مارکیٹنگ کو ڈیٹا پر مبنی ہونے کے لیے کوالٹی ڈیٹا کی ضرورت ہے - جدوجہد اور حل

مارکیٹنگ ڈیٹا کوالٹی اور ڈیٹا پر مبنی مارکیٹنگ

مارکیٹرز ڈیٹا پر مبنی ہونے کے لیے انتہائی دباؤ میں ہیں۔ اس کے باوجود، آپ مارکیٹرز کو ڈیٹا کے خراب معیار کے بارے میں بات کرنے یا اپنی تنظیموں میں ڈیٹا مینجمنٹ اور ڈیٹا کی ملکیت کی کمی پر سوال کرنے والے نہیں پائیں گے۔ اس کے بجائے، وہ خراب ڈیٹا کے ساتھ ڈیٹا پر مبنی ہونے کی کوشش کرتے ہیں۔ المناک ستم ظریفی! 

زیادہ تر مارکیٹرز کے لیے، نامکمل ڈیٹا، ٹائپوز، اور ڈپلیکیٹس جیسے مسائل کو بھی ایک مسئلہ کے طور پر تسلیم نہیں کیا جاتا ہے۔ وہ ایکسل پر غلطیوں کو ٹھیک کرنے میں گھنٹوں گزاریں گے، یا وہ ڈیٹا کے ذرائع کو مربوط کرنے اور ورک فلو کو بہتر بنانے کے لیے پلگ انز کے لیے تحقیق کر رہے ہوں گے، لیکن وہ اس بات سے واقف نہیں ہیں کہ یہ ڈیٹا کے معیار کے مسائل ہیں جن کا پوری تنظیم پر اثر پڑتا ہے جس کے نتیجے میں لاکھوں افراد ضائع ہوتے ہیں۔ پیسہ 

ڈیٹا کا معیار کاروباری عمل کو کیسے متاثر کرتا ہے۔

مارکیٹرز آج میٹرکس، رجحانات، رپورٹس اور تجزیات سے اتنے مغلوب ہیں کہ ان کے پاس ڈیٹا کے معیار کے چیلنجوں سے محتاط رہنے کا وقت نہیں ہے۔ لیکن یہی مسئلہ ہے۔ اگر مارکیٹرز کے پاس شروع کرنے کے لیے درست ڈیٹا نہیں ہے، تو وہ دنیا میں مؤثر مہمات کیسے بنا سکیں گے؟ 

جب میں نے یہ تحریر لکھنا شروع کی تو میں کئی مارکیٹرز تک پہنچا۔ میں کافی خوش قسمت تھا۔ ایکسل لاورگنکے شریک بانی ریویو فلوز ناقص ڈیٹا کے ساتھ اپنے تجربے کا اشتراک کرنے کے لیے۔ 

میرے سوالات کے اس کے بصیرت انگیز جوابات یہ ہیں۔ 

  1. جب آپ اپنی پروڈکٹ بنا رہے تھے تو ڈیٹا کے معیار کے ساتھ آپ کی ابتدائی جدوجہد کیا تھی؟ میں ایک ریویو جنریشن انجن ترتیب دے رہا تھا اور اس وقت خوش صارفین کو جائزے کی درخواستیں بھیجنے کے لیے فائدہ اٹھانے کے لیے چند ہکس کی ضرورت تھی جب وہ ممکنہ طور پر مثبت جائزہ لیں گے۔ 

    ایسا کرنے کے لیے، ٹیم نے ایک نیٹ پروموٹر سکور بنایا (NPS) سروے جو سائن اپ کے 30 دن بعد بھیج دیا جائے گا۔ جب بھی کوئی صارف مثبت NPS چھوڑے گا، ابتدائی طور پر 9 اور 10، بعد میں اسے 8، 9، اور 10 تک بڑھا دیا جائے گا، انہیں ایک جائزہ چھوڑنے اور بدلے میں $10 گفٹ کارڈ حاصل کرنے کے لیے مدعو کیا جائے گا۔ یہاں سب سے بڑا چیلنج یہ تھا کہ این پی ایس سیگمنٹ مارکیٹنگ آٹومیشن پلیٹ فارم پر قائم کیا گیا تھا، جبکہ ڈیٹا این پی ایس ٹول میں بیٹھا تھا۔ منقطع ڈیٹا کے ذرائع اور ٹولز میں متضاد ڈیٹا ایک رکاوٹ بن گیا جس کے لیے اضافی ٹولز اور ورک فلو کے استعمال کی ضرورت تھی۔

