کس طرح ہستی کی قرارداد آپ کی مارکیٹنگ کے عمل میں قدر کا اضافہ کرتی ہے۔

مارکیٹنگ ڈیٹا میں ہستی کی قرارداد کیا ہے؟

B2B مارکیٹرز کی ایک بڑی تعداد – تقریباً 27% – تسلیم کرتے ہیں۔ ناکافی ڈیٹا نے ان پر 10 فیصد خرچ کیا ہے، یا کچھ معاملات میں، سالانہ آمدنی کے نقصانات میں اس سے بھی زیادہ۔

یہ واضح طور پر ایک اہم مسئلہ پر روشنی ڈالتا ہے جس کا آج زیادہ تر مارکیٹرز کو سامنا ہے، اور وہ ہے: ڈیٹا کا ناقص معیار۔ نامکمل، غائب، یا خراب معیار کا ڈیٹا آپ کے مارکیٹنگ کے عمل کی کامیابی پر بہت زیادہ اثر ڈال سکتا ہے۔ ایسا اس لیے ہوتا ہے کہ کمپنی میں تقریباً تمام محکمانہ عمل - لیکن خاص طور پر سیلز اور مارکیٹنگ - بہت زیادہ تنظیمی اعداد و شمار سے ایندھن ہوتے ہیں۔

چاہے یہ آپ کے گاہکوں، لیڈز، یا امکانات، یا پروڈکٹس، سروس کی پیشکش، یا پتہ کے مقامات سے متعلق ایک مکمل، 360-نظریہ ہے - مارکیٹنگ وہ جگہ ہے جہاں یہ سب اکٹھا ہوتا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ مارکیٹرز کو سب سے زیادہ نقصان اس وقت ہوتا ہے جب کمپنی مسلسل ڈیٹا پروفائلنگ اور ڈیٹا کوالٹی فکسنگ کے لیے مناسب ڈیٹا کوالٹی مینجمنٹ فریم ورک استعمال نہیں کرتی ہے۔

اس بلاگ میں، میں ڈیٹا کے معیار کے سب سے عام مسئلے کی طرف توجہ دلانا چاہتا ہوں اور یہ کہ یہ آپ کے اہم مارکیٹنگ کے عمل کو کیسے متاثر کرتا ہے۔ پھر ہم اس مسئلے کے ممکنہ حل پر غور کریں گے، اور آخر میں، ہم دیکھیں گے کہ ہم اسے مسلسل بنیادوں پر کیسے قائم کر سکتے ہیں۔

تو، چلو شروع ہو جاؤ!

مارکیٹرز کو درپیش ڈیٹا کوالٹی کا سب سے بڑا مسئلہ

اگرچہ، خراب ڈیٹا کوالٹی ایک کمپنی میں مارکیٹرز کے لیے مسائل کی ایک طویل فہرست کا باعث بنتی ہے، لیکن 100+ کلائنٹس تک ڈیٹا حل فراہم کرنے کے بعد، ڈیٹا کوالٹی کا سب سے عام مسئلہ جس کا ہم نے لوگوں کو سامنا دیکھا ہے وہ ہے:

بنیادی ڈیٹا اثاثوں کا ایک واحد نقطہ نظر حاصل کرنا۔

یہ مسئلہ اس وقت سامنے آتا ہے جب ایک ہی ہستی کے لیے ڈپلیکیٹ ریکارڈز محفوظ کیے جاتے ہیں۔ یہاں، ہستی کی اصطلاح کا مطلب کچھ بھی ہو سکتا ہے۔ زیادہ تر، مارکیٹنگ کے دائرے میں، لفظ ہستی کا حوالہ دے سکتا ہے: گاہک، لیڈ، امکان، پروڈکٹ، مقام، یا کوئی اور چیز جو آپ کی مارکیٹنگ کی سرگرمیوں کی کارکردگی کا مرکز ہے۔

آپ کے مارکیٹنگ کے عمل پر ڈپلیکیٹ ریکارڈز کا اثر

مارکیٹنگ کے مقاصد کے لیے استعمال کیے جانے والے ڈیٹا سیٹس میں ڈپلیکیٹ ریکارڈز کی موجودگی کسی بھی مارکیٹر کے لیے ڈراؤنا خواب ہو سکتی ہے۔ جب آپ کے پاس ڈپلیکیٹ ریکارڈ ہوتے ہیں، تو درج ذیل کچھ سنگین حالات ہیں جن میں آپ چل سکتے ہیں:

