L'importance de l'enrichissement des données pour offrir des expériences de personnalisation aux clients

Nous verrons ici ce qu'est l'enrichissement des données et comment il aide les organisations à améliorer leurs expériences de personnalisation client.

Les entreprises exigent souvent que des données tierces telles que les données des médias sociaux fassent partie de leurs données clients existantes. Cela permet aux entreprises de créer des expériences personnalisées, de lancer des campagnes marketing ciblées, de créer des stratégies avancées de génération de leads et bien plus encore. Cette augmentation, ajout ou ajout de données à un ensemble de données existant est appelé enrichissement des données.

Enrichissement des données dans les grandes entreprises avec des sources de données disparates

Il n'est pas rare que les détaillants, les banques, les compagnies d'assurance et d'autres entreprises similaires en contact avec les consommateurs souhaitent enrichir leurs informations. Le plus souvent, ces grandes entreprises disposent de sources ou de systèmes de données disparates. Par exemple, le service marketing d'une banque peut stocker des informations sur les clients dans un CRM ou un système différent. Le système de support client peut stocker des informations dans un autre système. Si la banque souhaite initier un service de personnalisation des clients ou comprendre leur parcours client, elle devra annexer les données de ces sources à la source principale pour obtenir une vue unique de la vérité.

Cette modification des sources de données pour obtenir des informations plus approfondies est une pratique courante dans les organisations, cependant, des sources de données disparates constituent un défi important pour atteindre cet objectif. Les entreprises doivent passer beaucoup de temps à nettoyer et à faire correspondre plusieurs sources de données pour pouvoir créer une vue client complète ou "enrichie".

La première étape de l'enrichissement des données est en fait le nettoyage des données. Sans données propres, vous ne pourrez pas obtenir les informations dont vous avez besoin pour créer une vue client pouvant être utilisée pour offrir des expériences personnalisées.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d'enrichir leurs données ?

Outre la réalisation des objectifs commerciaux modernes, l'enrichissement des données permet également :

• Définir et gérer plusieurs niveaux de hiérarchies de données
• Création de nouvelles règles métier et classification des données
• Traiter et gérer les données plus efficacement
• Utilisation des données pour l'analyse prédictive

L'enrichissement des données a également un impact sur les objectifs opérationnels et organisationnels, car les entreprises continuent d'améliorer leur capacité de transformation numérique, d'intelligence artificielle et de systèmes d'apprentissage automatique. Pour que ces transformations se produisent, les entreprises devront s'appuyer sur des données de haute qualité et unifier des sources disparates pour créer une version unique de la vérité.

L'objectif sous-jacent de l'enrichissement des données réside cependant dans la nécessité de personnaliser les expériences client. Par exemple, la banque mentionnée dans cet exemple devra enrichir sa base de données client existante avec des informations sur le ménage (informations sur les membres de la famille du client) pour fournir aux clients des prêts étudiants pour leurs enfants. Ce type de service personnalisé entraîne le besoin d'enrichissement des données.

Comprendre les défis importants liés à l'enrichissement des données

Processus exigeant, l'enrichissement des données commence par l'examen de la qualité des données de vos données existantes *et* de vos nouvelles données.

Voici une liste de défis qui menacent le succès d'un projet d'enrichissement de données.

1. Les données stockées dans des systèmes disparates diffèrent en termes de format, d'attributs et d'informations. Pour dériver des informations de ces sources, les données doivent d'abord être triées, nettoyées et mises en correspondance dans la source de données pour supprimer les doublons.
2. Même si vous obtenez des données tierces telles que des comptes de médias sociaux ou des formulaires de page Web, les données devront être profilées pour vérifier les informations incomplètes ou incohérentes, nettoyées pour supprimer les erreurs de données et dédupliquées pour supprimer les informations en double. Une fois que cet ensemble de données est prêt, il devra ensuite être ajouté aux données existantes. Voici la partie amusante.
3. Si l'entreprise n'a pas nettoyé ou mis à jour ses données existantes, elle devra nettoyer cette source de données avant de pouvoir intégrer les nouvelles données. Cette source de données peut être constituée de millions de lignes de données, ce qui rend difficile l'utilisation de méthodes de nettoyage manuel.
4. Enfin, lorsque les deux sources de données sont nettoyées…. Il faut l'assortir ! C'est la partie délicate. Contrairement à il y a quelques décennies, les données d'aujourd'hui sont trop complexes dans leur format et leur structure. Bien qu'il soit relativement facile d'attraper des doublons avec les mêmes caractéristiques, le véritable défi consiste à attraper des doublons probabilistes. Cela signifie des champs de données qui peuvent représenter la même entité mais avec des noms, des numéros de téléphone ou même des adresses e-mail différents. Par conséquent, le besoin de précision est une exigence majeure lorsqu'il s'agit de faire correspondre les données.

L'enrichissement des données ne consiste donc pas simplement à ajouter de nouvelles colonnes à une base de données existante. Cela implique un nettoyage en profondeur, l'élimination des doublons et la création d'une vue qui donne une image précise du profil du client qui peut être utilisée dans l'exécution d'une campagne de personnalisation du client.

Le rôle de la correspondance des données dans l'enrichissement des données

L'appariement des données est l'un des processus clés de l'enrichissement des données. Lors de la mise en correspondance de données avec une autre source, l'exactitude est l'une des principales préoccupations. Alors que les entreprises dépensent des millions de dollars pour embaucher des spécialistes et des analystes de données, elles ne parviennent toujours pas à obtenir une précision de 80 % dans la correspondance des données. L'exactitude n'est qu'une partie de l'appariement des données.

Une autre partie importante est le nettoyage des données et la déduplication des données.

Avec les référentiels de données, les risques de duplication d'informations sont toujours élevés.

C'est assez simple si vous y réfléchissez.

Chaque fois qu'un client met à jour son numéro de téléphone, ses adresses e-mail ou ses données d'adresse, il est possible qu'un enregistrement en double soit généré automatiquement ou manuellement.

Prenons par exemple les formulaires Web. Un utilisateur peut accidentellement remplir ses informations deux fois, en utilisant à chaque fois une nouvelle adresse e-mail ou un nouveau numéro de téléphone (champs qui déterminent généralement l'unicité).

L'enrichissement des données ne sera efficace que lorsque ces doublons seront triés et que les enregistrements seront propres. Une fois les données en double supprimées, les données seront mises en correspondance pour attribuer les bonnes informations à la bonne entité.

Conclusion

Dans le monde du Big Data, les entreprises s'efforcent d'obtenir des informations plus approfondies sur leurs clients. L'enrichissement des données est le processus qui permet aux entreprises de fusionner plusieurs sources de données dans une vue client consolidée. Cependant, pour vraiment réussir dans l'enrichissement des données, les entreprises doivent disposer de données fiables, c'est pourquoi elles devront investir dans des solutions et des cadres de qualité des données qui leur permettront d'obtenir des données propres et utilisables. Examinez la qualité des données de votre organisation. Vous pensez disposer de données de qualité pour poursuivre un projet d'enrichissement de données ?