Metin, pazarlama verilerinin temizlenmesi, modellenmesi ve yönetimi konularında bilgi veriyor. Pazarlamacılar için önemli olan bu süreçler, verilerin değerini maksimize etmeye ve doğru pazarlama stratejileri geliştirmeye yardımcı oluyor. James Hunt, verilerin temizlenmesi ve modellenmesinin, bilgi ve bilgelik elde etmek için gerekli olduğunu vurguluyor. Verilerin temizlenmesi üç aşamada gerçekleşiyor: mekanik temizlik, açık haritalama ve desenler ve kurallar. Mekanik temizlik, verilerin anlamını değiştirmeden düzenlenmesini içeriyor. Açık haritalama, veri kümesini basitleştirerek model performansını artırıyor. Desenler ve kurallar ise verilerdeki tutarsızlıkları ve hataları belirleyip düzeltiyor. James, veri temizleme kararlarının belgelenmesi gerektiğini belirtiyor. Bu kararlar, gelecekteki eylemleri bilgilendirmek için önemlidir. Ayrıca, gözlemlenebilirlik, veri yönetiminden daha önemli olarak vurgulanıyor. Doğru gözlemlenebilirlik uygulamaları, hatalı verilerin tespit edilmesini ve düzeltilmesini sağlıyor. Pazarlamacılar, bu bilgileri kullanarak veri setlerinin bütünlüğünü artırabilir ve pazarlama stratejilerini optimize edebilirler. CRM platformları, müşteri geri bildirimleri ve web analitikleri gibi kaynaklardan elde edilen veriler, bu süreçlerden fayda sağlayabilir. Pazarlamacılar, bu bilgileri kullanarak daha etkili kampanyalar oluşturabilir ve müşteri davranışlarını daha iyi anlayabilirler.
Kaynak: https://contentmarketinginstitute.com/articles/data-cleaning-basics/
