數據品質、驗證和驗證的重要性

程式化廣告效果歸結為數據,並使其正確無誤。隨著數字活動的增加,正確行事所涉及的要素正在增長,機會無處不在。

幸運的是,豐富的數據也是實時行為數據的寶藏。它充滿了背景和強大的意圖指標,可用於使漏鬥與消費者的興趣和需求保持一致,並推動行動。

數據品質、驗證、驗證

這些術語已經存在了很長時間,它們仍然有效 - 甚至至關重要 - 並且它們可以協同工作。事實上,這些術語經常互換使用;但是,它們略有不同。例如: 

  • 驗證和確認都是質量的特徵。但隱私合規性也是如此,在興趣數據或實時行為數據方面得分很高。換句話說,具有高質量水平的數據在 驗證和確認 並且有能力連接這些點,並很有可能識別品牌客戶在數位荒野中的興趣。  
  • 驗證尤其與數據記錄與真實身份相關聯的信心有關,無論是地址,廣告觸摸還是郵件清單訂閱。 
  • 驗證著眼於數據的結構、數量和關係是否合乎邏輯和合理。例如,郵遞區號是否包含收件者給定位置所需的正確字元數?一封電子郵件是否與多個街道地址或客戶名稱相關聯?等等。 

簡而言之,消費者希望高質量的數據是正確、完整、私密和最新的,以滿足他們的個人偏好。企業(包括營銷人員)希望高質量的數據能夠提供強大的啟動、回應和投資回報率。 

大部分驗證和確認工作都發生在CRM系統和數據平臺可用的各種集成中。這是確保數據「乾淨」的幾乎不變的工作。 

數據品質包括數據驗證、數據驗證和數據隱私

但清潔程度如何才是乾淨的呢?

假設它是一個移動的目標,更清潔總是更好。但我們為什麼在乎呢?如今的營銷人員需要的數據很容易,這些數據超出了可能到可操作的範圍,以推動實際結果。經驗越來越多地表明,整合 實時行為和意圖數據 使用第一方數據會產生巨大的差異。然而,作為一種跨多個來源和使用的數據類型,它也必須經過驗證、驗證和質量保證。位於公司伺服器中的第一方數據存儲也是如此。這是一個相當大的挑戰。讓我們看一些真實的例子。

強大的數據品質帶來投資回報率

在其測量數據記錄級別人口統計消費者數據準確性的工作中, 真相集 報告稱,它檢查的年齡段中有83%不準確,其他類別中也有類似的不滿意驚喜。對於面臨越來越大的壓力以提供更強結果的營銷人員,明智的做法是了解數據供應商如何確保數據品質 (DQ)。具體來說,您想知道這些 DQ 結果是否包括證明您最感興趣的領域的性能(即實際結果)的度量值。

Truthset報告稱,83%的年齡段不準確

讓我們具體一點

當今最基本的數據質量標準之一是數據隱私。這裡 ShareThis, 我們與領導者合作 在這個空間裡。重要的是,我們可以衡量全球消費者數據的收集、存儲和使用合規性,以確保其符合法律和道德期望,並遵守自律政策、流程和實踐。 

在測量數據本身時-無論是確定性的,行為性的,第一方還是第三方等-有很多方法可以做到這一點。每個數據供應商都有他們持續使用的專有方法,並且可能需要其合作夥伴使用。花點時間評估他們的可用研究,或考慮開展測試活動,以確定他們的數據是否有可能產生您正在尋找的結果類型。 

例如 ShareThis 就是這樣進行的 一項研究 2021年,Polk Demand Signals是汽車行業業務和行銷資訊的行業領先供應商,現在是IHS Markit的一部分。研究表明: ShareThis 汽車受眾細分由比全國人口更有可能購買特定品牌新車的消費者組成。這一點很重要,因為由於該行業的銷售週期通常很長,汽車營銷人員比其他任何人都更難以將在線參與與面對面的行動聯繫起來。人們通常會在親自購買或送貨上門之前尋找幾個月。問題是:實時數據和興趣得分對廣告系列的投資回報率有何不同。 

結果令人印象深刻。在這項為期90天的研究中, ShareThis 汽車受眾覆蓋的消費者平均從所測量的品牌中購買新車的可能性高出23%。考慮到10%或更高在汽車行業被視為重要,這是令人興奮的。

ShareThis 汽車受眾細分覆蓋了購買車輛的可能性高出 23% 的消費者

該研究進一步揭示了即時興趣行為數據如何與行動直接相關,行動可以在整個買家旅程中得到優化。簡而言之,在線行為可以被解釋為揭示影響情緒的時間,重要性和條件的各個方面,或者提供對消費者研究模式的見解。 

該研究顯示了如何 ShareThis 數據可用於提供可操作的見解,以優化營銷活動和旅程元素,從而在整個漏鬥中產生切實的成果。例如: 

  • 通過早期漏鬥行為(如一般搜索詞和廣泛可變的研究)識別客戶,使團隊能夠定位意識消息以吸引注意力並建立興趣。 
  • 被視為"有市場"且購買可能性較高的中層漏鬥購物者可以針對特定的產品優勢和好處,甚至是激勵措施。
  • 週期中期的消費者可以獲得升級和新車型資訊、服務優惠和特別活動邀請,以保持他們的參與度。

總結

在當今的數字市場中,數據世界仍然快速發展且完全必要。雖然數據品質、驗證和確認長期以來一直是標準的期望和做法,但數字數據的深度、廣度和複雜性日益增加,為傳統的數據品質概念增添了重要的細微差別。曾經有一段時間,實時行為數據甚至不在等式中。今天,它不僅可用,而且是必要的,其品質可以確定並用於優化廣告系列,改善漏鬥和營銷指標,並提供提高投資回報率的激勵措施。 進行研究並超越基礎知識,包括隱私,並測試興趣分數和實時行為數據是否可以為您的廣告系列提供更高水準的啟動和投資回報率。儘管數位世界有時看起來是短暫的,但數據正越來越多地被理解和使用,以產生行動和結果的方式。這是真正的交易。

外賣

數據品質、確認和確認一如既往地重要。有許多方法可以確定數據品質。隱私是一個重要的品質標準,興趣評分和實時數據等較新的標準也是如此。不要猶豫,查看具有具體結果的詳細研究 - 或者進行自己的研究 - 以確定數據是否可以提供您期望和想要的東西。

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