怎样衡量营销活动中数据质量?

时间:2020-12-04 10:09 浏览次数 浏览:6

    怎样衡量营销活动中的数据质量?有效营销活动的基础是高质量数据,但并非所有数据都是高质量。根据无效数据做出的业务决策可能会浪费营销预算,并损害品牌的声誉和形象。未来,品牌营销活动中对高质量数据的需求将继续增长,那么怎样判断数据质量呢?

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    一、数据隐私性

    注重顾客的隐私是数据驱动营销的基础。营销活动的本质是实现商业组织与消费者之间有效的双向沟通。美国公共关系协会PRSA的研究表明,沟通的效果与“可信度、逻辑和情感共鸣”这三点息息相关。可信度便是沟通能够顺利进行的首要条件。如果品牌无法处理好顾客对隐私的顾虑,营销活动的最终效果可能也将大打折扣。


    二、准确性

    品牌可以通过Truth-Set File来评估比较品牌收集到的数据的准确程度,从而保证品牌能够在后续的活动中,在准确的时间,通过有效的渠道,向合适的受众推送有价值的内容。数据库中包含已有的历史数据和通过计算得到的推断数据。而推断数据的准确度有待验证,它可能恰好是符合品牌需要的数据,也可能与品牌预期的结果大相径庭。


    三、完整性

    数据集的完整性水平代表对数据收集目标的覆盖率,以及每条记录信息的详尽程度。空有覆盖率但缺少详细信息的数据集是没有太多实际价值的。


    四、颗粒度

    简单地说,颗粒度代表了数据集的详细与清晰程度。数据的颗粒度越高,表示细节越详尽,越有助于了解事实的全貌。这样,品牌可以灵活地组合调用不同的数据元素段,以满足不同情境下的业务需求。


    五、时效性

    时效性反映了在事件实际发生的时间与品牌获取可用的相关数据之间的时间差。在大多数情况下,数据更新得越快越好, 所以了解数据的更新频率非常重要。针对不同类型的消费者,时效性对品牌使用数据时的影响会有不同,每个品牌对于时效性也有自己的定义。


    六、连续性

    连续性要求信息在每次调用或观察中持续存在并准确。


    七、预测能力

    评估过程的基石,与数据的表现直接相关。这一环节的重点,在于品牌透过高阶的数据分析技巧来了解什么样的数据会成功引导顾客进行正向的品牌互动,或是什么样的信息可能催生出特定的顾客行为。使用能够均衡反映数据的深度、广度、多样性和独特性的模型,才能让品牌的活动效果提升到极致。


    八、全域激活

    跨渠道策略的目的是让顾客能够在品牌的所有触点上通过一致的身份与品牌互动,从而构建流畅完整的品牌体验。换句话说,是要让数据能够无断点地在各渠道间流通使用,促成传统渠道与数字渠道之间的融合,以便更好地满足顾客的需求。数据应当在品牌的所有接入的渠道和平台上都保持统一的规模与精细度。


    九、实用性

    反映了数据能够实现的业务目标,或是能够提供的商业价值的水平。其衡量方法非常简单,直接根据分析信息进行测试并记录反馈效果即可。收集来自顾客群体的反馈也很重要,有的顾客会表示自己的品牌体验得到了提升,而这便是直观地反映了特定数据带来的影响。


    脱离实际情况谈论数据质量没有任何意义。品牌数据质量评估的目的是使用准确的数据见解与符合品牌业务目标的受众建立联系,指导客户执行品牌期望的行为,并最终提高营销回报。

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