটি ইতিমধ্যে ইমেল বিপণন সরঞ্জামে উপস্থিত রয়েছে এবং সিআরএম থেকে সরঞ্জামে ডেটা স্থানান্তর করা একই সত্তার নকল অনুলিপি তৈরি করবে। 
  2. একাধিক উত্সে হুবহু সদৃশ - একাধিক উত্সে সঠিক ডুপ্লিকেটগুলি সাধারণত কোনও সংস্থায় ডেটা ব্যাকআপ উদ্যোগের কারণে উত্থিত হয়। সংস্থাগুলি ডেটা বিশোধক ক্রিয়াকলাপগুলিকে প্রতিহত করার ঝোঁক থাকে এবং তারা হাতে থাকা সমস্ত কপি ডেটা সংরক্ষণ করার ঝুঁকিতে থাকে। এটি সদৃশ তথ্য সমেত বিশিষ্ট উত্সগুলিতে বাড়ে।
  3. একাধিক উত্সে অনুলিপি পরিবর্তন করা - নকল বিভিন্ন তথ্য পাশাপাশি থাকতে পারে। এটি সাধারণত ঘটে যখন ক্লায়েন্টদের পদবি নাম, কাজের শিরোনাম, সংস্থা, ইমেল ঠিকানা ইত্যাদির পরিবর্তনের মধ্য দিয়ে যায় এবং যেহেতু পুরানো এবং নতুন রেকর্ডগুলির মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে, তাই আগত তথ্যগুলি একটি নতুন সত্তা হিসাবে বিবেচিত হবে।
  4. একই বা একাধিক উত্সে নির্ভুল নকল d - একটি অ-নির্ভুল ডুপ্লিকেট হ'ল যখন ডেটা মান একই জিনিস বোঝায় তবে এটি বিভিন্ন উপায়ে উপস্থাপন করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, ডোনা জেন রুথ নামটি ডোনা জে রুথ বা ডিজে রুথ হিসাবে সংরক্ষণ করা যেতে পারে। সমস্ত ডেটা মান একই জিনিস উপস্থাপন করে কিন্তু যখন সহজ ডেটা মেলানোর কৌশলগুলির সাথে তুলনা করা হয়, সেগুলি ননমেচ হিসাবে বিবেচনা করা হয়।

প্রতিলিপি একটি জটিল প্রক্রিয়া হতে পারে কারণ গ্রাহকরা এবং ব্যবসায়ীরা প্রায়শই সময়ের সাথে তাদের যোগাযোগের ডেটা পরিবর্তন করে। তাদের নাম, ইমেল ঠিকানা (এসএস), আবাসিক ঠিকানা, ব্যবসায়ের ঠিকানা ইত্যাদি থেকে তারা কীভাবে প্রতিটি তথ্যের ক্ষেত্রে প্রবেশ করে তার মধ্যে পার্থক্য রয়েছে

বাজারজাতকারীরা আজকে ব্যবহার শুরু করতে পারে এমন 5 ডেটা ডিপ্লিকেশন সেরা অভ্যাসগুলির একটি তালিকা এখানে রয়েছে।

কৌশল 1: ডেটা এন্ট্রিতে বৈধতা পরীক্ষা করা আছে

সমস্ত ডেটা এন্ট্রি সাইটগুলিতে আপনার কঠোর বৈধতা নিয়ন্ত্রণ থাকা উচিত। এর মধ্যে ইনপুট ডেটা প্রয়োজনীয় ডেটা ধরন, ফর্ম্যাট এবং গ্রহণযোগ্য ব্যাপ্তির মধ্যে থাকা নিশ্চিত করা জড়িত। এটি আপনার ডেটা সম্পূর্ণ, বৈধ এবং নির্ভুল করে তুলতে অনেক বেশি এগিয়ে যেতে পারে। তদ্ব্যতীত, এটি গুরুত্বপূর্ণ যে আপনার ডেটা এন্ট্রি কার্যপ্রবাহটি কেবলমাত্র নতুন রেকর্ড তৈরি করতে কনফিগার করা হয়নি তবে প্রথমে অনুসন্ধান করে এবং খুঁজে বের করে যে ডেটাসেটটিতে বিদ্যমান রেকর্ড রয়েছে যা আগত রেকর্ডের সাথে মেলে। এবং এই জাতীয় ক্ষেত্রে, এটি কেবল নতুন রেকর্ড তৈরি করার পরিবর্তে সন্ধান করে এবং আপডেট করে। অনেকগুলি সংস্থা গ্রাহকের নিজস্ব ডুপ্লিকেট ডেটাও সমাধান করার জন্য চেক সংযুক্ত করেছে।

কৌশল 2: অটোমেটেড সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে প্রতিলিপি সম্পাদন করুন

স্ব-পরিষেবা ব্যবহার করুন ডেটা ডিপ্লিকেশন সফ্টওয়্যার যা আপনাকে সদৃশ রেকর্ড সনাক্ত এবং পরিষ্কার করতে সহায়তা করতে পারে। এই সরঞ্জামগুলি পারেন তথ্য মানিক করুন, নির্ভুলভাবে নির্ভুল এবং অ-নির্ভুল ম্যাচগুলি সন্ধান করুন এবং তারা হাজার হাজার সারি ডেটা অনুসন্ধানের ম্যানুয়াল শ্রমের উপর নির্ভর করে। নিশ্চিত হয়ে নিন যে সরঞ্জামটি বিভিন্ন ধরণের উত্স যেমন এক্সেল শিট, সিআরএম ডাটাবেস, তালিকা ইত্যাদি থেকে ডেটা আমদানির জন্য সমর্থন সরবরাহ করে Make

