Importanța îmbogățirii datelor în furnizarea de experiențe de personalizare pentru clienți

Aici vom analiza ce este îmbogățirea datelor și cum ajută aceasta organizațiile să-și îmbunătățească experiențele de personalizare a clienților.

Companiile solicită adesea ca date de la terți, cum ar fi datele din rețelele sociale, să facă parte din datele clienților lor existente. Acest lucru permite companiilor să creeze experiențe personalizate, să desfășoare campanii de marketing direcționate, să creeze strategii avansate de generare de clienți potențiali și multe altele. Această creștere, adăugare sau adăugare de date la un set de date existent este denumită îmbogățire a datelor.

Îmbogățirea datelor în companii mari cu surse de date diferite

Nu este neobișnuit ca comercianții cu amănuntul, băncile, companiile de asigurări și alte companii similare care se confruntă cu consumatorii să dorească să își îmbogățească informațiile. Cel mai adesea, aceste întreprinderi mari au surse de date sau sisteme disparate. De exemplu, departamentul de marketing al unei bănci poate stoca informații despre clienți într-un alt CRM sau sistem. Sistemul de asistență pentru clienți poate stoca informații într-un alt sistem. Dacă banca dorește să inițieze un serviciu de personalizare a clienților sau să-și înțeleagă călătoria clientului, va trebui să atașeze date din aceste surse la sursa principală pentru a obține o imagine unică a adevărului.

Această modificare a surselor de date pentru a obține informații mai profunde este o practică comună în organizații, cu toate acestea, sursele de date disparate reprezintă o provocare semnificativă pentru atingerea acestui obiectiv. Companiile trebuie să petreacă o cantitate semnificativă de timp curățând și potrivind mai multe surse de date pentru a putea construi o viziune cuprinzătoare sau „îmbogățită” a clienților.

Primul pas către îmbogățirea datelor este de fapt curățarea datelor. Fără date curate, nu veți putea obține informațiile de care aveți nevoie pentru a construi o vizualizare a clienților care poate fi folosită pentru a oferi experiențe personalizate.

De ce au nevoie companiile să îmbogățească datele?

Pe lângă îndeplinirea obiectivelor de afaceri moderne, îmbogățirea datelor permite și:

• Definirea și gestionarea mai multor niveluri de ierarhii de date
• Crearea de noi reguli de afaceri și clasificarea datelor
• Procesarea și gestionarea datelor mai eficient
• Utilizarea datelor pentru analiza predictivă

Îmbogățirea datelor are, de asemenea, un impact asupra obiectivelor operaționale și organizaționale, deoarece companiile continuă să își îmbunătățească capacitatea de transformare digitală, AI și sisteme de învățare automată. Pentru ca aceste transformări să aibă loc, companiile vor trebui să se bazeze pe date de înaltă calitate și să unifice surse disparate pentru a crea o singură versiune a adevărului.

Totuși, obiectivul de bază al îmbogățirii datelor constă în nevoia de a personaliza experiențele clienților. De exemplu, banca menționată în acest exemplu va trebui să își îmbogățească baza de date de clienți existentă cu informații despre gospodărie (informații despre membrii familiei clientului) pentru a oferi clienților împrumuturi pentru studenți pentru copiii lor. Acest tip de serviciu personalizat determină nevoia de îmbogățire a datelor.

Înțelegerea provocărilor semnificative legate de îmbogățirea datelor

Un proces provocator, îmbogățirea datelor începe prin examinarea calității datelor * și* a datelor dvs. noi existente.

Iată o listă de provocări care amenință succesul unui proiect de îmbogățire a datelor.

1. Datele care sunt stocate în sisteme disparate diferă în ceea ce privește formatul, atributele și informațiile. Pentru a obține informații din aceste surse, datele trebuie mai întâi sortate, curățate și corelate în sursa de date pentru a elimina duplicatele.
2. Chiar dacă obțineți date de la terți, cum ar fi conturi de rețele sociale sau formulare de pagini web, datele vor trebui profilate pentru a verifica dacă există informații incomplete sau inconsecvente, curățate pentru a elimina erorile de date și dedupe pentru a elimina informațiile duplicate. Odată ce acest set de date este gata, va trebui apoi adăugat la datele existente. Aici vine partea distractivă.
3. Dacă compania nu și-a curățat sau actualizat datele existente, va trebui să curețe această sursă de date înainte de a putea integra noile date. Această sursă de date poate consta din milioane de rânduri de date, ceea ce face dificilă utilizarea metodelor de curățare manuală.
4. În cele din urmă, când ambele surse de date sunt curățate... Trebuie asortat! Aceasta este partea dificilă. Spre deosebire de acum câteva decenii, datele de astăzi sunt prea complexe ca format și structură. Deși este relativ ușor să prindeți duplicate cu aceleași caracteristici, adevărata provocare constă în capturarea duplicatelor probabilistice. Aceasta înseamnă câmpuri de date care pot reprezenta aceeași entitate, dar cu nume, numere de telefon sau chiar adrese de e-mail diferite. Prin urmare, nevoia de acuratețe este o cerință majoră atunci când vine vorba de potrivirea datelor.

Îmbogățirea datelor, prin urmare, nu este o simplă chestiune de adăugare de noi coloane la o bază de date existentă. Implică curățarea în profunzime, eliminarea duplicatelor și crearea unei imagini care oferă o imagine exactă a profilului clientului care poate fi folosită în execuția unei campanii de personalizare a clientului.

Rolul potrivirii datelor în îmbogățirea datelor

Unul dintre procesele cheie în îmbogățirea datelor este potrivirea datelor. Când potriviți datele cu o altă sursă, acuratețea este una dintre preocupările cheie. În timp ce companiile cheltuiesc milioane de dolari pentru angajarea de specialiști și analiști în date, totuși nu reușesc să obțină nici măcar o acuratețe de 80% în potrivirea datelor. Precizia este doar o parte a potrivirii datelor.

O altă parte importantă este curățarea și deduplicarea datelor.

Cu depozitele de date, șansele de duplicare a informațiilor sunt întotdeauna mari.

Este destul de simplu dacă te gândești la asta.

De fiecare dată când un client își actualizează numărul de telefon, adresele de e-mail sau datele de adresă, este posibil ca o înregistrare duplicată să fie fie generată automat, fie manual.

Luați, de exemplu, formularele web. Un utilizator își poate completa din greșeală informațiile de două ori, de fiecare dată folosind o nouă adresă de e-mail sau un nou număr de telefon (câmpuri care determină de obicei unicitatea).

Îmbogățirea datelor va fi eficientă numai atunci când aceste duplicate sunt sortate și înregistrările sunt curate. Odată ce datele duplicate sunt eliminate, datele vor fi corelate pentru a atribui informațiile potrivite entității potrivite.

Concluzie

În lumea datelor mari, companiile se străduiesc să obțină informații mai profunde despre clienții lor. Îmbogățirea datelor este procesul care permite companiilor să îmbine mai multe surse de date într-o vizualizare consolidată a clienților. Pentru a reuși cu adevărat la îmbogățirea datelor, companiile trebuie să aibă date în care să aibă încredere, motiv pentru care vor trebui să investească soluții de calitate a datelor și cadre care le vor permite să obțină date curate și utilizabile. Aruncă o privire la calitatea datelor din organizația ta. Credeți că aveți date de înaltă calitate pentru a urmări un proiect de îmbogățire a datelor?