डेटा क्वालिटी क्यों ज़रूरी है: खराब डेटा की कीमत

एक प्रोडक्ट मैनेजर को मंगलवार को कन्वर्ज़न में उछाल दिखता है। वह मान लेती है कि नई लैंडिंग पेज कॉपी काम कर रही है और बजट बढ़ा देती है। शुक्रवार तक वह उछाल टिकता नहीं। उसने ऐसी चीज़ के लिए विज्ञापनों पर $5,000 बर्बाद कर दिए जो असली थी ही नहीं।

एक मार्केटिंग डायरेक्टर रेफ़रल ट्रैफ़िक देखता है और पाता है कि एक नया सोर्स महीने में 500 विज़िटर ला रहा है। वह उसी के आधार पर एक पार्टनरशिप बना लेता है। छह महीने बाद उसे पता चलता है कि वह सोर्स शुरू से स्पैम था।

ये काल्पनिक कहानियां नहीं हैं। डेटा क्वालिटी बिगड़ने पर ऐसा ही होता है।

गलत एनालिटिक्स की असली कीमत

खराब डेटा तीन तरह से पैसा खाता है।

बर्बाद मार्केटिंग बजट

आप झूठे संकेतों के आधार पर कैंपेन ऑप्टिमाइज़ करते हैं। आप ऐसे चैनलों में पैसा लगाते हैं जो देखने में अच्छे लगते हैं, पर असल में अच्छे नहीं हैं। डेटा कहता है कि कुछ मौके काम नहीं करेंगे, तो आप उन्हें छोड़ देते हैं। इस बीच आपके असली बेहतरीन चैनल नज़रअंदाज़ हो जाते हैं, क्योंकि डेटा उनके नतीजे कम दिखाता है। गलत फ़ैसलों पर बर्बाद हुआ पैसा महीने दर महीने बढ़ता जाता है।

हाथ से निकले ग्रोथ के मौके

अगर आपका डेटा असली ट्रैफ़िक पैटर्न या कन्वर्ज़न बढ़ाने वाली चीज़ें छिपा देता है, तो आप उन्हें ऑप्टिमाइज़ नहीं करते। 10% का सुधार यूं ही पड़ा रह जाता है, क्योंकि आपने समस्या देखी ही नहीं। एक साल में यह काफ़ी बड़ी कमाई का नुकसान बन जाता है, जो अपने असली डेटा को न देख पाने से हुआ।

टीम में खींचतान

जब टीमें आंकड़ों पर एकमत नहीं होतीं, तो कोई काम तेज़ी से नहीं होता। आपका CEO आपके मेट्रिक्स पर सवाल उठाता है। आपकी फ़ाइनेंस टीम आपका डेटा जांचती है। आपकी टीम एनालिटिक्स पर भरोसा करना छोड़ देती है। यह शक धीरे-धीरे फैलता है। जल्दी ही कोई भी आपके मापे हुए किसी आंकड़े पर यकीन नहीं करता और फ़ैसले लेने की रफ़्तार धीमी पड़ जाती है।

नुकसान से पहले डेटा क्वालिटी की समस्याएं कैसे पहचानें

डेटा क्वालिटी की समस्याएं आमतौर पर अजीब गड़बड़ियों के रूप में दिखती हैं। ट्रैफ़िक बिना वजह उछल जाता है। कन्वर्ज़न रेट रातों-रात बहुत बदल जाता है। एक टूल दूसरे टूल से बहुत अलग आंकड़े दिखाता है।

ये चेतावनी के संकेत दिखें, तो इन्हें नज़रअंदाज़ न करें। गहराई से देखें। पूछें: क्या बदला? क्या यह असली है या माप की गलती? असली उछाल और डेटा की गलती का फ़र्क आमतौर पर देखने पर पकड़ में आ जाता है।

डेटा क्वालिटी की समस्या बताने वाले आम चेतावनी संकेत

• कैंपेन में कोई बदलाव किए बिना ट्रैफ़िक या कन्वर्ज़न रेट अचानक 20% या उससे ज़्यादा उछल जाए
• आपका एनालिटिक्स और आपका पेमेंट प्रोसेसर अलग-अलग ट्रांज़ैक्शन गिनती दिखाएं
• बाउंस रेट बहुत गिर जाए, लेकिन साइट पर बिताया गया समय न सुधरे
• डिवाइस या लोकेशन का ट्रैफ़िक रातों-रात बदल जाए (जैसे 50% ट्रैफ़िक अचानक किसी ऐसे देश से आने लगे जहां आप सेवा नहीं देते)
• एक मार्केटिंग चैनल का एट्रिब्यूशन एकदम सही दिखे, जबकि बाकी चैनलों का डेटा अधूरा हो
• सर्वर लॉग में ऐसा ट्रैफ़िक दिखे जिसे एनालिटिक्स पकड़ नहीं पाता

परफ़ेक्शन से ज़्यादा क्वालिटी क्यों मायने रखती है

आप 100% सही एनालिटिक्स कभी नहीं पा सकते। ट्रैकिंग ब्लॉकर हमेशा रहेंगे। बॉट किसी न किसी तरह अंदर आ ही जाएंगे। आपकी टाइम ज़ोन सेटिंग कहीं न कहीं थोड़ी गलत होगी ही।

परफ़ेक्ट सटीकता लक्ष्य नहीं है। लक्ष्य डेटा क्वालिटी है।

क्वालिटी डेटा का मतलब क्या है

क्वालिटी का मतलब है कि आप जानते हैं आपका डेटा कैसे इकट्ठा होता है और उसमें क्या-क्या शामिल है। आप समझते हैं कि कौन से ब्लाइंड स्पॉट हैं और वे कितने बड़े हैं। आप बता सकते हैं कि बदलाव असली हैं या माप की गड़बड़ी। आपको पता होता है कि आंकड़ों को संदर्भ के साथ कैसे पढ़ना है, और कब किसी मेट्रिक पर भरोसा करना है और कब और गहराई से देखना है।

क्वालिटी डेटा का बिज़नेस पर असर

जब आपकी टीम यह समझ लेती है, तो खराब डेटा फ़ैसले लेने की प्रक्रिया नहीं बिगाड़ पाता। आप भरोसे के साथ आगे बढ़ते हैं। आप समस्याएं जल्दी पकड़ लेते हैं। आप ग्रोथ पर बेहतर दांव लगाते हैं, क्योंकि आप नीचे के डेटा को समझते हैं। डेटा क्वालिटी में किया गया निवेश सही आंकड़ों पर आधारित आपके पहले समझदार फ़ैसले में ही वसूल हो जाता है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल