Data︰4 個品牌需要進行 Data Unification 的警號
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許多品牌都會收集顧客數據，但是未經處理的原始數據難以運用。即使營銷人員勉強將這些數據製成圖表，這些報告也只會提供誤導性的資訊，引致品牌對市場形勢作出錯誤判斷，制定錯誤的營銷策略。因此 data unification 是任何企業都不可以忽視的程序。今天讓我們一起來探討 data unification 數據統一是什麼！
內容大綱
你的品牌有沒有出現這些問題？
缺乏完整的顧客清單
假設你需要一份完整的顧客清單，你會怎麼做？你是否需要從 CRM 系統下載會員資料，再從網店系統下載網上顧客清單，或是到銷售系統中找相關的資料？或者你根本就沒有這些數據？這些情況都表明你的品牌需要進行數據統一。只有當你擁有統一、完整且可靠的顧客數據時，才能有效地運用數據提升營銷表現。
顧客數據質量出現問題
你的顧客數據是否存在質量問題？例如顧客清單中是否經常出現空白格或亂碼？顧客的名字和姓氏是否經常入錯？聯絡電話是否有時帶有「852」，有時又沒有？這些都是數據無法正確整合的跡象。如果你遇到這些問題，你就需要進行數據整合，把數據轉換成統一的標準，才能加以運用。
延續閱讀︰Data Cleansing 是什麼？
無法實現精準的跨平台廣告投放
你的 omni-channel 營銷策略是個大規模重複曝光計劃，還是高度精準的投放策略？理想的跨平台營銷策略應該是在 Google、Facebook、Instagram、網站、郵件和應用程式等多個顧客接觸點，無縫地在適當的時間、適當的渠道向正確的客戶準確地傳遞信息的完美顧客體驗。為達到這目標品牌必須擁有統一而且實時的顧客數據，才能成功把顧客引導到 sales funnel 終點。
無法準備衡量推廣活動的 ROI
你能 100% 肯定銷售額的提升是因為早前的市場推廣活動，而不是季節或環境的變化嗎？所謂相關不蘊涵因果 (correlation does not imply causation)，唯一能夠準確歸因營銷成效和衡量市場活動回報率（ROI）的方式是透過數據統一。通過整合數據並建立營銷活動與顧客行為之間明確的聯繫，品牌可以獲得有關活動效果的洞察，並優化其營銷策略。
Data Unification 是什麼？
Data Unification (數據統一)是把來自多個數據源頭的原始數據整理並轉換為統一記錄的過程，是 customer data strategy (顧客數據策略)的重要組成部分，同時也是 data pipeline (數據管道)的一個功能。數據統一包括以下流程︰
- 數據載入︰載入來自各個顧客數據系統的資料
- 數據清理︰去除空值的代碼及過時的資料等
- 數據轉換︰統一數據的格式，例如把美元轉換為港幣
- 架構整合︰調整資料設定，例如一個系統中的「名字」可能在另一個系統中被稱為「姓名」
- 個體重組︰連結不同系統中資料以重組成完整的檔案，例如把「TM Chan」與「陳大文」的資料連結起來
- 數據輸出︰將統一的數據輸出到數據庫
品牌如果不進行 Data Unification 會有什麼危機？
你的品牌使用了多少個營銷系統和軟體？它們每天產生多少數據？根據 Forbes 2021 年的調查，互聯網用戶每天產生 2.5 百萬億項數據。這些原始數據的格式各不相同，而且可能不完整甚至互相矛盾。如果沒有進行適當的整合和處理，這些數據根本無法使用。
讓我們通過一個簡單的例子來解釋。假設有一位叫做陳先生的顧客。多年前，他曾經使用一個舊的電子郵件地址註冊成為 VIP 會員，但之後沒有再沒有購買任何產品。最近，他看到了品牌的 retargeting 橫額廣告，對其中一件產品產生了興趣，並前往實體店鋪購買了該產品。當被要求提供送貨聯絡資料時，陳先生提供了自己的新電郵地址及電話號碼。雖然這實際上是同一位顧客，但如果沒有進行數據統一，系統可能會將他視為兩位不同的顧客，從而把銷售歸因到錯誤的渠道。
所謂「garbage in, garbage out」，如果品牌不能及時進行數據整合，所有表現報告與數據分析都會出現類似的錯誤，導致作出昂貴的營銷決定錯誤。隨著市場越來越 data-driven，若品牌不能跟上市場的潮流，就會被競爭對手追過並取替。
延伸閱讀︰Customer Data 也有保鮮期？
品牌如何實現數據統一？
隨著顧客數據量不斷增加，具有人工智能及機械學習功能的 customer data platform (CDP) 顧客數據平台是解決客戶數據統一問題的有效方案！
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