    جیسا کہ ٹیم مختلف منطقی بہاؤ اور انٹیگریشن پوائنٹس کو مربوط کرتی چلی گئی، انہیں میراثی ڈیٹا کے ساتھ مستقل مزاجی کو برقرار رکھنے سے نمٹنا پڑا۔ پروڈکٹ تیار ہوتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ پروڈکٹ کا ڈیٹا مسلسل تبدیل ہو رہا ہے، جس کے لیے کمپنیوں کو وقت کے ساتھ ساتھ رپورٹنگ ڈیٹا سکیما کو مستقل رکھنے کی ضرورت ہوتی ہے۔

  2. آپ نے مسئلہ کو حل کرنے کے لیے کیا اقدامات کیے؟ انضمام کے پہلو کے ارد گرد مناسب ڈیٹا انجینئرنگ بنانے کے لیے ڈیٹا ٹیم کے ساتھ بہت زیادہ کام کرنا پڑا۔ یہ بہت بنیادی لگ سکتا ہے، لیکن بہت سے مختلف انضمام کے ساتھ، اور بہت سے اپ ڈیٹس کی ترسیل، بشمول سائن اپ کے بہاؤ کو متاثر کرنے والی اپ ڈیٹس کے ساتھ، ہمیں واقعات، جامد ڈیٹا، وغیرہ کی بنیاد پر بہت سارے مختلف منطقی بہاؤ کو بنانا پڑا۔
  3. کیا آپ کے مارکیٹنگ ڈیپارٹمنٹ نے ان چیلنجوں کو حل کرنے میں کوئی بات کی ہے؟ یہ ایک مشکل بات ہے۔ جب آپ کسی خاص مسئلے کے ساتھ ڈیٹا ٹیم کے پاس جاتے ہیں، تو آپ کو لگتا ہے کہ یہ ایک آسان حل ہے اور یہ ٹھیک کرنے میں صرف 1 گھنٹہ لگتا ہے۔ لیکن اس میں اکثر ایسی تبدیلیاں شامل ہوتی ہیں جن سے آپ واقف نہیں ہوتے۔ پلگ ان کے حوالے سے میرے مخصوص معاملے میں، مسائل کا بنیادی ذریعہ میراثی ڈیٹا کے ساتھ مستقل ڈیٹا کو برقرار رکھنا تھا۔ مصنوعات تیار ہوتی ہیں، اور وقت کے ساتھ مسلسل رپورٹنگ ڈیٹا اسکیما کو برقرار رکھنا واقعی مشکل ہے۔

    تو ہاں، ضروریات کے لحاظ سے یقینی طور پر ایک کہنا، لیکن جب بات آتی ہے کہ اپ ڈیٹس وغیرہ کو کیسے نافذ کیا جائے تو آپ واقعی ایک مناسب ڈیٹا انجینئرنگ ٹیم کو چیلنج نہیں کر سکتے جو جانتی ہو کہ اسے ایسا کرنے کے لیے بہت سی تبدیلیوں سے نمٹنا پڑے گا، اور مستقبل کے اپ ڈیٹس سے ڈیٹا کو "محفوظ" کرنے کے لیے۔

