কিভাবে সত্তা রেজোলিউশন আপনার মার্কেটিং প্রক্রিয়ার মান যোগ করে

মার্কেটিং ডেটাতে এন্টিটি রেজোলিউশন কি?

বিপুল সংখ্যক B2B বিপণনকারী - প্রায় 27% - এটি স্বীকার করে অপর্যাপ্ত তথ্য তাদের 10% খরচ করেছে, বা কিছু ক্ষেত্রে, বার্ষিক রাজস্ব ক্ষতির ক্ষেত্রে আরও বেশি।

এটি স্পষ্টভাবে একটি উল্লেখযোগ্য সমস্যা হাইলাইট করে যা আজকের বেশিরভাগ বিপণনকারীর মুখোমুখি হয়, এবং তা হল: খারাপ ডেটা গুণমান। অসম্পূর্ণ, অনুপস্থিত, বা নিম্ন-মানের ডেটা আপনার বিপণন প্রক্রিয়াগুলির সাফল্যের উপর বিশাল প্রভাব ফেলতে পারে। এটি ঘটে যেহেতু একটি কোম্পানির প্রায় সমস্ত বিভাগীয় প্রক্রিয়া - তবে বিশেষভাবে বিক্রয় এবং বিপণন - সাংগঠনিক ডেটা দ্বারা প্রচণ্ডভাবে জ্বালানী হয়।

এটি আপনার গ্রাহকদের একটি সম্পূর্ণ, 360-ভিউ, লিড, বা সম্ভাবনা, বা পণ্য, পরিষেবা অফার, বা ঠিকানা অবস্থানের সাথে সম্পর্কিত অন্যান্য তথ্য - মার্কেটিং হল যেখানে এটি সব একত্রিত হয়। এই কারণেই মার্কেটাররা সবচেয়ে বেশি ক্ষতিগ্রস্থ হন যখন একটি কোম্পানি ক্রমাগত ডেটা প্রোফাইলিং এবং ডেটা গুণমান ঠিক করার জন্য সঠিক ডেটা গুণমান ব্যবস্থাপনা কাঠামো নিয়োগ করে না।

এই ব্লগে, আমি সবচেয়ে সাধারণ ডেটা মানের সমস্যা এবং এটি কীভাবে আপনার সমালোচনামূলক বিপণন প্রক্রিয়াগুলিকে প্রভাবিত করে তার দিকে মনোযোগ দিতে চাই; তারপরে আমরা এই সমস্যার একটি সম্ভাব্য সমাধান দেখব, এবং অবশেষে, আমরা দেখব কিভাবে আমরা এটিকে একটানা ভিত্তিতে প্রতিষ্ঠা করতে পারি।

চল শুরু করা যাক!

বিপণনকারীদের দ্বারা সম্মুখীন সবচেয়ে বড় ডেটা মানের সমস্যা

যদিও, খারাপ ডেটা মানের কারণে একটি কোম্পানিতে বিপণনকারীদের জন্য সমস্যাগুলির একটি দীর্ঘ তালিকা তৈরি হয়, কিন্তু 100+ ক্লায়েন্টের কাছে ডেটা সমাধান সরবরাহ করার ফলে, সবচেয়ে সাধারণ ডেটা মানের সমস্যা যা আমরা দেখেছি যেগুলি হল:

মূল ডেটা সম্পদের একক দৃশ্য অর্জন করা।

একই সত্তার জন্য ডুপ্লিকেট রেকর্ড সংরক্ষণ করা হলে এই সমস্যাটি দেখা দেয়। এখানে, সত্তা শব্দের অর্থ যেকোনো কিছু হতে পারে। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, বিপণনের ক্ষেত্রে, সত্তা শব্দটি উল্লেখ করতে পারে: গ্রাহক, সীসা, সম্ভাবনা, পণ্য, অবস্থান, বা অন্য কিছু যা আপনার বিপণন কার্যকলাপের কার্যকারিতার মূল বিষয়।

আপনার মার্কেটিং প্রক্রিয়ার উপর ডুপ্লিকেট রেকর্ডের প্রভাব

বিপণনের উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত ডেটাসেটে ডুপ্লিকেট রেকর্ডের উপস্থিতি যেকোনো বিপণনের জন্য দুঃস্বপ্ন হতে পারে। আপনার যখন ডুপ্লিকেট রেকর্ড থাকে, তখন নিচের কিছু গুরুতর পরিস্থিতি রয়েছে যা আপনি চালাতে পারেন:

