編輯導讀：數據分析能夠幫助營銷人員更好地服務顧客，給顧客創造更好的價值，提高營銷決策的準確率。與此同時，數據的質量問題一直是困惱營銷人員的一個難題，到底如何評判數據的優劣？本文作者對此展開了說明，供大家一同參考學習。

如今，數據已成為營銷活動中無可爭議的關注點。有效營銷活動的基礎是高質量的數據，但并非所有數據都是優質的。

如果品牌依舊沿用之前互聯網野蠻生長時期的定式思維，大量收集龐雜的數據，重“量”而不重“質”，那不管收集了多少數據，采用了何種分析方法或是擁有多少行業經驗，都無法真正發揮數據的力量。因為基于低效數據做出的業務決策可能會讓品牌付出昂貴的代價，結果不僅僅是簡單地浪費營銷預算，還可能損害品牌的聲譽和形象。

根據Experian近期的一份行業報告指出，在全球范圍內的品牌所收集的數據中，有將近三分之一都是不準確的；同時有7成的企業表示他們很難獲取到直接影響營銷策略的重要數據——即顧客體驗相關數據。

在可預見的未來，品牌的營銷活動對高質量數據的需求還會持續增長?，F今顧客與品牌的互動普遍存在于多個渠道和觸點上，如何利用數據來為顧客提供前后一致的體驗對品牌的發展至關重要。那么，到底該如何獲取高質量的數據呢？

一、如何評估數據質量？

評估數據質量需要時間，精力與正確的工具。Marketer們不僅需要利用一些傳統的衡量維度來考量數據，還要把數據放到應用語境中進行分析，來確保這些數據可以解決一些實際的業務需要。

如果需要更顯著的效果，Marketer們需要對數據進行更深的挖掘并且考慮更新數據優化標準。

一般來說，我們可以通過以下9個關鍵指標來衡量數據的質量：

1. 數據隱私性（Privacy）

首先，注重顧客的隱私是數據驅動營銷的基礎。營銷活動的本質是實現商業組織與消費者之間有效的雙向溝通。美國公共關系協會PRSA的研究表明，溝通的效果與“可信度、邏輯和情感共鳴”這三點息息相關。

其中，可信度便是溝通能夠順利進行的首要條件。如果品牌無法處理好顧客對隱私的顧慮，營銷活動的最終效果可能也將大打折扣。

品牌在收集使用顧客信息時，應當向顧客展示自己有根據相關法律規定保證了他們必要的隱私安全。確保讓顧客瀏覽隱私政策，并且有清晰的退出選項。

2. 準確性（Accuracy）

品牌可以通過Truth-Set File（Truth-Set File指品牌的數據庫中已經證實的描述某類型顧客的真實數據集，可稱為“真值集合”）來評估比較品牌收集到的數據的準確程度，從而保證品牌能夠在后續的活動中，在準確的時間，通過有效的渠道，向合適的受眾推送有價值的內容。

一般來說，數據庫中包含已有的歷史數據和通過計算得到的推斷數據。而推斷數據的準確度有待驗證，它可能恰好是符合品牌需要的數據，也可能與品牌預期的結果大相徑庭。

品牌應該使用經過多方驗證的數據。當針對收集來的數據有疑問時，可以通過對比多個Truth-Set File來進行驗證，以降低數據偏差的概率（在保證Truth-Set File準確性的前提下）。

3. 完整性（Coverage）

數據集的完整性水平代表對數據收集目標的覆蓋率，以及每條記錄信息的詳盡程度?？沼懈采w率但缺少詳細信息的數據集是沒有太多實際價值的。

例如，品牌若想要實現跨渠道間無縫的顧客體驗，除了需要基本的姓名和手機號外，還應該包括更多渠道和特定的顧客信息（如瀏覽內容、瀏覽頻率、與品牌的互動行為的種類和頻率，興趣等）從而形成標簽。

舉個例子，母嬰類的品牌可以收集顧客通過小程序和H5等頁面參加品牌的小游戲，抽獎等活動的頻率和在社區發言的數量來給顧客打上“高互動”，“低互動”，“不互動”等標簽，從而在未來的營銷活動中進行定制化溝通。通過這將提升品牌在跨平臺觸點上對顧客的識別度，更高效地進行跨渠道營銷。