  4. کیوں مارکیٹرز کے بارے میں بات نہیں کر رہے ہیں ڈیٹا مینجمنٹ یا ڈیٹا کا معیار اگرچہ وہ ڈیٹا سے چلنے کی کوشش کر رہے ہیں؟ میرے خیال میں یہ واقعی مسئلہ کا ادراک نہ کرنے کا معاملہ ہے۔ زیادہ تر مارکیٹرز جن سے میں نے ڈیٹا اکٹھا کرنے کے چیلنجوں کو بڑے پیمانے پر کم کرنے کے لیے بات کی ہے، اور بنیادی طور پر، KPIs کو دیکھیں جو ان سے پوچھ گچھ کیے بغیر برسوں سے موجود ہیں۔ لیکن جسے آپ سائن اپ، لیڈ، یا یہاں تک کہ ایک منفرد وزیٹر کہتے ہیں وہ آپ کے ٹریکنگ سیٹ اپ اور آپ کے پروڈکٹ کے لحاظ سے بڑے پیمانے پر تبدیل ہوتا ہے۔

    بہت بنیادی مثال: آپ کے پاس کوئی ای میل کی توثیق نہیں تھی اور آپ کی پروڈکٹ ٹیم اسے شامل کرتی ہے۔ پھر سائن اپ کیا ہے؟ تصدیق سے پہلے یا بعد میں؟ میں ویب ٹریکنگ کی تمام باریکیوں میں جانا بھی شروع نہیں کروں گا۔

    میرے خیال میں اس کا انتساب اور مارکیٹنگ ٹیموں کے بنانے کے طریقے سے بھی بہت کچھ لینا دینا ہے۔ زیادہ تر مارکیٹرز ایک چینل یا چینلز کے ذیلی سیٹ کے ذمہ دار ہوتے ہیں، اور جب آپ ٹیم کے ہر رکن کو ان کے چینل سے منسوب کیا جاتا ہے، تو آپ عام طور پر 150% یا 200% انتساب کے قریب ہوتے ہیں۔ غیر معقول لگتا ہے جب آپ اسے اس طرح ڈالتے ہیں، یہی وجہ ہے کہ کوئی نہیں کرتا۔ دوسرا پہلو شاید یہ ہے کہ ڈیٹا اکٹھا کرنا اکثر بہت تکنیکی مسائل کی طرف آتا ہے، اور زیادہ تر مارکیٹرز واقعی ان سے واقف نہیں ہیں۔ بالآخر، آپ ڈیٹا کو ٹھیک کرنے اور پکسل پرفیکٹ معلومات کی تلاش میں اپنا وقت نہیں گزار سکتے کیونکہ آپ کو یہ نہیں ملے گا۔

  5. آپ کے خیال میں مارکیٹرز اپنے کسٹمر ڈیٹا کے معیار کو ٹھیک کرنے کے لیے کون سے عملی/فوری اقدامات کر سکتے ہیں؟اپنے آپ کو صارف کے جوتے میں ڈالیں، اور اپنے فنل میں سے ہر ایک کی جانچ کریں۔ اپنے آپ سے پوچھیں کہ آپ ہر قدم پر کس قسم کی تقریب یا تبدیلی کی کارروائی کو متحرک کر رہے ہیں۔ آپ واقعی میں بہت حیران ہوں گے کہ کیا ہوتا ہے۔ یہ سمجھنا کہ حقیقی زندگی میں نمبر کا کیا مطلب ہے، ایک گاہک، لیڈ یا وزیٹر کے لیے، آپ کے ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے بالکل بنیادی ہے۔

مارکیٹنگ کو گاہک کی گہری سمجھ ہے پھر بھی ان کے ڈیٹا کوالٹی کے مسائل کو ترتیب میں حاصل کرنے کے لیے جدوجہد

مارکیٹنگ کسی بھی تنظیم کے دل میں ہے. یہ وہ شعبہ ہے جو پروڈکٹ کے بارے میں بات پھیلاتا ہے۔ یہ وہ محکمہ ہے جو گاہک اور کاروبار کے درمیان ایک پل ہے۔ وہ محکمہ جو پوری ایمانداری سے شو چلاتا ہے۔