  • সময়, বাজেট এবং প্রচেষ্টার অপচয় - যেহেতু আপনার ডেটাসেটে একই সত্তার জন্য একাধিক রেকর্ড রয়েছে, তাই আপনি একই গ্রাহক, সম্ভাবনা বা নেতৃত্বের জন্য একাধিকবার বিনিয়োগের সময়, বাজেট এবং প্রচেষ্টা শেষ করতে পারেন।
  • ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতার সুবিধা দিতে অক্ষম - ডুপ্লিকেট রেকর্ডে প্রায়ই একটি সত্তা সম্পর্কে তথ্যের বিভিন্ন অংশ থাকে। আপনি যদি আপনার গ্রাহকদের একটি অসম্পূর্ণ দৃষ্টিভঙ্গি ব্যবহার করে বিপণন প্রচারাভিযান পরিচালনা করেন, তাহলে আপনি আপনার গ্রাহকদের অশ্রুত বা ভুল বোঝাবুঝি বোধ করতে পারেন।
  • ভুল মার্কেটিং রিপোর্ট - ডুপ্লিকেট ডেটা রেকর্ডের সাথে, আপনি আপনার বিপণন প্রচেষ্টা এবং তাদের রিটার্ন সম্পর্কে একটি ভুল দৃষ্টিভঙ্গি দিতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি 100টি লিড ইমেল করেছেন, কিন্তু শুধুমাত্র 10 টির থেকে প্রতিক্রিয়া পেয়েছেন – এটি হতে পারে যে 80 টির মধ্যে শুধুমাত্র 100টি অনন্য এবং বাকি 20টি সদৃশ।
  • কর্মক্ষম দক্ষতা এবং কর্মচারী উত্পাদনশীলতা হ্রাস - যখন দলের সদস্যরা একটি নির্দিষ্ট সত্তার জন্য ডেটা আনয়ন করে এবং বিভিন্ন উত্স জুড়ে সংরক্ষিত একাধিক রেকর্ড খুঁজে পায় বা একই উত্সে সময়ের সাথে সাথে একত্রিত হয়, তখন এটি কর্মচারী উত্পাদনশীলতায় একটি বিশাল বাধা হিসাবে কাজ করে। যদি এটি প্রায়শই ঘটে, তবে এটি একটি সম্পূর্ণ সংস্থার কার্যকারিতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে।
  • সঠিক রূপান্তর বৈশিষ্ট্য সম্পাদন করতে অক্ষম – আপনি যদি একই দর্শককে আপনার সামাজিক চ্যানেল বা ওয়েবসাইট পরিদর্শন করার সময় একটি নতুন সত্তা হিসাবে রেকর্ড করে থাকেন, তাহলে আপনার পক্ষে সঠিক রূপান্তর অ্যাট্রিবিউশন সম্পাদন করা প্রায় অসম্ভব হয়ে পড়বে এবং পরিদর্শক রূপান্তরের দিকে যে সঠিক পথ অনুসরণ করেছে তা জানা।
  • অবিলম্বিত শারীরিক এবং ইলেকট্রনিক মেল - এটি ডুপ্লিকেট রেকর্ডের সবচেয়ে সাধারণ পরিণতি। যেমন আগে উল্লেখ করা হয়েছে, প্রতিটি ডুপ্লিকেট রেকর্ডে সত্তার আংশিক দৃশ্য থাকে (এ কারণেই রেকর্ডগুলি আপনার ডেটাসেটে ডুপ্লিকেট হিসাবে শেষ হয়)। এই কারণে, নির্দিষ্ট কিছু রেকর্ডে শারীরিক অবস্থান, বা যোগাযোগের তথ্য অনুপস্থিত থাকতে পারে, যার কারণে মেলগুলি বিতরণ ব্যর্থ হতে পারে।

সত্তা রেজোলিউশন কি?