কৌশল 3: ডেটা-নির্দিষ্ট ডেডিকুলেশন কৌশলগুলি ব্যবহার করুন

তথ্য প্রকৃতির উপর নির্ভর করে, ডেটা প্রতিলিপি বিভিন্নভাবে সম্পন্ন করা হয়। ডেটা ছাড়ার সময় বিপণনকারীদের সাবধান হওয়া উচিত কারণ একই জিনিসটি বিভিন্ন ডেটা অ্যাট্রিবিউট জুড়ে আলাদা কিছু বোঝাতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও ইমেল ঠিকানায় দুটি ডেটা রেকর্ড মেলে তবে তার নকল হওয়ার উচ্চ সম্ভাবনা রয়েছে। তবে যদি দুটি রেকর্ড ঠিকানায় মেলে, তবে এটি অবশ্যই একটি অনুলিপি হবে না, কারণ একই পরিবারের দুই ব্যক্তি আপনার কোম্পানিতে পৃথক সাবস্ক্রিপশন রাখতে পারে। সুতরাং আপনার ডেটাসেটগুলিতে যে ধরণের ডেটা রয়েছে তা অনুসারে ডেটা ডুপ্লিকেশন, মার্জ এবং ক্রিয়িং ক্রিয়াকলাপগুলি বাস্তবায়নের বিষয়ে নিশ্চিত হন।

কৌশল 4: ডেটা সমৃদ্ধির মাধ্যমে গোল্ডেন মাস্টার রেকর্ড অর্জন করুন

আপনার ডেটাবেজে থাকা ম্যাচের তালিকাগুলি একবার নির্ধারণ করার পরে ডেটা মার্জ করার বা শুদ্ধিকরণের সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে এই তথ্যটি বিশ্লেষণ করা গুরুত্বপূর্ণ। যদি একক সত্তার জন্য একাধিক রেকর্ড উপস্থিত থাকে এবং কিছু ভুল তথ্য উপস্থাপন করে, তবে সেই রেকর্ডগুলি পরিষ্কার করা ভাল is অন্যদিকে, যদি সদৃশগুলি অসম্পূর্ণ থাকে, তবে ডেটা মার্জ করা আরও ভাল পছন্দ কারণ এটি ডেটা সমৃদ্ধ করতে সক্ষম করবে এবং মার্জ করা রেকর্ডগুলি আপনার ব্যবসায়ের আরও মান যোগ করতে পারে। 

যেভাবেই হোক, বিপণনকারীদের তাদের বিপণনের তথ্যগুলির একক দৃষ্টিভঙ্গি অর্জনের জন্য কাজ করা উচিত, যাকে ডাকা হয় সোনার মাস্টার রেকর্ড.

কৌশল 5: ডেটা কোয়ালিটির সূচকগুলি নিরীক্ষণ করুন

আপনার ডেটা পরিষ্কার এবং কর্তনের জন্য একটি চলমান প্রচেষ্টা আপনার ডেটা ডিপ্লিকেশন কৌশল কার্যকর করার সর্বোত্তম উপায় ute এমন একটি সরঞ্জাম যা ডেটা প্রোফাইলিং এবং মান পরিচালনার বৈশিষ্ট্যগুলি সরবরাহ করে তা এখানে দুর্দান্ত ব্যবহার করতে পারে। বিপণন ক্রিয়াকলাপগুলির জন্য ডেটা কীভাবে সঠিক, বৈধ, সম্পূর্ণ, অনন্য এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা ব্যবহার করা হচ্ছে তা নজরদারি করা বিপণনকারীদের পক্ষে আবশ্যক।

যেহেতু সংস্থাগুলি তাদের ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিতে ডেটা অ্যাপ্লিকেশন যুক্ত করে চলেছে, তাই প্রতিটি বিপণনকারীকে স্থানে ডেটা নকলকরণ কৌশল গ্রহণ করা জরুরি হয়ে পড়েছে। ডেটা ডুপ্লিকেশন সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করা এবং ডেটা রেকর্ড তৈরি এবং আপডেট করার জন্য আরও ভাল বৈধতা কর্মপ্রবাহের নকশা করা এমন কিছু গুরুত্বপূর্ণ কৌশল যা আপনার প্রতিষ্ঠানের নির্ভরযোগ্য ডেটা গুণকে সক্ষম করতে পারে।

ডেটা মই সম্পর্কে

ডেটা ল্যাডার একটি ডেটা কোয়ালিটি ম্যানেজমেন্ট প্ল্যাটফর্ম যা সংস্থাগুলি তাদের ডেটা পরিষ্কার, শ্রেণিবদ্ধকরণ, মানককরণ, অনুকরণ, প্রোফাইলিং এবং সমৃদ্ধ করতে সহায়তা করে। আমাদের শিল্প-শীর্ষস্থানীয় ডেটা মেলানো সফ্টওয়্যার আপনাকে আপনার ডেটা কোথায় এবং কোন ফর্ম্যাটে থাকে তা নির্বিশেষে বুদ্ধিমান ফাজি ম্যাচিং এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করে রেকর্ডিং মিলে যাওয়া, ডেটা মার্জ করতে এবং ডুপ্লিকেটগুলি সরাতে সহায়তা করে।

ডেটা মইয়ের ডেটা ম্যাচিং সফ্টওয়্যারটির একটি বিনামূল্যে ট্রায়াল ডাউনলোড করুন

আপনি কি মনে করেন?

এই সাইট স্প্যাম কমাতে Akismet ব্যবহার করে। আপনার ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় তা জানুন.