پھر بھی، وہ معیاری ڈیٹا تک رسائی کے ساتھ سب سے زیادہ جدوجہد کر رہے ہیں۔ اس سے بھی بدتر، جیسا کہ ایکسل نے ذکر کیا، وہ شاید یہ بھی نہیں جانتے کہ ناقص ڈیٹا کا مطلب کیا ہے اور وہ کس چیز کے خلاف ہیں! ڈومو رپورٹ سے حاصل کردہ کچھ اعدادوشمار یہ ہیں، مارکیٹنگ کا نیا ایم اوچیزوں کو تناظر میں رکھنا:

  • 46% مارکیٹرز کا کہنا ہے کہ ڈیٹا چینلز اور ذرائع کی بڑی تعداد نے طویل مدت کے لیے منصوبہ بندی کرنا مزید مشکل بنا دیا ہے۔
  • 30% سینئر مارکیٹرز کا خیال ہے کہ CTO اور IT ڈیپارٹمنٹ کو ڈیٹا رکھنے کی ذمہ داری اٹھانی چاہیے۔ کمپنیاں اب بھی ڈیٹا کی ملکیت کا پتہ لگا رہی ہیں!
  • 17.5% کا خیال ہے کہ ایسے سسٹمز کی کمی ہے جو ڈیٹا کو جمع کرتے ہیں اور پوری ٹیم میں شفافیت پیش کرتے ہیں۔

یہ نمبر بتاتے ہیں کہ مارکیٹنگ کا ڈیٹا کا مالک بننے کا وقت ہے اور اسے صحیح معنوں میں ڈیٹا پر مبنی بنانے کا مطالبہ کرنا ہے۔

ڈیٹا کوالٹی چیلنجز کو سمجھنے، شناخت کرنے اور ان سے نمٹنے کے لیے مارکیٹرز کیا کر سکتے ہیں؟

کاروباری فیصلہ سازی کے لیے ڈیٹا ریڑھ کی ہڈی ہونے کے باوجود، بہت سی کمپنیاں اب بھی معیار کے مسائل کو حل کرنے کے لیے اپنے ڈیٹا مینجمنٹ فریم ورک کو بہتر بنانے کے لیے جدوجہد کر رہی ہیں۔ 

کی طرف سے ایک رپورٹ میں مارکیٹنگ کا ارتقاء، 82 فیصد کے ایک چوتھائی سے زیادہ سروے میں شامل کمپنیوں کو غیر معیاری ڈیٹا کی وجہ سے نقصان پہنچا۔ مارکیٹرز اب ڈیٹا کے معیار کے تحفظات کو قالین کے نیچے جھاڑو دینے کے متحمل نہیں ہو سکتے اور نہ ہی وہ ان چیلنجوں سے بے خبر رہنے کے متحمل ہو سکتے ہیں۔ تو مارکیٹرز واقعی ان چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے کیا کر سکتے ہیں؟ شروع کرنے کے لیے یہاں پانچ بہترین طریقے ہیں۔

بہترین عمل 1: ڈیٹا کوالٹی کے مسائل کے بارے میں جاننا شروع کریں۔

ایک مارکیٹر کو ڈیٹا کے معیار کے مسائل سے اتنا ہی آگاہ ہونا چاہیے جتنا کہ ان کے IT ساتھی کو۔ آپ کو ڈیٹا سیٹس سے منسوب عام مسائل کو جاننے کی ضرورت ہے جن میں شامل ہیں لیکن ان تک محدود نہیں ہیں:

  • ٹائپوز، املا کی غلطیاں، نام کی غلطیاں، ڈیٹا ریکارڈنگ کی غلطیاں
  • نام دینے کے کنونشنز اور معیارات کی کمی جیسے ملک کے کوڈ کے بغیر فون نمبرز یا تاریخ کے مختلف فارمیٹس کے استعمال سے متعلق مسائل
  • نامکمل تفصیلات جیسے غائب ای میل پتے، آخری نام، یا اہم معلومات جو مؤثر مہمات کے لیے درکار ہیں۔
  • غلط معلومات جیسے غلط نام، غلط نمبر، ای میلز وغیرہ
  • ڈیٹا کے مختلف ذرائع جہاں آپ ایک ہی فرد کی معلومات کو ریکارڈ کر رہے ہیں، لیکن وہ مختلف پلیٹ فارمز یا ٹولز میں محفوظ ہیں جو آپ کو مجموعی منظر حاصل کرنے سے روکتے ہیں۔
  • ڈپلیکیٹ ڈیٹا جہاں وہ معلومات غلطی سے اسی ڈیٹا سورس میں یا کسی دوسرے ڈیٹا سورس میں دہرائی جاتی ہے۔