4. 顆粒度（Granularity）

簡單地說，顆粒度代表了數據集的詳細與清晰程度。數據的顆粒度越高，表示細節越詳盡，越有助于了解事實的全貌。

例如，品牌可以追蹤到自己的顧客瀏覽了競品（假設顆粒度為1），在顆粒度更高的數據里，品牌可以了解到顧客瀏覽了競品的明星產品的信息（顆粒度為2），而且是其最新的促銷活動信息（顆粒度為3），這個活動展示的價格是本品牌同類產品價格的80%（顆粒度為4），以此類推。

這樣，品牌可以靈活地組合調用不同的數據元素段，以滿足不同情境下的業務需求。

5. 時效性（Timeliness）

時效性反映了在事件實際發生的時間與品牌獲取可用的相關數據之間的時間差。例如，消費者在品牌門店的實際交易發生的時間是下午1:00，而品牌系統捕捉并記錄該交易的時間是下午1:05，其中的5分鐘就是時間差。

在大多數情況下，數據更新得越快越好， 所以了解數據的更新頻率非常重要。針對不同類型的消費者，時效性對品牌使用數據時的影響會有不同，每個品牌對于時效性也有自己的定義。

例如在金融、市場交易等場景下，時效性就是一個高權重的因素了。品牌應該定期查看數據庫里的記錄，對比從收到數據（時間戳）和事件實際發生的時間，從而對數據時效性有一個把握，最終的目標是盡可能地縮短接收信息過程中的延遲。

6. 連續性 （Consistency）

連續性要求信息在每次調用或觀察中持續存在并準確。

例如，當某保險公司通過數據分析來了解一名保險投保人的風險情況，會需要個人貸款額度、年齡和住房面積等信息，而這些數據必須在整個分析過程中保持一致并準確。對于需要穩定變量的模型，數據的連續性是非常重要的。

7. 預測能力（Predictive Power）

這或許是評估過程的基石，與數據的表現直接相關。這一環節的重點，在于品牌透過高階的數據分析技巧來了解什么樣的數據會成功引導顧客進行正向的品牌互動，或是什么樣的信息可能催生出特定的顧客行為（如添加購物車，撰寫評論等)。

使用能夠均衡反映數據的深度、廣度、多樣性和獨特性的模型，才能讓品牌的活動效果提升到極致。

8. 全域激活（Omnichannel Activation）

跨渠道策略的目的是讓顧客能夠在品牌的所有觸點上通過一致的身份與品牌互動，從而構建流暢完整的品牌體驗。換句話說，是要讓數據能夠無斷點地在各渠道間流通使用，促成傳統渠道與數字渠道之間的融合，以便更好地滿足顧客的需求。

在這一環節，數據應當在品牌的所有接入的渠道和平臺上都保持統一的規模與精細度。

9. 實用性（Usefulness）

這一指標反映了數據能夠實現的業務目標，或是能夠提供的商業價值的水平。其衡量方法非常簡單，直接根據分析信息進行測試并記錄反饋效果即可。

例如，品牌在對預上線的營銷活動進行多因子測試（Multifactor Test）時，可以設置不同數量或類型的變量環境來記錄數據表現，方便為后期的活動提供優化方案。

此外，收集來自顧客群體的反饋也很重要——有的顧客會表示自己的品牌體驗得到了提升，而這便是直觀地反映了特定數據帶來的影響。

二、將數據質量評估付諸實踐

品牌進行數據質量評估的目的，是利用準確的數據洞察與符合品牌業務目標的受眾建立聯系，引導他們做出品牌期望的行為，最終提升營銷回報。

換句話說，脫離實際案例空談數據質量是沒有意義的。像在實際操作過程中，雖然隱私性和準確性無論在何種情況下都應該是首要考慮因素，但其他維度指標的重要性在解決不同業務問題時所占的比重也有所不同。

例如，當品牌需要建立一個分析模型時，數據連續性對穩定的變量環境至關重要。

另一方面，對于數據湖（Data Lake）和AI應用來說，數據完整性和顆粒度指標才是評估的重點。簡言之，品牌應該始終考慮如何優化使用數據的流程，以及在不同應用場景下，給予相應指標更多的權重。

寫在最后

得益于商業活動線上化的快速發展，越來越多的品牌正在通過數據進行營銷、產品開發和財務等方面的決策， 如何高效利用數據洞察來獲取競爭優勢與穩定的盈利能力逐漸成為行業內的重要議題。

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