Làm thế nào dữ liệu im lặng có thể hạn chế sự phát triển kinh doanh của bạn (và cách ngăn chặn nó)

Giả sử hệ thống công nghệ của bạn bao gồm SalesForce để lưu trữ dữ liệu khách hàng, Marketo để nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng, Hootsuite để quản lý hoạt động tiếp thị trên mạng xã hội của bạn và Google Analytics để theo dõi khách truy cập trang web. Dữ liệu im lặng được định nghĩa là tất cả các nền tảng của bạn có các cách lưu trữ và sắp xếp dữ liệu khác nhau.

Bạn sẽ lãng phí rất nhiều thời gian để chuyển đi chuyển lại giữa các báo cáo và có khả năng sẽ bỏ sót những phần quan trọng của câu đố.

Dữ liệu bị tắt cũng có thể dẫn đến sự không nhất quán và khác biệt trong báo cáo hiệu suất. Chúng gây khó khăn cho việc có được bức tranh toàn cảnh về hiểu biết của khách hàng, dẫn đến những điểm mù và những giả định không chính xác.

Hơn nữa, dữ liệu im lặng có thể dẫn đến bỏ lỡ cơ hội. Các doanh nghiệp không có chế độ xem thống nhất về dữ liệu khách hàng của họ sẽ không thể xác định các mẫu và xu hướng. Điều này gây khó khăn cho việc phát hiện các cơ hội kinh doanh mới hoặc tận dụng lợi thế của các thị trường mới nổi.

Có liên quan: Tại sao hủy bỏ dữ liệu của bạn sẽ tăng hiệu quả và năng suất của công ty bạn

Tại sao dữ liệu im lặng có vấn đề?

Dữ liệu im lặng đã trở thành tai họa của các chủ doanh nghiệp ngày nay. Người ta ước tính rằng một công ty trung bình có hơn 2.000 silo thông tin, mỗi kho chứa dữ liệu không thể truy cập được đối với các bộ phận khác của doanh nghiệp. Kết quả là các doanh nghiệp thiếu một cái nhìn duy nhất về khách hàng, chiến dịch và thậm chí cả hiệu suất của chính họ.

Báo cáo Trạng thái Hành trình của Khách hàng của Treasure Data cho thấy 47% nhà tiếp thị nói rằng silo là vấn đề lớn nhất của họ khi đạt được thông tin chi tiết từ dữ liệu.

Bối cảnh kinh doanh thời hiện đại là một bối cảnh phức tạp. Các công cụ và sản phẩm trực quan đã tạo ra các nhóm đa chức năng năng động làm việc trong nhiều dự án. Số lượng tuyệt đối các nền tảng và công cụ kinh doanh có thể khiến bạn choáng váng. Không có gì ngạc nhiên khi rất nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc xử lý dữ liệu của họ, chứ chưa nói đến việc sử dụng dữ liệu đó để thông báo các quyết định kinh doanh của họ.

Tác động của dữ liệu im lặng có thể sâu rộng và tàn phá. Các doanh nghiệp không có một bức tranh rõ ràng về khách hàng của họ sẽ gặp bất lợi rõ rệt. Họ không thể cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng hoặc nhắm mục tiêu các nỗ lực tiếp thị của họ một cách hiệu quả. Kết quả là, họ sẽ lãng phí thời gian và tiền bạc vào các chiến dịch tiếp thị không mang lại kết quả mong muốn.

Có liên quan: Ngăn chặn khoảng cách giao tiếp cũng làm cho năng suất tốt hơn. Đây là cách.

Giới hạn chế độ xem dữ liệu

Dữ liệu lớn có tiềm năng biến đổi các doanh nghiệp và cung cấp những hiểu biết sâu sắc trước đây không thể đạt được. Tuy nhiên, điều này chỉ có thể đạt được nếu dữ liệu được thống nhất và có thể truy cập được.

Theo Trung tâm phân tích và dữ liệu lớn của IBM, “chúng tôi đã học được rằng nhiều thách thức phổ biến nhất liên quan đến dữ liệu lớn không phải là vấn đề phân tích. Trong nhiều trường hợp, những vấn đề này là cơ bản, ngay cả những thách thức CNTT truyền thống đã trở nên trầm trọng hơn bởi khối lượng, vận tốc và sự đa dạng của dữ liệu lớn.”

Khi dữ liệu được trải rộng trên các bộ phận và hệ thống khác nhau, việc có được cái nhìn thống nhất về dữ liệu khách hàng trở nên khó khăn. Điều này có thể dẫn đến sự không nhất quán trong dữ liệu vì các nhóm đang làm việc với các nhóm con khác nhau trong hành trình của khách hàng. Ví dụ: nhóm bán hàng có thể sử dụng dữ liệu từ 30 ngày qua, trong khi nhóm tiếp thị có thể sử dụng dữ liệu từ 90 ngày qua. Do đó, các nhóm có thể có quan điểm khác nhau về khách hàng, điều này có thể dẫn đến hiểu lầm và xung đột.

