A importância do enriquecimento de dados na entrega de experiências de personalização do cliente

Aqui veremos o que é o enriquecimento de dados e como ele ajuda as organizações a melhorar suas experiências de personalização do cliente.

As empresas geralmente exigem que dados de terceiros, como dados de mídia social, façam parte de seus dados de clientes existentes. Isso permite que as empresas criem experiências personalizadas, executem campanhas de marketing direcionadas, criem estratégias avançadas de geração de leads e muito mais. Este aumento, anexação ou adição de dados a um conjunto de dados existente é denominado como enriquecimento de dados.

Enriquecimento de dados em grandes empresas com fontes de dados diferentes

Não é incomum que varejistas, bancos, seguradoras e outras empresas semelhantes voltadas para o consumidor queiram enriquecer suas informações. Na maioria das vezes, essas grandes empresas têm fontes de dados ou sistemas diferentes. Por exemplo, o departamento de marketing de um banco pode armazenar informações de clientes em um CRM ou sistema diferente. O sistema de suporte ao cliente pode armazenar informações em outro sistema. Se o banco quiser iniciar um serviço de personalização do cliente ou entender a jornada do cliente, ele precisará anexar dados dessas fontes à fonte principal para obter uma visão única da verdade.

Essa alteração de fontes de dados para obter insights mais profundos é uma prática comum nas organizações, no entanto, fontes de dados díspares são um desafio significativo para atingir esse objetivo. As empresas precisam gastar uma quantidade significativa de tempo limpando e combinando várias fontes de dados para poder criar uma visão abrangente ou 'enriquecida' do cliente.

O primeiro passo para o enriquecimento de dados é, na verdade, a limpeza de dados. Sem dados limpos, você não poderá obter os insights necessários para criar uma visão do cliente que possa ser usada para fornecer experiências personalizadas.

Por que as empresas precisam enriquecer dados?

Além de cumprir os objetivos de negócios modernos, o enriquecimento de dados também permite:

• Definindo e gerenciando vários níveis de hierarquias de dados
• Criando novas regras de negócios e classificando dados
• Processando e gerenciando dados com mais eficiência
• Usando dados para análise preditiva

O enriquecimento de dados também afeta os objetivos operacionais e organizacionais, à medida que as empresas continuam a atualizar sua capacidade de transformação digital, IA e sistemas de aprendizado de máquina. Para que essas transformações aconteçam, as empresas precisarão contar com dados de alta qualidade e unificar fontes díspares para criar uma única versão da verdade.

O objetivo subjacente do enriquecimento de dados, no entanto, está na necessidade de personalizar as experiências do cliente. Por exemplo, o banco mencionado neste exemplo precisará enriquecer seu banco de dados de clientes existente com informações da família (informações sobre os membros da família do cliente) para fornecer aos clientes empréstimos estudantis para seus filhos. Esse tipo de serviço personalizado impulsiona a necessidade de enriquecimento de dados.

Entendendo os desafios significativos com o enriquecimento de dados

Um processo desafiador, o enriquecimento de dados começa examinando a qualidade dos dados existentes *e* dos novos dados.

Aqui está uma lista de desafios que ameaçam o sucesso de um projeto de enriquecimento de dados.

1. Os dados armazenados em sistemas distintos diferem em termos de formato, atributos e informações. Para derivar informações dessas fontes, os dados primeiro precisam ser classificados, limpos e combinados na fonte de dados para remover duplicatas.
2. Mesmo se você estiver obtendo dados de terceiros, como contas de mídia social ou formulários de páginas da Web, os dados precisarão ser perfilados para verificar informações incompletas ou inconsistentes, limpos para remover erros de dados e desduplicados para remover informações duplicadas. Quando esse conjunto de dados estiver pronto, ele precisará ser adicionado aos dados existentes. Aqui vem a parte divertida.
3. Se a empresa não tiver limpado ou atualizado seus dados existentes, ela terá que limpar essa fonte de dados antes de poder integrar os novos dados. Essa fonte de dados pode consistir em milhões de linhas de dados, dificultando o uso de métodos de limpeza manual.
4. Finalmente, quando ambas as fontes de dados forem limpas…. Precisa ser correspondido! Esta é a parte complicada. Ao contrário de algumas décadas atrás, os dados hoje são excessivamente complexos em formato e estrutura. Embora seja relativamente fácil capturar duplicatas com os mesmos recursos, o verdadeiro desafio está em capturar duplicatas probabilísticas. Isso significa campos de dados que podem representar a mesma entidade, mas com nomes de ortografia, números de telefone ou até mesmo endereços de e-mail diferentes. Portanto, a necessidade de precisão é um requisito importante quando se trata de correspondência de dados.

O enriquecimento de dados, portanto, não é uma simples questão de adicionar novas colunas a um banco de dados existente. Envolve limpeza profunda, eliminação de duplicatas e criação de uma visualização que fornece uma imagem precisa do perfil do cliente que pode ser usada na execução de uma campanha de personalização do cliente.

O papel da correspondência de dados no enriquecimento de dados

Um dos principais processos no enriquecimento de dados é a correspondência de dados. Ao combinar dados com outra fonte, a precisão é uma das principais preocupações. Embora as empresas gastem milhões de dólares na contratação de especialistas e analistas de dados, elas ainda não conseguem obter uma precisão de 80% na correspondência de dados. A precisão é apenas uma parte da correspondência de dados.

Outra parte importante é a limpeza de dados e a desduplicação de dados.

Com repositórios de dados, as chances de informações duplicadas são sempre altas.

É bastante simples se você pensar sobre isso.

Sempre que um cliente atualiza seu número de telefone, seus endereços de e-mail ou seus dados de endereço, é possível que um registro duplicado seja gerado automaticamente ou feito manualmente.

Tomemos, por exemplo, formulários da web. Um usuário pode acidentalmente preencher suas informações duas vezes, cada vez usando um novo endereço de e-mail ou um novo número de telefone (campos que geralmente determinam a exclusividade).

O enriquecimento de dados só será eficaz quando essas duplicatas forem classificadas e os registros estiverem limpos. Depois que os dados duplicados forem removidos, os dados serão combinados para atribuir as informações corretas à entidade correta.

Conclusão

No mundo do big data, as empresas estão se esforçando para obter insights mais profundos sobre seus clientes. O enriquecimento de dados é o processo que permite às empresas mesclar várias fontes de dados em uma visão consolidada do cliente. No entanto, para realmente ter sucesso no enriquecimento de dados, as empresas devem ter dados em que possam confiar, e é por isso que precisarão investir em soluções e estruturas de qualidade de dados que permitirão obter dados limpos e utilizáveis. Dê uma olhada na qualidade dos dados da sua organização. Você acha que tem dados de alta qualidade para realizar um projeto de enriquecimento de dados?