保持数据清洁的六种方法

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如果您最近没有仔细查看您的联系人数据库，那么您并不孤单。在清理收件箱、房屋和照片库之间，有许多物理和数字资产需要清理和维护。 即使对于那些一生都在与数据打交道的人来说，清理也不一定是最快乐的任务。Forbes.com 的一项调查发现，57% 的数据科学家表示，清理和组织数据是他们工作中最不愉快的部分。但您不必使用大数据集来需要“干净的数据”。 无论如何，什么是“干净的数据”？ 准备好优化您的联系人数据库了吗？查看本节有关细分的课程。 要了解干净的数据，让我们从坏数据开始。 Harte-Hanks将“坏”数据定义为：“无法支持通过正确渠道向正确个人传递正确信息这一使命的数据。”我们可以用一个现实生活中的例子来更好地理解这意味着什么。

考虑一下手机中过时的联系人如何阻止您与某人通信。您希望您的营销工作也遭遇同样的命运吗？ Econsultancy 的电子邮件营销普查报告列出了质量、细分、个性化和自动化营销活动，这些内容仍然是 2016 年营销人员最重要的因素。查看以下结果： 电子邮件营销-人口普查-访问者访问带有 HubSpot 跟踪代码的页面时存储在访问 菲律宾数据 者浏览器中的 cookie。 评估唯一代码或用户令牌后，接下来是电子邮件地址。 每个电子邮件地址只能有一条联系人记录。如果已存在具有相同电子邮件地址的联系人，则任何新的联系人信息都将添加到现有联系人记录中。



那么，像上面的例子一样，你的数据库中同一个人的原因是什么？ 以下是一些可能的原因： 虽然姓名相同，但电子邮件地址不同。 每个唯一的电子邮件地址都会创建一个新的联系人记录。 随着时间的推移，该人填写了多份表格。他们已清除浏览器 cookie 并提供了不同的电子邮件地址。您是否曾经使用不同的电子邮件地址从同一家公司注册过电子邮件通信？我当然有。请记住，您的数据库会将两个唯一的电子邮件地址解释为不同的联系人，即使在这种情况下实际上是同一个人。 建议的操作过程是合并联系人。