Risultati dei problemi di qualità dei dati
Nell'era digitale, i dati svolgono un ruolo cruciale nella definizione delle strategie aziendali, in particolare nella determinazione del valore a vita del cliente (CLTV). Tuttavia, il monitoraggio dell'accuratezza dei dati in diversi aspetti può aiutare a identificare e risolvere proattivamente i problemi che potrebbero influire sui calcoli del CLTV.
Molte aziende, soprattutto quelle con centinaia di tabelle e numerose fonti di dati, potrebbero non avere una visione completa dell'accuratezza dei loro dati. Questa mancanza di trasparenza può portare a perdite finanziarie significative, come dimostrato da una fintech che ha perso £100,000 in un giorno a causa di un problema con una fonte di dati esterna. In modo simile, un'azienda e-commerce di 250 persone ha speso $50,000 al giorno per la pubblicità su Facebook e ha scoperto che un pipeline in entrata non si sincronizzava da tre giorni, causando uno spreco di metà del budget.
I problemi di dati non notati, come la sincronizzazione errata dei dati degli eventi di analisi dei prodotti nel data warehouse, possono portare a ipotesi inaccurate sul comportamento degli utenti. Ad esempio, i problemi con le fonti in entrata, le trasformazioni dei dati e le integrazioni possono portare a dati inaccurati inviati alle piattaforme pubblicitarie, causando l'allocazione del budget per gli utenti sbagliati e uno spreco di spese pubblicitarie.
Per mitigare questi rischi, le aziende dovrebbero prioritizzare una panoramica completa e un monitoraggio proattivo del loro stack di dati. Le aziende leader utilizzano una visione a 360 gradi per evitare di assumere l'accuratezza dei dati nei loro sistemi di offerta e per identificare problemi critici come i dati vecchi nelle piattaforme come Amplitude o i problemi di integrazione con Clearbit.
I fattori chiave per prevedere il CLTV per i rivenditori online come ASOS includono i comportamenti degli ordini, le informazioni demografiche, i registri delle sessioni web/app e i dati di acquisto. L'analisi dei comportamenti degli utenti e dei punti dati può rivelare i fattori predittivi per il valore del cliente. Ad esempio, effettuare il login due volte aumenta i tassi di conversione (Stripe), fare riferimento ad altri entro 7 giorni aumenta il valore del cliente (Segment) e gli utenti con indirizzi email aziendali e 250+ dipendenti sono più
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