La importancia del enriquecimiento de datos en la entrega de experiencias de personalización del cliente

Aquí veremos qué es el enriquecimiento de datos y cómo ayuda a las organizaciones a mejorar las experiencias de personalización de sus clientes.

Las empresas a menudo requieren que los datos de terceros, como los datos de las redes sociales, formen parte de los datos de sus clientes existentes. Esto permite a las empresas crear experiencias personalizadas, ejecutar campañas de marketing dirigidas, crear estrategias avanzadas de generación de prospectos y mucho más. Este aumento, anexión o adición de datos a un conjunto de datos existente se denomina enriquecimiento de datos.

Enriquecimiento de datos en grandes empresas con fuentes de datos dispares

No es raro que minoristas, bancos, compañías de seguros y otras empresas similares orientadas al consumidor deseen enriquecer su información. Muy a menudo, estas grandes empresas tienen fuentes de datos o sistemas dispares. Por ejemplo, el departamento de marketing de un banco puede almacenar la información del cliente en un CRM o sistema diferente. El sistema de atención al cliente puede almacenar información en otro sistema. Si el banco desea iniciar un servicio de personalización del cliente, o comprender su viaje como cliente, deberá agregar datos de estas fuentes a la fuente principal para obtener una vista única de la verdad.

Esta modificación de las fuentes de datos para obtener información más profunda es una práctica común en las organizaciones, sin embargo, las fuentes de datos dispares son un desafío importante para lograr este objetivo. Las empresas tienen que dedicar una cantidad significativa de tiempo a limpiar y combinar múltiples fuentes de datos para poder crear una visión del cliente integral o "enriquecida".

Entonces, el primer paso para el enriquecimiento de datos es en realidad la limpieza de datos. Sin datos limpios, no podrá obtener los conocimientos que necesita para crear una vista del cliente que pueda usarse para brindar experiencias personalizadas.

¿Por qué las empresas necesitan enriquecer los datos?

Además de cumplir con los objetivos comerciales modernos, el enriquecimiento de datos también permite:

• Definición y gestión de múltiples niveles de jerarquías de datos
• Creación de nuevas reglas de negocio y clasificación de datos
• Procesar y administrar datos de manera más eficiente
• Uso de datos para análisis predictivo

El enriquecimiento de datos también afecta los objetivos operativos y organizativos a medida que las empresas continúan mejorando su capacidad para la transformación digital, la IA y los sistemas de aprendizaje automático. Para que estas transformaciones sucedan, las empresas deberán confiar en datos de alta calidad y unificar fuentes dispares para crear una única versión de la verdad.

Sin embargo, el objetivo subyacente del enriquecimiento de datos radica en la necesidad de personalizar las experiencias de los clientes. Por ejemplo, el banco mencionado en este ejemplo necesitará enriquecer su base de datos de clientes existente con información del hogar (información sobre los miembros de la familia del cliente) para proporcionar a los clientes préstamos estudiantiles para sus hijos. Este tipo de servicio personalizado impulsa la necesidad de enriquecimiento de datos.

Comprensión de los desafíos importantes con el enriquecimiento de datos

Un proceso desafiante, el enriquecimiento de datos comienza examinando la calidad de los datos existentes *y* de sus datos nuevos.

Aquí hay una lista de desafíos que amenazan el éxito de un proyecto de enriquecimiento de datos.

1. Los datos que se almacenan en sistemas dispares difieren en términos de formato, atributos e información. Para derivar información de estas fuentes, los datos primero deben clasificarse, limpiarse y combinarse dentro de la fuente de datos para eliminar los duplicados.
2. Incluso si está obteniendo datos de terceros, como cuentas de redes sociales o formularios de páginas web, será necesario perfilar los datos para verificar si hay información incompleta o inconsistente, limpiarlos para eliminar errores de datos y eliminar duplicados para eliminar información duplicada. Una vez que este conjunto de datos esté listo, será necesario agregarlo a los datos existentes. Aquí viene la parte divertida.
3. Si la empresa no ha limpiado o actualizado sus datos existentes, tendrá que limpiar esta fuente de datos antes de poder integrar los nuevos datos. Esta fuente de datos puede constar de millones de filas de datos, lo que dificulta el uso de métodos de limpieza manual.
4. Finalmente, cuando se limpian ambas fuentes de datos... ¡Hay que combinarlo! Esta es la parte difícil. A diferencia de hace algunas décadas, los datos de hoy son demasiado complejos en formato y estructura. Si bien es relativamente fácil capturar duplicados con las mismas características, el verdadero desafío radica en capturar duplicados probabilísticos. Esto significa campos de datos que pueden representar la misma entidad pero con nombres, números de teléfono o incluso direcciones de correo electrónico diferentes. Por lo tanto, la necesidad de precisión es un requisito importante cuando se trata de la comparación de datos.

El enriquecimiento de datos, por lo tanto, no es una simple cuestión de agregar nuevas columnas a una base de datos existente. Implica una limpieza profunda, la eliminación de duplicados y la creación de una vista que brinde una imagen precisa del perfil del cliente que se pueda usar en la ejecución de una campaña de personalización del cliente.

El papel de la coincidencia de datos en el enriquecimiento de datos

Uno de los procesos clave en el enriquecimiento de datos es la coincidencia de datos. Al hacer coincidir los datos con otra fuente, la precisión es una de las principales preocupaciones. Si bien las empresas gastan millones de dólares en la contratación de especialistas y analistas de datos, aún no logran obtener ni siquiera un 80 % de precisión en la comparación de datos. La precisión es solo una parte de la coincidencia de datos.

Otra parte importante es la limpieza de datos y la desduplicación de datos.

Con los repositorios de datos, las posibilidades de información duplicada siempre son altas.

Es bastante simple si lo piensas.

Cada vez que un cliente actualiza su número de teléfono, su dirección de correo electrónico o los datos de su dirección, es posible que se genere automáticamente un registro duplicado o que se haga manualmente.

Tomemos por ejemplo los formularios web. Un usuario puede accidentalmente completar su información dos veces, cada vez usando una nueva dirección de correo electrónico o un nuevo número de teléfono (campos que generalmente determinan la unicidad).

El enriquecimiento de datos solo será efectivo cuando estos duplicados estén ordenados y los registros estén limpios. Una vez que se eliminen los datos duplicados, los datos se combinarán para asignar la información correcta a la entidad correcta.

Conclusión

En el mundo de los grandes datos, las empresas se esfuerzan por obtener conocimientos más profundos sobre sus clientes. El enriquecimiento de datos es el proceso que permite a las empresas fusionar múltiples fuentes de datos en una vista consolidada del cliente. Sin embargo, para realmente tener éxito en el enriquecimiento de datos, las empresas deben tener datos en los que puedan confiar, por lo que deberán invertir en soluciones y marcos de calidad de datos que les permitan obtener datos limpios y utilizables. Eche un vistazo a la calidad de los datos de su organización. ¿Cree que tiene datos de alta calidad para emprender un proyecto de enriquecimiento de datos?