So funktioniert Twilio Protocols


Protocols hilft Unternehmen, verschiedene Arbeitsabläufe und Prozesse zu automatisieren, um saubere und konsistente Kundendaten in großem Umfang zu erhalten.
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Erstellen eines gemeinsamen Datenkatalogs
Ersetzen Sie veraltete Tabellen und stimmen Sie die Teams in Ihrem Unternehmen mit einem gut durchdachten Plan zur Nachverfolgung ab.
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Diagnose von Qualitätsproblemen
Automatisieren Sie den QA-Prozess und erkennen Sie Verstöße gegen die Datenqualität – ohne Zeit für das manuelle Testen Ihres Codes für die Nachverfolgung zu verschwenden.
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Vertrauensvolle Daten
Setzen Sie Datenstandards mit strengen Kontrollen durch, um nicht konforme Ereignisse zu unterbinden und die Qualität der Daten langfristig zu gewährleisten.
Datenintegrität als Superkraft
Schützen Sie Kundendaten mit bewährten Best Practices.
Funktionen von Protocols
Zugriff auf Tools zur Skalierung Ihres Datenqualitätsmanagements.


Verknüpfung all Ihrer Kundendaten
Die Pflege sauberer und konsistenter Daten ist einfach, wenn Sie alle Ihre Erstanbieterdaten auf einer einzigen Plattform sammeln, vereinheitlichen und aktivieren.
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Ersetzen Sie veraltete Tabellen durch eine Datenspezifikation, in der die Ereignisse und Eigenschaften, die Sie aus Ihren Quellen sammeln möchten, beschrieben sind.
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Zentrales Dashboard für Verstöße
Prüfen, lösen und leiten Sie nicht konforme Ereignisse aus allen verbundenen Quellen zentral weiter.
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Konfigurieren Sie ein Schema, um Ereignisse, Eigenschaften und Merkmale an der Quelle selektiv zu blockieren oder zu verhindern, dass sie Ihre CDP erreichen.
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Generieren Sie stark typisierte Analysebibliotheken anhand Ihres Plans zur Nachverfolgung und reduzieren Sie Implementierungsfehler.
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Transformationen zur Korrektur fehlerhafter Daten
Wenden Sie Transformationen an, um zu bestimmen, welche Daten an nachgelagerte Ziele gesendet werden.
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In-App-Berichte und tägliche E-Mail-Benachrichtigungen
Erhalten Sie die nötigen Informationen, um schnell auf jedes ungültige Ereignis reagieren zu können, bevor Ihr Team versehentlich falsche Daten als Entscheidungsgrundlage verwendet.
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Empfangen Sie Benachrichtigungen, wenn Anomalien beim Ereignisvolumen oder bei der Anzahl der Verstöße auftreten, damit Sie wissen, wann Ihre Datenerfassung unterbrochen ist, fehlt oder falsch ist.
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Erweitern Sie Ihren Workflow rund um die Erfassung und Aktivierung von Kundendaten mit unserer öffentlichen API.
Automatisierung Ihrer Data Governance und schnelles Skalieren
Entdecken Sie die Dokumentation, einen Online-Kurs und mehr, die Ihnen den Einstieg in die Arbeit mit Protocols erleichtern.
Benötigen Sie Hilfe bei der Einrichtung von Protocols?
Arbeiten Sie mit einem unserer vertrauenswürdigen Partner zusammen, um Ihre Lösung für Data Governance einzurichten und mit der Automatisierung der Datenqualität zu beginnen. Partner anzeigen
Übernehmen Sie ganz einfach die Kontrolle über Ihre Datenqualität
Entdecken Sie, wie Protocols das Vertrauen in Ihre Daten verbessert, den Zeitaufwand für die Validierung verringert und letztendlich Ihrem Unternehmen ein schnelleres Wachstum ermöglicht.


FAQ
Bei der Datenbereinigung geht es darum, sicherzustellen, dass die Daten vollständig, genau und zuverlässig sind, damit sie für Analysen, Entscheidungen und Berichte verwendet werden können. Die Datenbereinigung umfasst die Korrektur veralteter oder fehlender Informationen, die Anwendung standardisierter Namenskonventionen auf Dateneinträge zur Gewährleistung der Konsistenz, die Deduplizierung von Ereignissen, die Aufzeichnung von Datentransformationen zur Gewährleistung der Transparenz und vieles mehr.
Ohne eine ordnungsgemäße Datenbereinigung laufen Unternehmen Gefahr, ihre Strategien und Kampagnen auf ungenaue oder irreführende Informationen zu stützen. Doppelte Dateneinträge, unvollständige Felder und inkonsistente Benennungskonventionen sind häufige Ursachen für „schlechte Daten“, die Unternehmen jedes Jahr Millionen von Dollar an falschen Erkenntnissen und schlechten Entscheidungen kosten können.
Um eine solide Datengrundlage zu schaffen, ist es wichtig, die Prioritäten bei der Aufnahme von Daten zu setzen, die Namenskonventionen für diese Daten festzulegen und die Datenerfassung proaktiv mit dem Datenschutz in Einklang zu bringen. Der erste Schritt dazu ist die Identifizierung ergebnisorientierter Daten basierend auf den Geschäftszielen, die das Unternehmen mit einer CDP erreichen möchte. Diese Ziele müssen unbedingt zuerst definiert werden, wenn die Daten der CDP aussagekräftig sein sollen.
Sobald Sie die zu messenden ergebnisorientierten Ereignisse identifiziert haben, können Sie daraus einen Plan zur Nachverfolgung erstellen. Ein Plan zur Nachverfolgung bietet einen einheitlichen Überblick darüber, welche Daten wichtig sind, wo sie verfolgt werden und warum Sie sie verfolgen. Für eine detaillierte Aufschlüsselung der Abstimmung von Mitarbeitenden und Prozessen auf einen Plan zur Nachverfolgung empfehlen wir die Lektüre des Leitfadens zum Reifegrad von Kundendaten.