  • وقت، بجٹ اور کوششیں ضائع کیں۔ - چونکہ آپ کے ڈیٹاسیٹ میں ایک ہی ہستی کے لیے متعدد ریکارڈ موجود ہیں، اس لیے آپ ایک ہی گاہک، امکان یا لیڈ کے لیے متعدد بار سرمایہ کاری کا وقت، بجٹ اور کوششیں ختم کر سکتے ہیں۔
  • ذاتی نوعیت کے تجربات کی سہولت فراہم کرنے سے قاصر - ڈپلیکیٹ ریکارڈ میں اکثر کسی ہستی کے بارے میں معلومات کے مختلف حصے ہوتے ہیں۔ اگر آپ نے اپنے گاہکوں کے نامکمل نقطہ نظر کو استعمال کرتے ہوئے مارکیٹنگ کی مہم چلائی ہے، تو ہو سکتا ہے کہ آپ اپنے گاہک کو یہ محسوس کر سکیں کہ آپ کو سنا نہیں گیا یا غلط فہمی ہوئی ہے۔
  • غلط مارکیٹنگ رپورٹس - ڈپلیکیٹ ڈیٹا ریکارڈ کے ساتھ، آپ اپنی مارکیٹنگ کی کوششوں اور ان کی واپسی کے بارے میں غلط نظریہ دے سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، آپ نے 100 لیڈز کو ای میل کیا، لیکن صرف 10 سے جواب موصول ہوئے - یہ ہو سکتا ہے کہ ان 80 میں سے صرف 100 منفرد ہوں، اور باقی 20 ڈپلیکیٹ ہوں۔
  • آپریشنل کارکردگی اور ملازم کی پیداوری میں کمی - جب ٹیم کے اراکین کسی مخصوص ہستی کے لیے ڈیٹا حاصل کرتے ہیں اور مختلف ذرائع میں ذخیرہ شدہ متعدد ریکارڈز تلاش کرتے ہیں یا وقت کے ساتھ ساتھ ایک ہی ذریعہ میں جمع ہوتے ہیں، تو یہ ملازمین کی پیداواری صلاحیت میں ایک بہت بڑی رکاوٹ کا کام کرتا ہے۔ اگر یہ اکثر ہوتا ہے، تو یہ پوری تنظیم کی آپریشنل کارکردگی کو نمایاں طور پر متاثر کرتا ہے۔
  • تبادلوں کا درست انتساب انجام دینے سے قاصر - اگر آپ نے ایک ہی وزیٹر کو ہر بار جب وہ آپ کے سوشل چینلز یا ویب سائٹ کا دورہ کرتے ہیں ایک نئی ہستی کے طور پر ریکارڈ کیا ہے، تو آپ کے لیے تبادلوں کا درست انتساب انجام دینا تقریباً ناممکن ہو جائے گا، اور یہ جاننا کہ وزیٹر نے تبادلوں کے لیے کس راستے پر عمل کیا ہے۔
  • غیر ڈیلیور شدہ جسمانی اور الیکٹرانک میل - یہ ڈپلیکیٹ ریکارڈز کا سب سے عام نتیجہ ہے۔ جیسا کہ پہلے ذکر کیا گیا ہے، ہر ڈپلیکیٹ ریکارڈ میں ہستی کا جزوی نظارہ ہوتا ہے (یہی وجہ ہے کہ ریکارڈز آپ کے ڈیٹاسیٹ میں پہلے جگہ پر ڈپلیکیٹ کے طور پر ختم ہوئے)۔ اس وجہ سے، کچھ ریکارڈز میں جسمانی مقامات، یا رابطہ کی معلومات غائب ہو سکتی ہیں، جس کی وجہ سے میل کی ترسیل ناکام ہو سکتی ہے۔

