L'importanza dell'arricchimento dei dati nella fornitura di esperienze di personalizzazione dei clienti

Qui analizzeremo cos'è l'arricchimento dei dati e come aiuta le organizzazioni a migliorare le esperienze di personalizzazione dei clienti.

Le aziende spesso richiedono che dati di terze parti come i dati dei social media facciano parte dei dati dei clienti esistenti. Ciò consente alle aziende di creare esperienze personalizzate, eseguire campagne di marketing mirate, creare strategie avanzate di generazione di contatti e molto altro. Questo aumento, aggiunta o aggiunta di dati a un set di dati esistente è definito arricchimento dei dati.

Arricchimento dei dati nelle grandi aziende con fonti di dati disparate

Non è raro che rivenditori, banche, compagnie assicurative e altre società simili rivolte ai consumatori desiderino arricchire le proprie informazioni. Molto spesso, queste grandi aziende hanno origini dati o sistemi diversi. Ad esempio, il reparto marketing di una banca può memorizzare le informazioni sui clienti in un CRM o sistema diverso. Il sistema di assistenza clienti può memorizzare le informazioni in un altro sistema. Se la banca vuole avviare un servizio di personalizzazione del cliente, o per comprendere il percorso del cliente, dovrà aggiungere i dati da queste fonti alla fonte principale per avere un'unica visione della verità.

Questa modifica delle fonti di dati per ottenere informazioni più approfondite è una pratica comune nelle organizzazioni, tuttavia, fonti di dati disparate rappresentano una sfida significativa per il raggiungimento di questo obiettivo. Le aziende devono dedicare una notevole quantità di tempo alla pulizia e alla corrispondenza di più origini dati per essere in grado di creare una vista cliente completa o "arricchita".

Il primo passo quindi per l'arricchimento dei dati è in realtà la pulizia dei dati. Senza dati puliti, non sarai in grado di ottenere le informazioni necessarie per creare una vista del cliente che possa essere utilizzata per offrire esperienze personalizzate.

Perché le aziende hanno bisogno di arricchire i dati?

Oltre a soddisfare i moderni obiettivi aziendali, l'arricchimento dei dati consente anche:

• Definizione e gestione di più livelli di gerarchie di dati
• Creazione di nuove regole aziendali e classificazione dei dati
• Elaborazione e gestione dei dati in modo più efficiente
• Utilizzo dei dati per l'analisi predittiva

L'arricchimento dei dati influisce anche sugli obiettivi operativi e organizzativi poiché le aziende continuano ad aggiornare la propria capacità di trasformazione digitale, intelligenza artificiale e sistemi di apprendimento automatico. Affinché queste trasformazioni avvengano, le aziende dovranno fare affidamento su dati di alta qualità e unificare fonti disparate per creare un'unica versione della verità.

L'obiettivo alla base dell'arricchimento dei dati risiede tuttavia nella necessità di personalizzare le esperienze dei clienti. Ad esempio, la banca menzionata in questo esempio dovrà arricchire il proprio database clienti esistente con informazioni sulla famiglia (informazioni sui familiari del cliente) per fornire ai clienti prestiti studenteschi per i propri figli. Questo tipo di servizio personalizzato guida la necessità di arricchimento dei dati.

Comprendere le sfide significative con l'arricchimento dei dati

Un processo impegnativo, l'arricchimento dei dati inizia esaminando la qualità dei dati dei tuoi dati esistenti *e* dei tuoi nuovi dati.

Ecco un elenco di sfide che minacciano il successo di un progetto di arricchimento dei dati.

1. I dati archiviati in sistemi disparati differiscono in termini di formato, attributi e informazioni. Per ricavare informazioni da queste fonti, i dati devono prima essere ordinati, ripuliti e abbinati all'interno dell'origine dati per rimuovere i duplicati.
2. Anche se stai ottenendo dati di terze parti come account di social media o moduli di pagine Web, i dati dovranno essere profilati per verificare la presenza di informazioni incomplete o incoerenti, ripuliti per rimuovere errori di dati e deduplicare per rimuovere le informazioni duplicate. Una volta che questo set di dati è pronto, dovrà essere aggiunto ai dati esistenti. Ecco la parte divertente.
3. Se l'azienda non ha ripulito o aggiornato i dati esistenti, dovrà ripulire questa origine dati prima di poter integrare i nuovi dati. Questa origine dati può essere costituita da milioni di righe di dati, rendendo difficile l'utilizzo di metodi di pulizia manuale.
4. Infine, quando entrambe le origini dati vengono ripulite…. Deve essere abbinato! Questa è la parte difficile. A differenza di pochi decenni fa, i dati oggi sono eccessivamente complessi per formato e struttura. Sebbene sia relativamente facile catturare duplicati con le stesse caratteristiche, la vera sfida sta nel catturare duplicati probabilistici. Ciò significa campi di dati che possono rappresentare la stessa entità ma con nomi di ortografia, numeri di telefono o persino indirizzi e-mail diversi. Pertanto, la necessità di accuratezza è un requisito importante quando si tratta di corrispondenza dei dati.

L'arricchimento dei dati, quindi, non è una semplice questione di aggiungere nuove colonne a un database esistente. Implica la pulizia profonda, l'eliminazione dei duplicati e la creazione di una vista che fornisce un'immagine accurata del profilo del cliente che può essere utilizzata nell'esecuzione di una campagna di personalizzazione del cliente.

Il ruolo della corrispondenza dei dati nell'arricchimento dei dati

Uno dei processi chiave nell'arricchimento dei dati è la corrispondenza dei dati. Quando si abbinano i dati a un'altra fonte, l'accuratezza è una delle preoccupazioni principali. Sebbene le aziende spendano milioni di dollari per assumere specialisti e analisti di dati, non riescono ancora a ottenere un'accuratezza dell'80% nella corrispondenza dei dati. La precisione è solo una parte della corrispondenza dei dati.

Un'altra parte importante è la pulizia e la deduplicazione dei dati.

Con i repository di dati, le possibilità di informazioni duplicate sono sempre elevate.

È abbastanza semplice se ci pensi.

Ogni volta che un cliente aggiorna il proprio numero di telefono, i propri indirizzi e-mail o i dati dell'indirizzo, è possibile che un record duplicato venga generato automaticamente o eseguito manualmente.

Prendi ad esempio i moduli web. Un utente può inserire accidentalmente le proprie informazioni due volte, ogni volta utilizzando un nuovo indirizzo e-mail o un nuovo numero di telefono (campi che di solito determinano l'unicità).

L'arricchimento dei dati sarà efficace solo quando questi duplicati vengono ordinati e i record sono puliti. Una volta rimossi i dati duplicati, i dati verranno abbinati per assegnare le informazioni corrette all'entità giusta.

Conclusione

Nel mondo dei big data, le aziende cercano di ottenere informazioni più approfondite sui propri clienti. L'arricchimento dei dati è il processo che consente alle aziende di unire più origini dati in una vista cliente consolidata. Per avere successo nell'arricchimento dei dati, tuttavia, le aziende devono disporre di dati di cui potersi fidare, motivo per cui dovranno investire in soluzioni e framework di qualità dei dati che consentano loro di ottenere dati puliti e utilizzabili. Dai un'occhiata alla qualità dei dati della tua organizzazione. Pensi di avere dati di alta qualità per portare avanti un progetto di arricchimento dei dati?