Datenqualität

Warum Datenqualität für handlungsfähige Informationen von grundlegender Bedeutung ist Retail

Datenqualität Abbildung Dekoration Dekoration Dekoration Dekoration

Sie stehen in Ihrer Küche, halten das Rezept in der Hand und haben die Aufgabe, einen Apfelkuchen zu backen. Auf der Theke liegen die Zutaten: die Kuchenkruste, die Äpfel (red delicious), der Zucker (braun) und die Gewürze (Zimt, Muskatnuss, Nelken). Sie haben Ihre Anleitung. Der Ofen heizt vor.

Wie wird der fertige Kuchen schmecken? Wird Ihr Backen zu einem klassischen amerikanischen Apfelkuchen führen? Wird er auch so aussehen und riechen? Die Antworten auf diese Fragen hängen von der Qualität Ihres Backens, des Verfahrens und der Zutaten ab. Ein Ausrutscher hier oder da - z. B. die falsche Zutat - bedeutet, dass Sie kein köstliches Dessert bekommen.

Bei retail kommt es, wie beim Backen, auf die Qualität der Zutaten an. Anstelle von Äpfeln und Gewürzen haben wir eine Sichtbarkeit in den Geschäften und eine Online-Sichtbarkeit. Die falschen Informationen und es ist viel schwieriger, eine Display-Aktivierung durchzuführen, die Preise zu ändern, um die Gewinnspanne zu schützen, oder eine MAP Richtlinie durchzusetzen.

Dies ist ein Mangel an Qualitätsdaten.

Laut einer Studie von Gartner verursachen Unternehmen durch mangelhafte Datenqualität jährlich Verluste in Höhe von durchschnittlich 15 Millionen Dollar. In einem größeren Maßstab berichtete IBM, dass die US-Wirtschaft insgesamt 3,1 Billionen Dollar pro Jahr durch schlechte Datenqualität verliert.

Wissen Sie, ob die Daten, auf die Sie angewiesen sind, von hoher Qualität sind?

Was versteht man unter Datenqualität?

Datenqualität ist Ihr Eindruck, dass die Daten für den beabsichtigten Zweck geeignet sind. Ob Daten als "hochwertig" eingestuft werden oder nicht, hängt zum Teil davon ab, wofür Sie diese Daten verwenden wollen und ob sie Ihre Entscheidungsfindung unterstützen. Darüber hinaus sind Daten dann von Qualität, wenn sie die Quelle dieser Daten korrekt wiedergeben.

Hochwertige Daten von retail können zum Beispiel Einblicke auf Regalebene sein, die bestätigt werden, dass sie aus den richtigen Geschäften stammen und Fotos der Regale enthalten. Oder es könnte sich um den prozentualen Anteil der SKUs von Wettbewerbern handeln, die Sie online abgleichen können, während Sie Informationen über die Preisgestaltung der Konkurrenz sammeln.

Unterm Strich: Hochwertige Daten sind genau, wertvoll und arbeiten für Sie, nicht gegen Sie.

Warum ist die Qualität der Daten aus dem Einzelhandel so wichtig?

Die Vorteile von Datenqualität lassen sich auf ein Zahlenspiel reduzieren. Hochwertige Daten können zu mehr Kunden, mehr Umsatz und mehr Gewinn führen. Wie wichtig retail Datenqualität ist, lässt sich oft leichter erfassen, wenn man es aus der entgegengesetzten Richtung betrachtet.

Laut Ted Friedman, Vizepräsident von Gartner, "tragen Unternehmen, die ihre digitalen Geschäftsbemühungen beschleunigen, mit einer schlechten Datenqualität zu einer Krise des Informationsvertrauens und des Geschäftswerts bei, was sich negativ auf die finanzielle Leistung auswirkt."

Darüber hinaus ist ein Mangel an Qualitätsdaten auch eine große Zeitverschwendung. Laut Forrester verbringen Datenanalysten bis zu 40 Prozent ihrer Zeit mit der Überprüfung und Validierung von Daten, bevor diese für die Entscheidungsfindung herangezogen werden können.

Angenommen, Sie validieren Ihre eigenen Daten nicht im Voraus - dann können Sie trotzdem Zeit und Geld verschwenden. Gartner hat festgestellt, dass Unternehmen aufgrund falscher Annahmen über die Qualität ihrer Daten höhere Kosten, Ineffizienzen, Compliance-Risiken und vieles mehr zu verzeichnen haben Über uns . Es kann leicht passieren, dass Sie eine Entscheidung auf der Grundlage minderwertiger Daten treffen, dann aber feststellen, dass die Informationen falsch waren, und zur Planungsphase zurückkehren und von vorne beginnen müssen.

Die 1-10-100-Regel

Dieses Szenario wird durch die 1-10-100-Regel veranschaulicht, die erstmals von Yu Sang Chang und George Labovitz in den frühen 1990er Jahren entwickelt wurde.

Die 1-10-100-Regel steht für die finanziellen Auswirkungen einer mangelhaften Datenqualität und das exponentielle Wachstum der damit verbundenen Kosten, wenn eine rechtzeitige Korrektur ausbleibt. Die 1 kann für 1 $ stehen oder dafür, wie viel es kostet, Daten zu validieren, bevor sie für eine Geschäftsentscheidung verwendet werden. Die nächste Zahl ist 10 $, d. h. die Kosten für die Korrektur falscher Daten, nachdem diese bereits in das Unternehmen eingedrungen sind. Und 100 steht für 100 Dollar oder für die erheblichen Kosten, die einem Unternehmen entstehen, wenn fehlerhafte Daten nicht erkannt und korrigiert werden.

Ziel der 1-10-100-Regel ist es, den exponentiellen Anstieg der finanziellen Kosten aufzuzeigen, der davon abhängt, wann Sie minderwertige Daten aus Ihrem Entscheidungsprozess entfernen. Es ist am billigsten und einfachsten, Probleme in dem Moment zu beheben, in dem die Daten erfasst werden. Es ist teurer, sie später zu beheben, und es ist wesentlich teurer, sich nie mit Datenqualität in Ihrem Unternehmen zu befassen.

Daher sind die geringen Kosten für die Validierung Ihrer retail Daten oder die Beschaffung validierter Daten durchaus lohnenswert, denn diese Kosten werden nur steigen, wenn Sie warten.

Was versteht man unter Datenqualität?

  • Ihre Einschätzung von Daten, die aus Ihrer Sicht dazu in der Lage sind, einem bestimmten Zweck zu dienen.
  • Ob die Daten Ihre Entscheidungsfindung unterstützt
  • Ob die Daten eine akkurate Darstellung ihrer Quelle sind

Wie Wiser seine Einzelhandelsdaten erhält

Wiser sammelt seine Einzelhandelsdaten auf verschiedene Art und Weise, abhängig von der Art der erforderlichen Daten. Alle Methoden ermöglichen eine aktive Bewertung und Überprüfung, um sicherzugehen, dass die Daten hochwertig, akkurat und wertvoll für den Kunden sind.

Daten aus dem Offline-Einzelhandel

Offline-Daten werden hauptsächlich über eine geschützte mobile App gesammelt, die Einzelhandelsunternehmen mit Verbrauchern in den Vereinigten Staaten, dem Vereinigten Königreich und Kanada verbindet. Die mobile App umfasst ein Netzwerk aus über 700.000 Käufern, die über ein Smartphone verfügen und bereit sind, folgendes zu tun:

  • Fragen zu Offline-Anforderungen zu beantworten
  • Feedback zu Schaufenstern, Merchandising und Mitarbeitern zu geben
  • Fotos von Geschäften und Regalen zu teilen
  • Und vieles mehr!

Der Wert des mobilen Crowdsourcing für die Durchführung von retail Audits hat mehrere Vorteile. Die mobile App verbindet Sie mit einem größeren Netzwerk von Käufern als andere Methoden der Datenerfassung, wodurch die Anzahl der Umfrageantworten und die Stichprobengröße erhöht werden können. Die Daten können nahezu in Echtzeit gesammelt werden, wobei die retail Audits oft innerhalb einer Woche oder weniger Daten liefern. Darüber hinaus können die Audits je nach Bedarf stark konfiguriert werden, wobei entweder bestimmte Geschäfte, Produkte und Regale untersucht werden oder ein breiteres Segment von Verbrauchern angesprochen wird, um allgemeines Feedback zur Branche zu erhalten.

Alle Daten werden aggregiert und Ihnen über ein individuelles Online-Dashboard zur einfachen Anzeige und Analyse zur Verfügung gestellt.

Online-Daten

Für retail durchforstet Wiser das Internet nach relevanten, verwertbaren Daten, die es Ihnen ermöglichen, fundiertere Entscheidungen im Einklang mit Ihren Preis-, Werbe- und Verkaufsförderungsstrategien zu treffen. Viele Unternehmen ergänzen diese retail Daten mit Informationen, die in den Geschäften von einer Gruppe von Mitarbeitern gesammelt werden, damit Sie den Überblick haben, den Sie brauchen, um sicher zu handeln.

In vielen Fällen werden die Daten gesammelt, indem Hunderte oder Tausende von Websites nach Daten über Preise, Werbeaktionen und mehr durchsucht werden. Ihre Produkte können mit Produkten von Mitbewerbern abgeglichen werden, um Preisvergleiche oder andere Details Über uns zu erhalten. Wiser erfasst natürlich Daten zum Preis, aber auch zu Produktname, Marke, Farbe, MPN, UPC, SKU und anderen relevanten Details.

Wie bei den stationären Daten werden alle Online-Daten aggregiert und über ein benutzerdefiniertes Online-Dashboard an Sie weitergegeben.

Wiser ist Datenqualität

Wiser nimmt Datenqualität unglaublich ernst. Neben all den Vorteilen, die qualitativ hochwertige Daten im Allgemeinen mit sich bringen, ist die Welt von retail auch mit der Realität konfrontiert, dass sich die Qualität der Daten minütlich ändern kann. Retail ist schnelllebig, und die Daten, die Sie über Geschäfte, Regale, Preise und Ihre Konkurrenten haben, könnten schnell veraltet sein.

Das bedeutet, dass die Daten von Wiser den Herausforderungen dieser Branche gewachsen sein müssen, um genau und wertvoll zu bleiben. Um dies zu erreichen, überwachen wir proaktiv Datenqualität Metriken, um Probleme zu erkennen und zu korrigieren, bevor sie sich auf Ihr Unternehmen auswirken.

Für alle stationären Daten haben wir ein internes Team von Datenvalidierern, die die Informationen überprüfen und bestätigen:

  • die mit einem Smartphone ausgestatteten Käufer tatsächlich in einem Geschäft waren
  • diese Käufer am richtigen Standort des Geschäfts waren
  • die eingereichten Fotos von In-Store-Aspekten verwertbar sind

Im Online-Bereich entwickeln unsere Datenanalysten kontinuierlich die Match-Raten unser Preisgestaltungsdaten weiter: Wie viele Produkte in Ihrem Katalog stimmten mit denen auf einer bestimmten Domain oder in allen Domains überein? Dabei handelt es sich um einen anhaltenden Prozess, da die Analysten die Daten regelmäßig überprüfen, um sicherzugehen, dass:

  • keine Artikelnummer-Matches übersehen werden
  • das, was übereinstimmt, akkurat ist
  • wie viele Matches im Vergleich zu den potentiell existierenden Matches aufgetreten sind

Während das Konzept der Match-Rate nach wie vor unglaublich wichtig für die Genauigkeit von Online-Daten ist, gibt es auch andere Metriken, die für Ihre allgemeine Mission, hochwertige Daten sowohl über Offline- als auch über Online-Kanäle zu sammeln, ebenfalls nicht zu unterschätzen sind. Es gibt:

Metrik 1

Match-Vollständigkeit

Wie viele von all Ihren Produkten, die auf einer bestimmten Domain angeboten werden, wurden von Wiser abgeglichen? Dies wird berechnet, indem die Anzahl der Matches durch die Anzahl aller potentiellen Matches geteilt wird.