সত্তা রেজোলিউশন (ER) হল নির্ণয় করার প্রক্রিয়া যখন বাস্তব-বিশ্বের সত্তাগুলির রেফারেন্সগুলি সমতুল্য (একই সত্তা) বা সমতুল্য নয় (ভিন্ন সত্তা)। অন্য কথায়, এটি একই সত্তার সাথে একাধিক রেকর্ড সনাক্তকরণ এবং লিঙ্ক করার প্রক্রিয়া যখন রেকর্ডগুলিকে ভিন্নভাবে বর্ণনা করা হয় এবং এর বিপরীতে।

জন আর. টালবার্ট দ্বারা সত্তা রেজোলিউশন এবং তথ্য গুণমান

আপনার মার্কেটিং ডেটাসেটে সত্তার রেজোলিউশন বাস্তবায়ন করা

আপনার বিপণন কার্যক্রমের সাফল্যের উপর ডুপ্লিকেটের ভয়ঙ্কর প্রভাব দেখে, এর জন্য একটি সহজ, কিন্তু শক্তিশালী, পদ্ধতি থাকা অপরিহার্য আপনার ডেটাসেটের অনুলিপি করা হচ্ছে. এই যেখানে প্রক্রিয়া সত্তা রেজোলিউশন আসে। সহজভাবে, এন্টিটি রেজোলিউশন বলতে বোঝায় কোন রেকর্ড একই সত্তার অন্তর্গত তা সনাক্ত করার প্রক্রিয়া।

আপনার ডেটাসেটের জটিলতা এবং মানের অবস্থার উপর নির্ভর করে, এই প্রক্রিয়াটিতে বেশ কয়েকটি ধাপ থাকতে পারে। আমি আপনাকে এই প্রক্রিয়ার প্রতিটি ধাপের মধ্য দিয়ে নিয়ে যাচ্ছি যাতে আপনি বুঝতে পারেন এটি ঠিক কী অন্তর্ভুক্ত করে।

দ্রষ্টব্য: নীচের প্রক্রিয়াটি বর্ণনা করার সময় আমি জেনেরিক শব্দ 'সত্তা' ব্যবহার করব। কিন্তু একই প্রক্রিয়া আপনার মার্কেটিং প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত যেকোনো সত্তার জন্য প্রযোজ্য এবং সম্ভব, যেমন গ্রাহক, সীসা, সম্ভাবনা, অবস্থান ঠিকানা ইত্যাদি।

