Was nützen Daten, wenn sie fehlerhaft sind? Während neue Lösungen auftauchen, um die Frage "Wie sammle ich Daten?" zu lösen, sollten Sie die Bedeutung der Datenvalidierung und die Frage, wie genau die Daten tatsächlich sind, nicht übersehen.
Das gilt besonders für den stationären Einzelhandel. Preisgestaltung, Werbeaktionen, Einhaltung von Auslagen und vieles mehr - Sie brauchen Daten über alle Segmente Ihres Geschäfts. Und obwohl Sie viele Möglichkeiten haben, diese Daten auf kommerzieller Ebene zu sammeln, ist es fast unmöglich, diese Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, wenn Sie kein Vertrauen in ihre Genauigkeit haben.
Es gibt zwei Probleme, die hier eine Rolle spielen: Nr. 1 ist, dass In-Store-Daten in großem Umfang aus einer Vielzahl von Gründen von Natur aus unvollkommen sind. Nr. 2 ist, dass diese Rohdaten anschließend validiert werden müssen, damit Sie nur die genauesten, umsetzbaren Erkenntnisse erhalten, die Sie benötigen.
Warum unvollkommene Daten Teil des In-Store Retail sind
Um die Bedeutung der Datenvalidierung zu verstehen, muss man sich zunächst die Herausforderungen der Datenerfassung in der Filiale bewusst machen.
Für den Anfang haben Sie vielleicht Ihre Produkte in vielen Geschäften verkauft oder Sie sind ein Einzelhändler mit mehreren Standorten. Wie können Sie Augen in den Laden bekommen, wenn dieser Hunderte von Kilometern entfernt ist? Es gibt vielleicht nicht genug Zeit am Tag, um regelmäßig Teams vor Ort zu haben.
Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass ein vorschriftsmäßiges Geschäft oder Display schnell nicht mehr vorschriftsmäßig sein kann. Ihr letztes Audit könnte bereits veraltet sein, und Sie haben möglicherweise nicht die Ressourcen, um rechtzeitig wieder vor Ort zu sein, um Probleme zu erkennen, bevor sie sich auf den Umsatz auswirken.
Diese Herausforderungen bedeuten, dass Ihr Verständnis der Compliance Ihres In-Store-Merchandisings fehlerhaft sein könnte und eine Lösung benötigt wird. Eine solche Lösung könnten Crowdsourced-Daten sein. Dank der Technologie mobilisiert Wiser ein landesweites Netzwerk von Einkäufern, die Ihre Marke oder Ihre Geschäfte persönlich beobachten und Daten zur Validierung und Analyse zurückmelden.
Wie die Datenvalidierung Qualität und Genauigkeit sicherstellt
Unvollständige, ungenaue und inkonsistente Daten. Bei der Sichtung der Informationsmenge im stationären Einzelhandel ist die Datenvalidierung ein Muss, um diesen Bedenken entgegenzuwirken.
Nehmen Sie die Crowdsourced-Daten von Mobee als Beispiel. Ein öffentlicher Einkäufer muss eine Mindestzeit im Geschäft sein, um sich eine genaue Meinung bilden zu können - und, was wichtig ist, er muss im richtigen Geschäftsein. Die Fotoqualität ist ein Muss, wenn die Kunden gebeten werden, Fotos von Auslagen, Konkurrenten und dergleichen zu machen.
Der Zweck der Datenvalidierung ist es, Ausreißer oder falsche Daten zu entfernen, damit Sie die Analyse beschleunigen können. Daher hat Ihr Datensatz die höchste Chance auf Genauigkeit und Qualität.
Wie man Daten validiert
Der erste Schritt zu genauen und validierten Daten ist Transparenz im Erhebungsprozess. Es gibt immer einen Ausreißer in einem Datensatz, und Datenanbieter und Einzelhändler müssen wissen, dass die Wahrheit nicht immer von Anfang an offensichtlich ist. Eine transparente Arbeitsbeziehung sorgt dafür, dass sich alle Parteien auf das konzentrieren, was wichtig ist: genaue, umsetzbare Erkenntnisse.
Die Validierung fällt oft dem menschlichen Auge zu. Es braucht einen erfahrenen Datenwissenschaftler, um Daten zu überprüfen und diese Ausreißer zu identifizieren und die Informationen zu einer genaueren Endanalyse zu verdichten. Ihr Datenanbieter sollte Sie darüber informieren, wann - und warum - die Daten unvollkommen sind. Dies fördert das Vertrauen. Bei der Validierung werden diese Unstimmigkeiten identifiziert und entweder entfernt oder zur weiteren Verfeinerung des Erfassungsprozesses verwendet.
Wenn ein Mensch die Informationen überprüft, bietet dies eine zusätzliche Sicherheitsebene, um sicherzustellen, dass die Daten qualitativ hochwertig und korrekt sind. So sieht die Validierung von öffentlich gesammelten Daten aus:
- Bestätigung der Zeit des Käufers im Geschäft
- Bestätigung, dass der Einkäufer im richtigen Geschäft war
- Qualität der in den Daten enthaltenen Fotos
Sobald der Datensatz diese Kriterien erfüllt, haben Sie Vertrauen in seine Genauigkeit und Qualität. Dies wird Ihnen nur helfen, die Informationen zu analysieren und Lösungen für alle aufgedeckten Probleme in der Filiale zu implementieren.
Möchten Sie mehr darüber erfahren, was Datenvalidierung ist und wie der Prozess hinter der Validierung aussieht? Setzen Sie sich noch heute mit Wiser in Verbindung, um weitere Informationen über die Datenerfassung in der Filiale und diesen immer wichtiger werdenden Schritt zu erhalten.