Metrik 2

Match-Genauigkeit

Wie viele von den Produkten, die online übereingestimmt haben, wurden korrekt zugeordnet? Dies wird berechnet, indem die Anzahl der korrekten Matches durch die Anzahl der Laden-Überprüfungen geteilt wird.

Metrik 3

Missions-Genauigkeit

Unter Berücksichtigung der Gesamtzahl der Datensets, die von Kunden bewertet wurden – auch bekannt als Missionen – wie viele wurden erfolgreich überprüft?

Metrik 4

Match-Rate

Wie oben bereits erwähnt, gibt die Match-Rate Auskunft darüber, wie viele Produkte in Ihrem Katalog mit denen auf einer vorhandenen Domain oder allen Domains übereingestimmt haben. Dies wird berechnet, indem die Anzahl der Matches durch die Anzahl aller Produkte in Ihrem Katalog geteilt wird.

Die Match-Rate ist jedoch nur die Spitze des Eisbergs, während die anderen drei Metriken das gesamte Bild darstellen und erklären, ob Ihre Daten als hochwertig betrachtet werden können oder nicht. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung des Prozesses können wir die Genauigkeit und den Geltungsbereich von Preisgestaltungsdaten im Laufe der Zeit verbessern, während Sie dem Wert und der Qualität Ihrer Daten voll und ganz vertrauen können.

Fazit

Sind meine Daten korrekt? Sind sie für mein Unternehmen von Nutzen? Kann ich sie nutzen, um Entscheidungen zu treffen und unsere Geschäftsziele zu unterstützen? Mit den Qualitätsdaten von Wiser lautet die Antwort: Ja, ja und ja.

Wiser SolutionsDie Initiativen von Datenqualität dienen dem Schutz Ihrer Investitionen und tragen direkt zu Ihren KPIs bei, dank

  • einem menschlichen In-House-Bewertungsteam
  • geschützten Algorithmen und einer mobile App
  • Unterstützung durch Crowdsourcing-Personal, das die Validierung durchführt
  • Ein organisatorischer Schwerpunkt auf Metriken der Datenqualität einschließlich der Match-Rate, aber auch darüber hinausgehend

Mit Wiser müssen Sie sich keine Sorgen mehr machen Über uns die Qualität der Daten, die auf Ihren Schreibtisch kommen. Durch die vielen Überprüfungs- und Validierungsebenen zwischen Datenerfassung und -analyse werden Ausreißer und Ungenauigkeiten entfernt, sodass Sie mehr Zeit für die Auswertung der Daten haben. Wiser gibt sich nie zufrieden und forscht und implementiert ständig an fortschrittlicheren und umfassenderen Lösungen, um die Qualität aller Datensätze zu gewährleisten.

Warum sollte man sich an Wiser wenden, wenn man zuverlässige Daten für den stationären und den Online-Handel retail benötigt? Weil, wie bei einem komplexen Rezept, das mit den falschen Zutaten gebacken wird, das fertige Produkt das Ziel verfehlen wird. Nur dass das fertige Produkt nicht ein Apfelkuchen ist, sondern Ihr Geschäft. Jedes Unternehmen, das auf datengestützten Erkenntnissen aufbaut, benötigt nur die besten, genauesten und zuverlässigsten Daten auf dem Markt. Wir sind bereit, mit Ihnen zu besprechen, wie wir Ihnen diese hochwertigen retail Daten liefern können.

Nützliche Erkenntnisse sind nur ein Gespräch entfernt.

Wir würden Ihnen gerne sofort Zugriff auf unsere Commerce Execution Suite gewähren, aber zuerst benötigen wir einige Informationen. Helfen Sie uns, mehr über Ihr Unternehmen zu erfahren, damit wir Ihnen eine ideale Lösung empfehlen können.