ہستی کی قرارداد کیا ہے؟

ہستی کی قرارداد (ER) اس بات کا تعین کرنے کا عمل ہے کہ جب حقیقی دنیا کی ہستیوں کے حوالے مساوی (ایک ہی ہستی) ہیں یا مساوی نہیں (مختلف اداروں)۔ دوسرے لفظوں میں، یہ ایک ہی ہستی سے متعدد ریکارڈوں کی شناخت اور لنک کرنے کا عمل ہے جب ریکارڈز کو مختلف اور اس کے برعکس بیان کیا جاتا ہے۔

جان آر ٹالبرٹ کے ذریعہ ہستی کی قرارداد اور معلومات کا معیار

آپ کے مارکیٹنگ ڈیٹاسیٹس میں ہستی کے حل کو نافذ کرنا

آپ کی مارکیٹنگ کی سرگرمیوں کی کامیابی پر ڈپلیکیٹس کے خوفناک اثرات کو دیکھنے کے بعد، اس کے لیے ایک سادہ، لیکن طاقتور، طریقہ کا ہونا ضروری ہے۔ آپ کے ڈیٹاسیٹس کی نقل تیار کرنا. یہ ہے جہاں کا عمل ہستی کی قرارداد میں آتا ہے۔ بس، entity ریزولوشن سے مراد یہ شناخت کرنے کا عمل ہے کہ کون سا ریکارڈ ایک ہی ہستی سے تعلق رکھتا ہے۔

آپ کے ڈیٹا سیٹس کی پیچیدگی اور معیار کی حالت پر منحصر ہے، اس عمل میں کئی مراحل شامل ہو سکتے ہیں۔ میں آپ کو اس عمل کے ہر ایک مرحلے سے گزرنے جا رہا ہوں تاکہ آپ سمجھ سکیں کہ اس میں کیا شامل ہے۔

نوٹ: میں ذیل میں عمل کی وضاحت کرتے ہوئے عام اصطلاح 'ہستی' استعمال کروں گا۔ لیکن یہی عمل آپ کی مارکیٹنگ کے عمل میں شامل کسی بھی ادارے کے لیے قابل اطلاق اور ممکن ہے، جیسے کہ گاہک، لیڈ، امکان، مقام کا پتہ وغیرہ۔