یہاں یہ ہے کہ ڈیٹا سورس میں خراب ڈیٹا کیسا لگتا ہے:

غریب ڈیٹا مسائل مارکیٹنگ

ڈیٹا کوالٹی، ڈیٹا مینجمنٹ، اور ڈیٹا گورننس جیسی اصطلاحات سے اپنے آپ کو واقف کرنے سے آپ کو اپنے کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ (CRM) پلیٹ فارم، اور اس حد تک، آپ کو ضرورت کے مطابق کارروائی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

بہترین پریکٹس 2: کوالٹی ڈیٹا کو ہمیشہ ترجیح دیں۔

میں وہاں گیا ہوں، یہ کیا ہے۔ خراب ڈیٹا کو نظر انداز کرنا پرکشش ہے کیونکہ اگر آپ واقعی گہرائی میں کھودتے ہیں، تو آپ کے ڈیٹا کا صرف 20% ہی قابل استعمال ہوگا۔ سے زیادہ 80% ڈیٹا ضائع کیا جاتا ہے. ہمیشہ مقدار پر معیار کو ترجیح دیں! آپ اپنے ڈیٹا اکٹھا کرنے کے طریقوں کو بہتر بنا کر ایسا کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر آپ کسی ویب فارم سے ڈیٹا ریکارڈ کر رہے ہیں، تو یقینی بنائیں کہ آپ صرف وہی ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں جو ضروری ہو اور صارف کی معلومات کو دستی طور پر ٹائپ کرنے کی ضرورت کو محدود کریں۔ کسی شخص کو معلومات میں جتنا زیادہ 'ٹائپ' کرنا پڑتا ہے، اتنا ہی زیادہ اس کے نامکمل یا غلط ڈیٹا بھیجنے کا امکان ہوتا ہے۔

بہترین پریکٹس 3: صحیح ڈیٹا کوالٹی ٹیکنالوجی کا فائدہ اٹھائیں

آپ کو اپنے ڈیٹا کے معیار کو ٹھیک کرنے پر ایک ملین ڈالر خرچ کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ وہاں درجنوں ٹولز اور پلیٹ فارم موجود ہیں جو آپ کو بغیر کسی ہنگامے کے اپنے ڈیٹا کو ترتیب دینے میں مدد کر سکتے ہیں۔ جن چیزوں میں یہ ٹولز آپ کی مدد کر سکتے ہیں ان میں شامل ہیں:

  • ڈیٹا پروفائلنگ: آپ کو اپنے ڈیٹا سیٹ میں مختلف غلطیوں کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتا ہے جیسے غائب فیلڈز، ڈپلیکیٹ اندراجات، املا کی غلطیاں وغیرہ۔
  • ڈیٹا صاف کرنا: ناقص سے آپٹمائزڈ ڈیٹا میں تیز تر تبدیلی کو فعال کر کے آپ کو اپنے ڈیٹا کو صاف کرنے میں مدد کرتا ہے۔
  • ڈیٹا ملاپ: مختلف ڈیٹا سورسز میں ڈیٹا سیٹس کو ملانے اور ان ذرائع سے ڈیٹا کو ایک ساتھ جوڑنے/ضم کرنے میں آپ کی مدد کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، آپ آن لائن اور آف لائن ڈیٹا ذرائع دونوں کو مربوط کرنے کے لیے ڈیٹا میچ کا استعمال کر سکتے ہیں۔

