Как сделать гигиену данных вашей суперсилой в email-маркетинге

Гигиена данных может не звучать как самая захватывающая часть email-маркетинга, но это один из важнейших шагов для создания эффективных кампаний. Дело в том, что ваши данные влияют на то, сможете ли вы (и насколько хорошо) персонализировать письма, насколько ваши подписчики взаимодействуют с вашими сообщениями и получат ли они их вообще в свои почтовые ящики.

Но поскольку данные ваших подписчиков всегда меняются, гигиена данных — это не разовое мероприятие. Она требует дисциплины, управления и проактивности со стороны команд (и поставщиков) по всей вашей организации.

Недавно мы пообщались с экспертами из Klaviyo, Simon Data и Litmus Personalize на базе Kickdynamic, чтобы узнать их лучшие практики, советы и инсайты по всем вопросам гигиены данных и о том, как применять ее для эффективной персонализации электронной почты.

**Читайте дальше, чтобы узнать некоторые из их главных советов — или посмотрите полную запись вебинара по запросу здесь.**

## Что такое гигиена данных?

В самом широком смысле гигиена данных — это регулярное и последовательное обеспечение того, чтобы данные, которые у вас есть о ваших клиентах и потенциальных клиентах, были точными, актуальными, надежными и полезными.

## Почему важна хорошая гигиена данных

Более 60% клиентов ожидают, что данные, которые они доверяют маркетологам, будут использоваться для улучшения их клиентского опыта посредством персонализированного маркетинга. Но это требует от маркетологов наличия проактивных и постоянных стратегий гигиены данных, чтобы гарантировать, что имеющаяся информация является действенной и корректной.

**Карлос Барреро, менеджер по стратегическим технологическим партнерам в Klaviyo**

И поскольку персонализированное общение в любой форме — включая персонализацию электронной почты — заключается в доставке сообщения точно нужному клиенту в нужное время, **Мэтт Уильямс**, старший архитектор решений в Simon Data, говорит, что своевременность данных, используемых для обеспечения этого опыта, также критически важна. Без надежного и последовательного процесса гигиены данных любые данные могут устареть к тому времени, когда они будут очищены, извлечены и использованы.

## Как плохая гигиена данных может повлиять на email-маркетинг

«Плохая гигиена данных ведет к плохой вовлеченности, доставляемости и возврату инвестиций (ROI) — именно в таком порядке», — говорит Барреро. Рассмотрите, как неточные данные могут вызвать лавину проблем, даже при применении к самой базовой форме персонализации в email-маркетинге: первое имя в теме письма.

— Если человек получает заполнитель или текст переменной вместо своего имени в сообщении, которое должно быть персонализированным, он может воспринять, что бренд на самом деле о нем не заботится.

— Эта, казалось бы, мелкая ошибка в данных может оттолкнуть клиента и начать снижать вовлеченность по электронной почте.

— Низкая вовлеченность, в свою очередь, может привести к проблемам с доставляемостью, что может означать плохой ROI.

«Если ваше письмо не доходит до клиентов из-за проблемы с гигиеной данных на предыдущем этапе, вы не сможете максимизировать ценность канала электронной почты, исходя из того, сколько вы на него тратите», — говорит Барреро.

## Распространенные причины, по которым данные становятся «грязными»

Уильямс и Барреро называют следующие распространенные причины неточности данных.

**Проблемы при извлечении источника данных.** Сбор необработанной информации (например, из системы точек продаж) и ее помещение в базу данных может быть основной причиной проблем.

**Неточное моделирование данных на основе платформы.** Хорошие данные могут стать плохими на уровне активации, если они не смоделированы соответствующим образом на платформе. Например, если данные были агрегированы, может не быть осведомленности о том, что хорошие данные однажды стали неверными. Это также может затруднить объединение источников данных для получения 360-градусного обзора клиента.

**Отсутствие осведомленности об источнике данных.** Будь то недопонимание задержки, с которой ожидается поступление данных, несоответствие профилей и дублирование клиентских профилей, или несогласованный формат (например, даты и поля), — недостаточное приближение к источнику данных для выявления предотвратимых проблем может вызвать неточности.

## Как маркетологи могут начать очищать данные

### Понимайте свою внутреннюю цепочку поставок данных

Email-маркетологи не всегда так близко к цепочке поставок данных, как команда маркетинговых операций или ИТ. Несмотря на доступные технологические инструменты, простое понимание деталей цепочки поставок данных вашей организации (таких как источники и назначения, форматы дат, текстовых полей, чисел и задержка, с которой данные ожидаются или транслируются между этими различными источниками) может уменьшить количество проблем.

Если вы полагаетесь на поставщика для помощи с данными, Уильямс советует назначить внутреннего сотрудника в качестве владельца данных, который знает его досконально. Затем этот сотрудник может общаться с поставщиками и другими отделами, которые могут использовать данные ниже по течению, чтобы обеспечить понимание того, что это такое, и как его правильно использовать.

### Установите модель управления

Проблемы с гигиеной данных возникают, когда люди используют разные инструменты по-разному без общего понимания того, как их использовать. **Мэтт Хейс**, генеральный директор Kickdynamic, говорит, что видел, как многие клиенты преодолевают эти проблемы с помощью модели управления или центра совершенства, которому последовательно следуют.

Контроль разрешений в самом инструменте данных и назначение опытного пользователя для каждого вывода данных может быть еще одним шагом в правильном направлении. Продумайте свои процессы управления, чтобы определить, каких проблем с данными можно было бы избежать при их наличии (и соблюдении).

### Создайте словарь данных

Барреро работает с клиентами над повышением их внутренней грамотности в области данных и объяснением того, какие типы данных поступают из основного источника (например, интернет-магазина) или стороннего источника (например, программы лояльности). Затем он помогает им понять, что можно сделать с типом поля и какие типы триггеров будут наиболее подходящими. Такой тип внутреннего обучения также может быть полезен членам вашей организации, которые вовлекаются в работу с данными.

Он также рекомендует создать словарь данных, который каталогизирует, что каждое поле данных означает для вашей компании. Если в команду приходит новый сотрудник или поставщик, этот словарь служит глоссарием и источником истины о том, что именно данные означают для конкретной организации, чтобы по ним можно было действовать гораздо быстрее.

После успешной очистки и стандартизации ваших данных словарь данных также может быть полезным инструментом для приведения всех к единому пониманию — и поддержания этого понимания! При надлежащем управлении и наличии словаря данных вы избежите риска столкнуться с очередной задачей очистки вскоре после того, как приведете свои данные в порядок.