數據轉換如何為 SaaS 營銷人員提供更好的洞察力

已發表: 2022-04-12

營銷很難，但並非必須如此。了解有效的數據轉換解決方案如何以更好的洞察力解放 SaaS 營銷人員的活動。

數據不斷變化。數據轉換是將原始數據轉換為可用於製定戰略決策的可行見解的過程。數據轉換將為您提供將原始數據轉換為可行見解所需的工具，例如：

數據和 SaaS 營銷人員在數據轉換方面非常著迷。數據轉換對於為您的公司做出重要決策是非常寶貴的。

數據轉換可幫助組織將其非結構化或“臟”數據轉換為結構化、乾淨且可靠的數據集，然後可用於分析。這些轉換後的數據集使公司能夠比以往更快地從其業務運營中提取有價值的見解。

各種規模的企業都可以將他們的數據轉化為洞察力，從而通過數據轉換推動更好的業務決策。數據是任何 SaaS 營銷策略的支柱，數據轉換將幫助您為成功實現目標奠定堅實的基礎。

數據是 SaaS 營銷人員洞察力的關鍵，但它是原始形式的數據。必須對數據進行轉換才能使其有用，這在當今的大數據世界中變得更加真實。

數據轉換使所有數據都適合 SaaS 營銷人員。沒有它，他們就無法獲得能夠提高營銷績效的洞察力。

企業在尋求改進營銷策略時應該採取的第一步是通過數據轉換。數據轉換可以幫助您為您的企業實現顯著且可衡量的生產力提升。

數據清理使用結構化方法來確保數據準確且最新。提供一種高效且無風險的管理方式，確保數據乾淨並準備好進行分析。

數據集成使構建創建單一事實來源的數據目錄變得容易。來自許多不同來源的數據可以合併到一個客戶視圖中，從而提供有關客戶如何跨渠道和設備與您的品牌互動的更多信息。

數據質量保證通過在數據集成之前檢查數據質量來幫助您避免常見錯誤。數據應該沒有重大的數據質量問題，例如重複、缺失值和不正確的數據類型。

數據統一流程通過自動解析具有不同標識符（ID 匹配）或不同信息（記錄鏈接）的記錄，為您提供單一客戶視圖。

數據轉換允許您：

在進行數據轉換項目時，需要考慮一些關鍵事項：

數據可以是結構化的也可以是非結構化的，確定您必須使用哪種類型的數據來確定如何最好地進行轉換至關重要。

例如，SAS Visual Analytics 允許用戶從不同類型的數據（包括來自各種來源的結構化和非結構化數據）創建可視化（李克特量表、桑基圖、帕累托圖和調查圖等）。有些工具不能同時處理這兩種情況，因此在選擇解決方案時必須掌握這些信息。

在推進任何轉換項目之前，數據集的大小是您必須考慮的另一件事。在開始任何項目之前，確定您擁有多少數據以及需要多少存儲空間來容納這些數據非常重要。

了解數據可訪問性是否有任何限制影響其在決策過程中的使用也很重要。一些工具允許本地或本地存儲，而另一些工具則提供雲服務，您的數據可以遠程存儲。

了解您的工具箱中有哪些數據工具將幫助您確定適用於任何轉換項目的最佳程序。

確保您的員工熟悉不同的程序也可以在為項目部署不同的解決方案時節省時間。他們越熟悉，他們完成任務的速度就越快。

數據是公司在數據驅動營銷中提高營銷績效的重要組成部分。它可用於深入了解哪些類型的內容在銷售漏斗中最能推動潛在客戶。數據轉換使所有數據可供 SaaS 營銷人員更好地了解他們的目標受眾並創建更有效的活動。

數據可以轉換為不同的格式，讓 SaaS 營銷人員可以節省時間並專注於其他基本要素。通過專注於為客戶提供價值的不同方式，他們可以更有效地利用時間。

他們可以通過提供更快、更準確的結果來提高整個組織的生產力並提高客戶滿意度。