ڈیٹا کوالٹی ٹیکنالوجی آپ کو اس بات پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دے گی کہ فالتو کام کا خیال رکھ کر کیا اہم ہے۔ مہم شروع کرنے سے پہلے آپ کو اپنے ڈیٹا کو Excel یا CRM کے اندر درست کرنے میں وقت ضائع کرنے کی فکر نہیں ہوگی۔ ڈیٹا کوالٹی ٹول کے انضمام کے ساتھ، آپ ہر مہم سے پہلے معیاری ڈیٹا تک رسائی حاصل کر سکیں گے۔

بہترین پریکٹس 4: سینئر مینجمنٹ کو شامل کریں۔ 

ہو سکتا ہے کہ آپ کی تنظیم میں فیصلہ ساز اس مسئلے سے واقف نہ ہوں، یا پھر بھی وہ یہ سمجھ رہے ہوں کہ یہ IT کا مسئلہ ہے نہ کہ مارکیٹنگ کا مسئلہ۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں آپ کو حل تجویز کرنے کے لیے قدم اٹھانے کی ضرورت ہے۔ CRM میں خراب ڈیٹا؟ سروے سے خراب ڈیٹا؟ برا کسٹمر ڈیٹا؟ یہ سب مارکیٹنگ کے خدشات ہیں اور ان کا آئی ٹی ٹیموں سے کوئی تعلق نہیں ہے! لیکن جب تک کوئی مارکیٹر مسئلہ کو حل کرنے کی تجویز پیش نہیں کرتا، تنظیمیں ڈیٹا کے معیار کے مسائل کے بارے میں کچھ نہیں کر سکتیں۔ 

بہترین پریکٹس 5: ماخذ کی سطح پر مسائل کی نشاندہی کریں۔ 

بعض اوقات، ناقص ڈیٹا کے مسائل غیر موثر عمل کی وجہ سے ہوتے ہیں۔ جب کہ آپ سطح پر موجود ڈیٹا کو صاف کر سکتے ہیں، جب تک کہ آپ مسئلے کی بنیادی وجہ کی نشاندہی نہیں کرتے ہیں، آپ کو دہرانے پر اسی معیار کے مسائل کا سامنا کرنا پڑے گا۔ 

مثال کے طور پر، اگر آپ لینڈنگ پیج سے لیڈ ڈیٹا اکٹھا کر رہے ہیں، اور آپ دیکھتے ہیں کہ 80% ڈیٹا میں فون نمبر کے اندراجات کے ساتھ کوئی مسئلہ ہے، تو آپ ڈیٹا انٹری کنٹرولز کو لاگو کر سکتے ہیں (جیسے کہ سٹی کوڈ کا لازمی فیلڈ لگانا) درست ڈیٹا حاصل کر رہے ہیں۔ 

زیادہ تر ڈیٹا کے مسائل کی بنیادی وجہ حل کرنا نسبتاً آسان ہے۔ آپ کو گہرائی میں کھودنے اور بنیادی مسئلے کی نشاندہی کرنے اور مسئلے کو حل کرنے کے لیے اضافی کوشش کرنے کے لیے صرف وقت نکالنے کی ضرورت ہے! 

ڈیٹا مارکیٹنگ آپریشنز کی ریڑھ کی ہڈی ہے۔

ڈیٹا مارکیٹنگ کے کاموں میں ریڑھ کی ہڈی کی حیثیت رکھتا ہے، لیکن اگر یہ ڈیٹا درست، مکمل، یا قابل اعتماد نہیں ہے، تو آپ مہنگی غلطیوں کی وجہ سے پیسے کھو رہے ہوں گے۔ ڈیٹا کا معیار اب آئی ٹی ڈیپارٹمنٹ تک محدود نہیں ہے۔ مارکیٹرز گاہک کے ڈیٹا کے مالک ہوتے ہیں اور اس لیے ضروری ہے کہ وہ اپنے ڈیٹا پر مبنی اہداف کو حاصل کرنے کے لیے صحیح عمل اور ٹیکنالوجی کو لاگو کر سکیں۔

آپ کا کیا خیال ہے؟

سپیم کو کم کرنے کے لئے یہ سائٹ اکزمیت کا استعمال کرتا ہے. جانیں کہ آپ کا تبصرہ کس طرح عملدرآمد ہے.