Đe dọa tính toàn vẹn dữ liệu

Quyền sở hữu dữ liệu thường trở thành một vấn đề khi dữ liệu được trải rộng trên các bộ phận khác nhau. Nhiều nhóm có thể yêu cầu quyền sở hữu cùng một dữ liệu, dẫn đến nhầm lẫn và xung đột.

Điều này cũng có thể dẫn đến việc dữ liệu bị giữ kín giữa các thành viên trong nhóm. Ví dụ: một nhân viên bán hàng có thể giữ dữ liệu khách hàng trong bảng tính của riêng họ thay vì chia sẻ dữ liệu đó với những người còn lại trong nhóm.

Vì không có kho lưu trữ dữ liệu trung tâm nên có thể khó theo dõi các thay đổi và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Điều này có thể dẫn đến các lỗi nghiêm trọng và sự thiếu chính xác trong các báo cáo.

Có liên quan: Để phá vỡ silo, hãy xây dựng giao tiếp chéo

Gây khó khăn cho việc tuân thủ các quy định

Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) là một bộ quy định chi phối cách các doanh nghiệp thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu cá nhân. GDPR áp dụng cho bất kỳ doanh nghiệp nào xử lý dữ liệu của công dân EU, bất kể doanh nghiệp đó đặt trụ sở ở đâu. GDPR yêu cầu các doanh nghiệp thực hiện các bước để bảo vệ dữ liệu cá nhân của khách hàng.

Ngoài ra, GDPR yêu cầu các doanh nghiệp cung cấp cho khách hàng khả năng truy cập dữ liệu cá nhân của họ. Các silo dữ liệu có thể gây khó khăn cho việc truy xuất dữ liệu mà khách hàng đang yêu cầu.

tài nguyên chất thải

Dữ liệu riêng lẻ có thể dẫn đến các nỗ lực trùng lặp, vì các nhóm khác nhau có thể đang làm việc trên cùng một dự án mà không hề hay biết.

Ví dụ: giả sử bạn có một danh sách khách hàng được lưu trữ trong ba hệ thống khác nhau. Nhóm bán hàng đang làm việc để nhập danh sách vào CRM của họ, trong khi nhóm tiếp thị đang làm việc để phân đoạn danh sách cho một chiến dịch.

Cả hai đội đang lãng phí thời gian và nguồn lực cho cùng một dự án. Ngoài ra, những nỗ lực trùng lặp có thể dẫn đến sai sót và không chính xác trong dữ liệu.

Có liên quan: Cách phá vỡ silo trong công ty của bạn bằng cách xây dựng các làn đường

Hạn chế cộng tác giữa các nhóm

Dữ liệu khách hàng đa kênh rất phức tạp và cần có sự cộng tác giữa các nhóm để hiểu được. Khi dữ liệu bị xáo trộn, các nhóm sẽ khó chia sẻ thông tin và giải quyết vấn đề. Ngoài ra, dữ liệu bị tắt có thể dẫn đến sự thiếu tin tưởng giữa các nhóm. Nếu các thành viên trong nhóm cảm thấy như họ không hiểu được bức tranh đầy đủ, họ có thể ít tin tưởng vào dữ liệu họ nhìn thấy.

Các silo dữ liệu có thể có ý nghĩa nghiêm trọng đối với các doanh nghiệp. Nếu doanh nghiệp của bạn đang gặp khó khăn với các silo dữ liệu, điều quan trọng là phải thực hiện các bước để giải quyết vấn đề.

Thực tiễn tốt nhất để quản lý dữ liệu

1. Đầu tư vào chất lượng dữ liệu

Các tổ chức nên đầu tư vào phần mềm quản lý chất lượng dữ liệu để giúp đảm bảo rằng dữ liệu của họ chính xác và đầy đủ. Phần mềm quản lý chất lượng dữ liệu có thể giúp xác định và sửa lỗi trong dữ liệu.

2. Thiết lập quản trị dữ liệu

Nhóm quản trị dữ liệu tập trung có thể giúp đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý chính xác và có thể truy cập được. Nhóm này phải chịu trách nhiệm thiết lập các tiêu chuẩn, duy trì chất lượng dữ liệu và đảm bảo tuân thủ.

3. Sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu

Các công cụ trực quan hóa dữ liệu có thể giúp các nhóm hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ. Sự hiểu biết này có thể giúp các nhóm đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

4. Tận dụng trí tuệ nhân tạo

AI có thể giúp tự động hóa quy trình thu thập và phân tích dữ liệu, giúp dễ dàng có được cái nhìn thống nhất về hành trình của khách hàng. Nó cũng có thể giúp xác định và kết nối các silo dữ liệu.

5. Sử dụng các công nghệ tiếp thị đơn lẻ

Các tổ chức nên xem xét sử dụng một ngăn xếp công nghệ tiếp thị duy nhất. Điều này sẽ giúp đảm bảo rằng dữ liệu được tích hợp đúng cách và có thể truy cập được. Cuối cùng, bạn cần đảm bảo rằng tất cả các nhóm đều sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả.

Khi dữ liệu không còn bị xáo trộn, các doanh nghiệp có thể mở khóa sức mạnh thực sự của dữ liệu của họ. Họ có thể đưa ra quyết định tốt hơn, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng.