Expériences vécues dans le nettoyage de vos données marketing

L'une des meilleures choses à propos de la participation aux Groupes d'utilisateurs de Marketo (MUGs) est que vous entendez des gens qui ont "vu, fait, et été là". J'ai eu l'occasion de diriger une discussion de groupe au MUG de San Francisco sur le sujet, Sortir les ordures: Expériences vécues dans le nettoyage de vos données, où j'étais rejoint par Priya Malik de AppDynamics, Mitch Janning de Quantcast, Jake Dennison de Loggly et Boris Butakov de Cord Blood Registry. Tous les panélistes étaient des spécialistes du marketing chevronnés ayant une vaste expérience de l'automatisation du marketing. Ils venaient d'un large éventail d'industries et leurs instances de Marketo allaient de 150 000 à plus de 10 millions d'exemplaires.

Ce qui était intéressant, c'est que les panélistes étaient confrontés aux mêmes problèmes. J'ai vraiment eu le temps de poser une seule question au panel, "Quels sont les plus grands défis que vous avez dû relever avec l'automatisation du marketing en ce qui concerne vos données?" Tout le monde avait beaucoup à dire. Dans ce blog, je vais aborder les grands problèmes avec les données marketing que notre panel a mentionnés et leurs points à retenir:

Travailler de manière productive avec les ventes

Beaucoup de panélistes ont mentionné Vous possédez les données dans votre solution de données d'automatisation marketing et quelqu'un dans les opérations commerciales est responsable de ce qui se trouve dans salesforce.com, mais il existe une intégration bidirectionnelle entre les deux systèmes. Le consensus était que des réunions régulières entre les opérations de marketing et les opérations de vente sont essentielles pour réussir. Pour aider à faire en sorte que tout se passe bien, Mitch Janning a suggéré de créer un document expliquant quelle organisation est responsable de quoi sur le terrain et aussi d'épeler du point de vue du processus commercial lorsque le transfert se fait du marketing aux ventes. Pour améliorer votre processus, utilisez des modèles de gouvernance de base de données que vous pouvez utiliser pour les champs Salesforce et Marketo .

Vous avez besoin d'aide pour créer un partenariat marketing et commercial? Consultez ce blog.

Travailler avec 3 ^rd Données de parti

Beaucoup de panélistes ont mentionné quelques-uns des défis de travailler avec des fournisseurs de données qui ne sont pas en mesure de nettoyer et enrichir leurs données. Un panéliste a mentionné un taux de correspondance de seulement 21% entre ses dossiers et un fournisseur de données bien connu, de sorte qu'il n'a pas réussi à segmenter ses pistes par industrie ou par département. Un autre a mentionné un taux de correspondance de seulement 33%. Un des points particulièrement intéressants soulevés par un panéliste était sa recommandation de demander à votre fournisseur de données comment transformer vos données pour qu'elles correspondent à ce dont le fournisseur de données a besoin pour optimiser les résultats et comment transmettre au mieux ces données. L'une des sociétés des panélistes a réussi à faire passer leur taux de correspondance de 7% à 21% en faisant cela. Certains membres du panel ont suggéré que le fait d'avoir plusieurs fournisseurs de données à bord était la bonne approche pour aider à combler les lacunes dans vos données.

Pour apprendre comment travailler plus efficacement avec vos données tierces,

Data Onboarding

L'un des panélistes s'est concentré sur l'importance d'automatiser l'acquisition de nouvelles pistes dans Marketo le plus rapidement et le plus régulièrement possible. Dans sa base de données à volume élevé, elle téléversait 1 500 leads par semaine en moyenne. Dans de nombreuses entreprises, il n'y a pas autant de visibilité sur ce processus parce que beaucoup de gens pensent que c'est un processus manuel qui ne peut pas être facilement automatisé, mais c'est un mythe. Je suis familier avec une entreprise qui payait une société de conseil d'énormes sommes d'argent juste pour externaliser le processus de charge de plomb et ils ont rarement atteint leurs accords de niveau de service (SLA). Certains panélistes ont noté qu'ils voyaient des possibilités d'automatiser et de rationaliser le processus pour économiser de l'argent.

Pour plus d'informations sur l'intégration et l'intégration de vos données, vous pouvez commencer avec cet article de blog.

Sortir les ordures

Nous avons entendu beaucoup de préoccupations au sujet des doublons et des mauvaises données. En plus de rendre difficile la notation et l'attribution de plomb, un problème tout aussi important était leur implication sur les licences de logiciels car de nombreux fournisseurs MarTech évaluent leurs technologies en fonction de la taille de la base de données plutôt que du nombre d'utilisateurs. Bon nombre des panélistes et quelques membres de l'auditoire ont mentionné à quel point ils étaient rebutés par des courriels automatiques récurrents d'un fournisseur de solutions qui leur ont dit qu'ils étaient responsables de frais supplémentaires pour la taille de leur base de données même après avoir pris des mesures nombre d'enregistrements. Les panélistes ont convenu que garder votre base de données propre avait des implications financières très réelles.

Vous cherchez à nettoyer votre base de données? Vous pouvez trouver plus de conseils dans cet article sur Communauté.

Comme vous planifiez vos priorités pour les mois à venir, il est probablement logique de penser à aborder ces questions principales par les experts. En avez-vous un que vous avez vu comme un défi? Ou avez-vous une solution à partager? S'il vous plaît laissez-moi savoir dans les commentaires ci-dessous.