ہستی کے حل کے عمل میں اقدامات

  1. ڈیٹا کے مختلف ذرائع میں موجود ہستی کے ڈیٹا ریکارڈز کو جمع کرنا - یہ عمل کا پہلا اور سب سے اہم مرحلہ ہے، جہاں آپ شناخت کرتے ہیں۔ کہاں بالکل ہستی کے ریکارڈ کو محفوظ کیا جاتا ہے۔ یہ سوشل میڈیا اشتہارات، ویب سائٹ ٹریفک، یا سیلز کے نمائندوں یا مارکیٹنگ کے عملے کے ذریعے دستی طور پر ٹائپ کیا جانے والا ڈیٹا ہو سکتا ہے۔ ذرائع کی شناخت ہونے کے بعد، تمام ریکارڈ کو ایک جگہ پر اکٹھا کرنا ضروری ہے۔
  2. مشترکہ ریکارڈ کی پروفائلنگ - ایک بار ریکارڈز کو ایک ڈیٹاسیٹ میں اکٹھا کرنے کے بعد، اب وقت آگیا ہے کہ ڈیٹا کو سمجھیں اور اس کی ساخت اور مواد کے بارے میں پوشیدہ تفصیلات سے پردہ اٹھائیں۔ ڈیٹا پروفائلنگ شماریاتی طور پر آپ کے ڈیٹا کا تجزیہ کرتی ہے اور یہ معلوم کرتی ہے کہ آیا ڈیٹا کی قدریں نامکمل، خالی ہیں یا غلط پیٹرن اور فارمیٹ کی پیروی کرتی ہیں۔ آپ کے ڈیٹاسیٹ کی پروفائلنگ اس طرح کی دیگر تفصیلات سے پردہ اٹھاتی ہے، اور ممکنہ ڈیٹا صاف کرنے کے مواقع کو نمایاں کرتی ہے۔
  3. ڈیٹا ریکارڈ کی صفائی اور معیاری بنانا - ایک گہرائی والا ڈیٹا پروفائل آپ کو آپ کے ڈیٹاسیٹ کی صفائی اور معیاری بنانے کے لیے آئٹمز کی ایک قابل عمل فہرست فراہم کرتا ہے۔ اس میں گمشدہ ڈیٹا کو بھرنے، ڈیٹا کی قسموں کو درست کرنے، پیٹرن اور فارمیٹس کو درست کرنے کے ساتھ ساتھ ڈیٹا کے بہتر تجزیہ کے لیے پیچیدہ فیلڈز کو ذیلی عناصر میں پارس کرنے کے اقدامات شامل ہو سکتے ہیں۔
  4. ایک ہی ہستی سے تعلق رکھنے والے ریکارڈز کو ملانا اور لنک کرنا - اب، آپ کے ڈیٹا ریکارڈز مماثل اور منسلک ہونے کے لیے تیار ہیں، اور پھر حتمی شکل دیں کہ کون سے ریکارڈ اسی ادارے سے تعلق رکھتے ہیں۔ یہ عمل عام طور پر انڈسٹری کے درجے یا ملکیتی مماثلت والے الگورتھم کو لاگو کرکے کیا جاتا ہے جو یا تو منفرد شناخت کرنے والے صفات پر عین مطابق مماثلت رکھتے ہیں، یا کسی ہستی کی صفات کے امتزاج پر مبہم مماثلت رکھتے ہیں۔ اگر مماثل الگورتھم کے نتائج غلط ہیں یا غلط مثبتات پر مشتمل ہیں، تو آپ کو الگورتھم کو ٹھیک کرنے یا دستی طور پر غلط مماثلتوں کو ڈپلیکیٹ یا نان ڈپلیکیٹ کے طور پر نشان زد کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
  5. اداروں کو سنہری ریکارڈ میں ضم کرنے کے قوانین پر عمل درآمد - یہ وہ جگہ ہے جہاں حتمی انضمام ہوتا ہے۔ آپ شاید تمام ریکارڈز میں ذخیرہ شدہ ہستی کے بارے میں ڈیٹا کو کھونا نہیں چاہتے ہیں، اس لیے یہ مرحلہ طے کرنے کے لیے قواعد کی تشکیل کے بارے میں ہے:
    • کون سا ریکارڈ ماسٹر ریکارڈ ہے اور اس کے ڈپلیکیٹ کہاں ہیں؟
    • آپ ڈپلیکیٹس سے کون سی خصوصیات کو ماسٹر ریکارڈ میں کاپی کرنا چاہتے ہیں؟

ایک بار جب یہ قواعد ترتیب اور لاگو ہو جاتے ہیں، تو آؤٹ پٹ آپ کے اداروں کے سنہری ریکارڈوں کا ایک مجموعہ ہے۔

ایک جاری ہستی کے حل کا فریم ورک قائم کریں۔

اگرچہ ہم نے مارکیٹنگ ڈیٹاسیٹ میں اداروں کو حل کرنے کے لیے ایک سادہ مرحلہ وار گائیڈ سے گزرا، لیکن یہ سمجھنا ضروری ہے کہ اسے آپ کی تنظیم میں جاری عمل کے طور پر سمجھا جانا چاہیے۔ وہ کاروبار جو اپنے ڈیٹا کو سمجھنے اور اس کے بنیادی معیار کے مسائل کو حل کرنے میں سرمایہ کاری کرتے ہیں وہ کہیں زیادہ امید افزا ترقی کے لیے تیار ہیں۔

اس طرح کے عمل کے فوری اور آسان نفاذ کے لیے، آپ اپنی کمپنی کے ڈیٹا آپریٹرز یا یہاں تک کہ مارکیٹرز کو بھی استعمال میں آسان ہستی ریزولوشن سافٹ ویئر فراہم کر سکتے ہیں، جو اوپر بیان کیے گئے اقدامات کے ذریعے ان کی رہنمائی کر سکتے ہیں۔

مجموعی طور پر، ہم محفوظ طریقے سے کہہ سکتے ہیں کہ ڈپلیکیٹ فری ڈیٹاسیٹ مارکیٹنگ کی سرگرمیوں کے ROI کو زیادہ سے زیادہ کرنے اور تمام مارکیٹنگ چینلز پر برانڈ کی ساکھ کو مضبوط کرنے میں ایک اہم کھلاڑی کے طور پر کام کرتا ہے۔