সত্তা সমাধান প্রক্রিয়ার ধাপ

  1. পৃথক ডেটা উত্স জুড়ে থাকা সত্তা ডেটা রেকর্ড সংগ্রহ করা - এটি হল প্রক্রিয়ার প্রথম এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ধাপ, যেখানে আপনি সনাক্ত করেন কোথায় ঠিক সত্তা রেকর্ড সংরক্ষণ করা হয়. এটি সোশ্যাল মিডিয়া বিজ্ঞাপন, ওয়েবসাইট ট্র্যাফিক বা সেলস রিপ বা মার্কেটিং কর্মীদের দ্বারা ম্যানুয়ালি টাইপ করা ডেটা হতে পারে। একবার উত্স সনাক্ত করা হলে, সমস্ত রেকর্ড এক জায়গায় একত্রিত করতে হবে।
  2. প্রোফাইলিং সম্মিলিত রেকর্ড - একবার রেকর্ডগুলিকে একটি ডেটাসেটে একত্রিত করা হলে, এখন ডেটা বোঝার এবং এর গঠন এবং বিষয়বস্তু সম্পর্কে লুকানো বিশদ উন্মোচন করার সময় এসেছে৷ ডেটা প্রোফাইলিং পরিসংখ্যানগতভাবে আপনার ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং ডেটা মানগুলি অসম্পূর্ণ, ফাঁকা, বা অবৈধ প্যাটার্ন এবং বিন্যাস অনুসরণ করে কিনা তা খুঁজে বের করে৷ আপনার ডেটাসেটের প্রোফাইলিং এই ধরনের অন্যান্য বিবরণ উন্মোচন করে এবং সম্ভাব্য ডেটা পরিষ্কার করার সুযোগগুলিকে হাইলাইট করে।
  3. ডেটা রেকর্ড পরিষ্কার এবং মানসম্মত করা - একটি গভীর তথ্য প্রোফাইল আপনাকে আপনার ডেটাসেট পরিষ্কার এবং মানসম্মত করার জন্য আইটেমগুলির একটি কার্যযোগ্য তালিকা দেয়। এতে অনুপস্থিত ডেটা পূরণ, ডেটার ধরন সংশোধন, প্যাটার্ন এবং ফর্ম্যাটগুলি ঠিক করা, সেইসাথে আরও ভাল ডেটা বিশ্লেষণের জন্য জটিল ক্ষেত্রগুলিকে উপ-উপাদানগুলিতে পার্স করার পদক্ষেপগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
  4. একই সত্তার সাথে সম্পর্কিত রেকর্ডগুলি মেলানো এবং লিঙ্ক করা - এখন, আপনার ডেটা রেকর্ডগুলি মিলিত এবং লিঙ্ক করার জন্য প্রস্তুত, এবং তারপরে কোন রেকর্ডগুলি একই সত্তার অন্তর্গত তা চূড়ান্ত করুন৷ এই প্রক্রিয়াটি সাধারণত ইন্ডাস্ট্রি-গ্রেড বা মালিকানাধীন ম্যাচিং অ্যালগরিদমগুলি প্রয়োগ করে করা হয় যা হয় অনন্যভাবে সনাক্তকারী বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সঠিক মিল বা একটি সত্তার বৈশিষ্ট্যগুলির সংমিশ্রণে অস্পষ্ট মিল সম্পাদন করে৷ যদি ম্যাচিং অ্যালগরিদম থেকে ফলাফলগুলি ভুল হয় বা এতে মিথ্যা ইতিবাচক থাকে, তাহলে আপনাকে অ্যালগরিদমটি সূক্ষ্ম-টিউন করতে হবে বা ম্যানুয়ালি ভুল মিলগুলিকে ডুপ্লিকেট বা নন-ডুপ্লিকেট হিসাবে চিহ্নিত করতে হবে।
  5. স্বর্ণালী রেকর্ডে সত্তাকে একীভূত করার নিয়ম বাস্তবায়ন করা - এখানেই চূড়ান্ত একত্রীকরণ ঘটে। আপনি সম্ভবত রেকর্ড জুড়ে সঞ্চিত একটি সত্তা সম্পর্কে ডেটা হারাতে চান না, তাই এই পদক্ষেপটি সিদ্ধান্ত নেওয়ার নিয়মগুলি কনফিগার করার বিষয়ে:
    • কোন রেকর্ডটি মাস্টার রেকর্ড এবং এর নকল কোথায়?
    • সদৃশ থেকে কোন বৈশিষ্ট্যগুলি আপনি মাস্টার রেকর্ডে অনুলিপি করতে চান?

একবার এই নিয়মগুলি কনফিগার করা এবং প্রয়োগ করা হলে, আউটপুটটি আপনার সত্তার সোনালী রেকর্ডের একটি সেট।

একটি চলমান সত্তা রেজোলিউশন ফ্রেমওয়ার্ক স্থাপন করুন

যদিও আমরা একটি বিপণন ডেটাসেটে সত্তার সমাধান করার জন্য একটি সহজ ধাপে ধাপে নির্দেশিকা দিয়েছি, তবে এটা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ যে এটিকে আপনার প্রতিষ্ঠানে একটি চলমান প্রক্রিয়া হিসাবে বিবেচনা করা উচিত। যে ব্যবসাগুলি তাদের ডেটা বুঝতে এবং এর মূল মানের সমস্যাগুলি ঠিক করার জন্য বিনিয়োগ করে সেগুলি অনেক বেশি আশাব্যঞ্জক বৃদ্ধির জন্য সেট করা হয়েছে৷

এই ধরনের প্রক্রিয়াগুলির দ্রুত এবং সহজ বাস্তবায়নের জন্য, আপনি ডেটা অপারেটর বা এমনকি বিপণনকারীদের আপনার কোম্পানিতে সহজেই ব্যবহারযোগ্য সত্তা রেজোলিউশন সফ্টওয়্যার প্রদান করতে পারেন, যা তাদের উপরে উল্লিখিত পদক্ষেপগুলির মাধ্যমে গাইড করতে পারে।

উপসংহারে, আমরা নিরাপদে বলতে পারি যে একটি ডুপ্লিকেট-মুক্ত ডেটাসেট বিপণন কার্যক্রমের ROI সর্বাধিক করতে এবং সমস্ত বিপণন চ্যানেল জুড়ে ব্র্যান্ডের খ্যাতি শক্তিশালী করার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ খেলোয়াড় হিসাবে কাজ করে।