Важность обогащения данных для персонализации клиентского опыта

Здесь мы рассмотрим, что такое обогащение данных и как оно помогает организациям улучшить персонализацию своих клиентов.

Компании часто требуют, чтобы сторонние данные, такие как данные из социальных сетей, были частью их существующих данных о клиентах. Это позволяет компаниям создавать персонализированный опыт, проводить целевые маркетинговые кампании, создавать передовые стратегии лидогенерации и многое другое. Это увеличение, добавление или добавление данных к существующему набору данных называется обогащением данных.

Обогащение данных в крупных компаниях с разрозненными источниками данных

Розничные торговцы, банки, страховые компании и другие подобные компании, ориентированные на потребителя, нередко хотят обогатить свою информацию. Чаще всего эти крупные предприятия имеют разрозненные источники данных или системы. Например, отдел маркетинга банка может хранить информацию о клиентах в другой CRM или системе. Система поддержки клиентов может хранить информацию в другой системе. Если банк хочет инициировать услугу персонализации клиента или понять его путь клиента, ему нужно будет добавить данные из этих источников к основному источнику, чтобы получить единое представление о правде.

Это изменение источников данных для получения более глубокого понимания является обычной практикой в ​​организациях, однако разрозненные источники данных представляют собой серьезную проблему для достижения этой цели. Компаниям приходится тратить значительное количество времени на очистку и сопоставление нескольких источников данных, чтобы иметь возможность построить всеобъемлющее или «обогащенное» представление о клиентах.

Первым шагом к обогащению данных является очистка данных. Без чистых данных вы не сможете получить информацию, необходимую для создания представления о клиенте, которое можно использовать для предоставления персонализированного опыта.

Почему компаниям необходимо обогащать данные?

Помимо достижения современных бизнес-целей, обогащение данных также позволяет:

• Определение и управление несколькими уровнями иерархии данных
• Создание новых бизнес-правил и классификация данных
• Более эффективная обработка данных и управление ими
• Использование данных для прогнозного анализа

Обогащение данных также влияет на операционные и организационные цели, поскольку компании продолжают наращивать свои возможности для цифровой трансформации, систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Чтобы эти преобразования произошли, компаниям необходимо полагаться на высококачественные данные и объединять разрозненные источники, чтобы создать единую версию правды.

Однако основная цель обогащения данных заключается в необходимости персонализировать опыт клиентов. Например, банк, упомянутый в этом примере, должен будет обогатить свою существующую базу данных клиентов информацией о домашнем хозяйстве (информацией о членах семьи клиента), чтобы предоставить клиентам студенческие ссуды для их детей. Такой персонализированный сервис вызывает потребность в обогащении данных.

Понимание серьезных проблем с обогащением данных

Сложный процесс обогащения данных начинается с проверки качества ваших существующих *и* ваших новых данных.

Вот список проблем, которые угрожают успеху проекта по обогащению данных.

1. Данные, хранящиеся в разрозненных системах, различаются по формату, атрибутам и информации. Чтобы получить информацию из этих источников, данные сначала необходимо отсортировать, очистить и сопоставить в источнике данных, чтобы удалить дубликаты.
2. Даже если вы получаете сторонние данные, такие как учетные записи социальных сетей или формы веб-страниц, данные необходимо будет профилировать для проверки на наличие неполной или противоречивой информации, очищать для удаления ошибок данных и дедупликации для удаления дублирующейся информации. Как только этот набор данных будет готов, его нужно будет добавить к существующим данным. А вот и самое интересное.
3. Если компания не очистила или не обновила свои существующие данные, ей придется очистить этот источник данных, прежде чем она сможет интегрировать новые данные. Этот источник данных может состоять из миллионов строк данных, что затрудняет использование методов ручной очистки.
4. Наконец, когда оба источника данных очищены…. Нужно соответствовать! Это сложная часть. В отличие от нескольких десятилетий назад, сегодня данные слишком сложны по формату и структуре. Хотя найти дубликаты с одинаковыми функциями относительно легко, реальная проблема заключается в обнаружении вероятностных дубликатов. Это означает поля данных, которые могут представлять одну и ту же сущность, но с разными именами, номерами телефонов или даже адресами электронной почты. Следовательно, потребность в точности является основным требованием, когда речь идет о сопоставлении данных.

Таким образом, обогащение данных — это не просто добавление новых столбцов в существующую базу данных. Он включает в себя глубокую очистку, удаление дубликатов и создание представления, дающего точную картину профиля клиента, которую можно использовать при проведении кампании по персонализации клиента.

Роль сопоставления данных в обогащении данных

Одним из ключевых процессов обогащения данных является сопоставление данных. При сопоставлении данных с другим источником точность является одной из ключевых проблем. Хотя компании тратят миллионы долларов на найм специалистов по данным и аналитиков, им все еще не удается добиться даже 80-процентной точности сопоставления данных. Точность — это только одна часть сопоставления данных.

Другой важной частью является очистка данных и дедупликация данных.

С репозиториями данных вероятность дублирования информации всегда высока.

Это довольно просто, если подумать.

Каждый раз, когда клиент обновляет свой номер телефона, адрес электронной почты или адресные данные, дублирующаяся запись может быть создана автоматически или вручную.

Возьмем, к примеру, веб-формы. Пользователь может случайно заполнить свою информацию дважды, каждый раз используя новый адрес электронной почты или новый номер телефона (поля, которые обычно определяют уникальность).

Обогащение данных будет эффективным только тогда, когда эти дубликаты отсортированы, а записи чисты. После удаления повторяющихся данных данные будут сопоставляться, чтобы присвоить правильную информацию нужному объекту.

Вывод

В мире больших данных компании стремятся получить более глубокое представление о своих клиентах. Обогащение данных — это процесс, который позволяет компаниям объединять несколько источников данных в единое представление о клиентах. Однако, чтобы по-настоящему преуспеть в обогащении данных, компании должны иметь данные, которым они могут доверять, поэтому им необходимо инвестировать в решения и платформы для обеспечения качества данных, которые позволят им получать чистые, пригодные для использования данные. Посмотрите на качество данных вашей организации. Как вы думаете, у вас есть качественные данные для реализации проекта по обогащению данных?