顧客のパーソナライズ体験を提供する上でのデータ強化の重要性

公開: 2022-04-12

ここでは、データエンリッチメントとは何か、そしてそれが組織が顧客のパーソナライズエクスペリエンスを向上させるのにどのように役立つかについて説明します。

多くの場合、企業はソーシャルメディアデータなどのサードパーティデータを既存の顧客データの一部にする必要があります。これにより、企業はパーソナライズされたエクスペリエンスを作成し、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを実行し、高度なリード生成戦略などを作成できます。この既存のデータセットへのデータの拡張、追加、または追加は、データエンリッチメントと呼ばれます。

異なるデータソースを持つ大企業でのデータエンリッチメント

小売業者、銀行、保険会社、およびその他の同様の消費者向け企業が情報を充実させたいと考えることは珍しくありません。ほとんどの場合、これらの大企業は異なるデータソースまたはシステムを持っています。たとえば、銀行のマーケティング部門は、顧客情報を別のCRMまたはシステムに保存する場合があります。カスタマーサポートシステムは、別のシステムに情報を保存する場合があります。銀行が顧客のパーソナライズサービスを開始したい場合、または顧客の旅を理解したい場合は、真実の単一のビューを取得するために、これらのソースからのデータをメインソースに追加する必要があります。

より深い洞察を得るためのこのデータソースの修正は、組織では一般的な方法ですが、異なるデータソースは、この目標を達成するための重要な課題です。企業は、包括的な、または「充実した」顧客ビューを構築できるようにするために、複数のデータソースのクリーニングと照合にかなりの時間を費やす必要があります。

次にデータを強化するための最初のステップは、実際にはデータのクリーニングです。クリーンなデータがないと、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するために使用できるカスタマービューを構築するために必要な洞察を得ることができません。

なぜ企業はデータを充実させる必要があるのですか？

最新のビジネス目標を達成するだけでなく、データの強化により次のことも可能になります。

複数レベルのデータ階層の定義と管理
新しいビジネスルールの作成とデータの分類
データをより効率的に処理および管理する
予測分析のためのデータの使用

企業がデジタルトランスフォーメーション、AI、機械学習システムの能力をアップグレードし続けるため、データの強化は運用上および組織上の目標にも影響を与えます。これらの変革を実現するには、企業は高品質のデータに依存し、さまざまなソースを統合して、真実の単一バージョンを作成する必要があります。

ただし、データ強化の根本的な目標は、顧客体験をパーソナライズする必要性にあります。たとえば、この例で言及されている銀行は、既存の顧客データベースを世帯情報（顧客の家族に関する情報）で強化して、顧客に子供向けの学生ローンを提供する必要があります。この種のパーソナライズされたサービスは、データ強化の必要性を促進します。

データ強化に関する重要な課題を理解する

やりがいのあるプロセスであるデータエンリッチメントは、既存のデータと新しいデータのデータ品質を調べることから始まります。

これは、データ強化プロジェクトの成功を脅かす課題のリストです。

異種システムに格納されるデータは、形式、属性、および情報の点で異なります。これらのソースから情報を取得するには、最初にデータを並べ替え、クレンジングし、データソース内で照合して、重複を削除する必要があります。
ソーシャルメディアアカウントやウェブページフォームなどのサードパーティのデータを取得している場合でも、データのプロファイルを作成して不完全または一貫性のない情報をチェックし、データエラーを削除するためにクレンジングし、重複する情報を削除するために重複排除する必要があります。このデータセットの準備ができたら、既存のデータに追加する必要があります。ここに楽しい部分があります。
会社が既存のデータをクレンジングまたは更新していない場合は、新しいデータを統合する前に、このデータソースをクレンジングする必要があります。このデータソースは数百万行のデータで構成されている可能性があるため、手動のクリーニング方法を使用するのは困難です。
最後に、両方のデータソースがクレンジングされたとき…。一致させる必要があります！これは難しい部分です。数十年前とは異なり、今日のデータは形式と構造が非常に複雑です。同じ機能を持つ重複をキャッチするのは比較的簡単ですが、本当の課題は確率的な重複をキャッチすることにあります。これは、同じエンティティを表す可能性があるが、スペル名、電話番号、または電子メールアドレスが異なるデータフィールドを意味します。したがって、データの照合に関しては、精度の必要性が主要な要件です。

したがって、データの強化は、既存のデータベースに新しい列を追加するという単純な問題ではありません。これには、ディープクレンジング、重複の除去、および顧客のパーソナライズキャンペーンの実行に使用できる顧客のプロファイルの正確な画像を提供するビューの作成が含まれます。

データエンリッチメントにおけるデータマッチングの役割

データエンリッチメントの重要なプロセスの1つは、データマッチングです。データを別のソースと照合する場合、精度が重要な懸念事項の1つです。企業はデータスペシャリストやアナリストの採用に数百万ドルを費やしていますが、それでもデータ照合で80％の精度を得ることができません。精度はデータマッチングのほんの一部です。

もう1つの重要な部分は、データクレンジングとデータ重複排除です。

データリポジトリでは、情報が重複する可能性が常に高くなります。

あなたがそれについて考えるならば、それは非常に簡単です。

顧客が電話番号、電子メールアドレス、または住所データを更新するたびに、複製されたレコードが自動的に生成されるか、手動で実行される可能性があります。

Webフォームを例にとってみましょう。ユーザーは、新しい電子メールアドレスまたは新しい電話番号（通常は一意性を決定するフィールド）を使用するたびに、誤って2回情報を入力する可能性があります。

データの強化は、これらの重複がソートされ、レコードがクリーンである場合にのみ有効になります。重複したデータが削除されると、データが照合され、適切な情報が適切なエンティティに割り当てられます。

結論

ビッグデータの世界では、企業は顧客についてより深い洞察を得るために努力しています。データエンリッチメントは、企業が複数のデータソースを統合された顧客ビューにマージできるようにするプロセスです。ただし、データエンリッチメントで真に成功するには、企業は信頼できるデータを持っている必要があります。そのため、クリーンで使用可能なデータを取得できるデータ品質ソリューションとフレームワークに投資する必要があります。組織のデータ品質を見てください。データ強化プロジェクトを遂行するための高品質のデータがあると思いますか？