Müşteri Kişiselleştirme Deneyimlerini Sunmada Veri Zenginleştirmenin Önemi

Burada veri zenginleştirmenin ne olduğunu ve kuruluşların müşteri kişiselleştirme deneyimlerini geliştirmelerine nasıl yardımcı olduğunu inceleyeceğiz.

Şirketler genellikle sosyal medya verileri gibi üçüncü taraf verilerinin mevcut müşteri verilerinin bir parçası olmasını gerektirir. Bu, işletmelerin kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmasına, hedefli pazarlama kampanyaları yürütmesine, gelişmiş potansiyel müşteri yaratma stratejileri oluşturmasına ve çok daha fazlasını yapmasına olanak tanır. Mevcut bir veri kümesine veri eklenmesi, eklenmesi veya eklenmesi, veri zenginleştirme olarak adlandırılır.

Farklı Veri Kaynaklarına Sahip Büyük Şirketlerde Veri Zenginleştirme

Perakendeciler, bankalar, sigorta şirketleri ve tüketiciye yönelik diğer benzer şirketlerin bilgilerini zenginleştirmek istemesi alışılmadık bir durum değil. Çoğu zaman, bu büyük kuruluşlar farklı veri kaynaklarına veya sistemlerine sahiptir. Örneğin, bir bankanın pazarlama departmanı, müşteri bilgilerini farklı bir CRM veya sistemde saklayabilir. Müşteri destek sistemi, bilgileri başka bir sistemde saklayabilir. Banka bir müşteri kişiselleştirme hizmeti başlatmak veya müşteri yolculuğunu anlamak istiyorsa, gerçeğe dair tek bir görüş elde etmek için bu kaynaklardan gelen verileri ana kaynağa eklemesi gerekecektir.

Daha derin içgörüler elde etmek için veri kaynaklarının bu şekilde değiştirilmesi, kuruluşlarda yaygın bir uygulamadır, ancak farklı veri kaynakları bu hedefe ulaşmak için önemli bir zorluktur. Şirketler, kapsamlı veya 'zenginleştirilmiş' bir müşteri görünümü oluşturabilmek için birden fazla veri kaynağını temizlemek ve eşleştirmek için önemli miktarda zaman harcamak zorundadır.

Daha sonra veri zenginleştirmenin ilk adımı aslında veri temizliğidir. Temiz veriler olmadan, kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için kullanılabilecek bir müşteri görünümü oluşturmak için ihtiyaç duyduğunuz bilgileri elde edemezsiniz.

Şirketler Neden Verileri Zenginleştirmeye İhtiyaç Duyarlar?

Modern iş hedeflerini gerçekleştirmenin yanı sıra, veri zenginleştirme ayrıca şunları sağlar:

• Birden çok veri hiyerarşisi düzeyini tanımlama ve yönetme
• Yeni iş kuralları oluşturma ve verileri sınıflandırma
• Verileri daha verimli bir şekilde işlemek ve yönetmek
• Tahmine dayalı analiz için verileri kullanma

Şirketler dijital dönüşüm, yapay zeka ve makine öğrenimi sistemleri için kapasitelerini yükseltmeye devam ettikçe, veri zenginleştirme operasyonel ve organizasyonel hedefleri de etkiler. Bu dönüşümlerin gerçekleşmesi için şirketlerin yüksek kaliteli verilere güvenmeleri ve gerçeğin tek bir versiyonunu oluşturmak için farklı kaynakları birleştirmeleri gerekecek.

Bununla birlikte, veri zenginleştirmenin altında yatan amaç, müşteri deneyimlerini kişiselleştirme ihtiyacında yatmaktadır. Örneğin, bu örnekte bahsedilen banka, müşterilerine çocukları için öğrenci kredisi sağlamak için mevcut müşteri veri tabanını hane bilgileriyle (müşterinin aile üyeleri hakkındaki bilgiler) zenginleştirmelidir. Bu tür kişiselleştirilmiş hizmet, veri zenginleştirme ihtiyacını doğurur.

Veri Zenginleştirmeyle İlgili Önemli Zorlukları Anlamak

Zorlu bir süreç olan veri zenginleştirme, mevcut *ve* yeni verilerinizin veri kalitesini inceleyerek başlar.

İşte bir veri zenginleştirme projesinin başarısını tehdit eden zorlukların bir listesi.

1. Farklı sistemlerde saklanan veriler biçim, nitelik ve bilgi açısından farklılık gösterir. Bu kaynaklardan bilgi elde etmek için, verilerin kopyaları kaldırmak için önce veri kaynağı içinde sıralanması, temizlenmesi ve eşleştirilmesi gerekir.
2. Sosyal medya hesapları veya web sayfası formları gibi üçüncü taraf verileri alıyor olsanız bile, eksik veya tutarsız bilgileri kontrol etmek için verilerin profilinin çıkarılması, veri hatalarını gidermek için temizlenmesi ve yinelenen bilgileri kaldırmak için tekilleştirme yapılması gerekir. Bu veri seti hazır olduğunda, mevcut verilere eklenmesi gerekecektir. İşte eğlenceli kısım geliyor.
3. Şirket mevcut verilerini temizlemediyse veya güncellemediyse, yeni verileri entegre etmeden önce bu veri kaynağını temizlemesi gerekecektir. Bu veri kaynağı, manuel temizleme yöntemlerini kullanmayı zorlaştıran milyonlarca veri satırından oluşabilir.
4. Son olarak, her iki veri kaynağı da temizlendiğinde…. Eşleştirilmesi gerekiyor! Bu zor kısım. Birkaç on yıl öncesinin aksine, bugün veriler biçim ve yapı bakımından aşırı karmaşıktır. Aynı özelliklere sahip kopyaları yakalamak nispeten kolay olsa da, asıl zorluk olasılıksal kopyaları yakalamaktır. Bu, aynı varlığı temsil edebilen ancak farklı yazım adlarına, telefon numaralarına ve hatta e-posta adreslerine sahip veri alanları anlamına gelir. Bu nedenle, veri eşleştirme söz konusu olduğunda doğruluk ihtiyacı büyük bir gerekliliktir.

Bu nedenle, veri zenginleştirme, mevcut bir veritabanına yeni sütunlar eklemek gibi basit bir mesele değildir. Derinlemesine temizlemeyi, kopyaları ayıklamayı ve müşteri kişiselleştirme kampanyasının yürütülmesinde kullanılabilecek müşteri profilinin doğru bir resmini veren bir görünüm oluşturmayı içerir.

Veri Zenginleştirmede Veri Eşleştirmenin Rolü

Veri zenginleştirmedeki kilit süreçlerden biri veri eşleştirmedir. Verileri başka bir kaynakla eşleştirirken, doğruluk en önemli konulardan biridir. Şirketler veri uzmanları ve analistleri işe almak için milyonlarca dolar harcarken, veri eşleştirmede hala %80 doğruluk bile elde edemiyorlar. Doğruluk, veri eşleştirmenin yalnızca bir parçasıdır.

Bir diğer önemli kısım ise veri temizleme ve veri tekilleştirmedir.

Veri havuzlarında, yinelenen bilgilerin olasılığı her zaman yüksektir.

Düşünürseniz oldukça basit.

Bir müşteri telefon numarasını, e-posta adreslerini veya adres verilerini her güncellediğinde, yinelenen bir kaydın otomatik olarak oluşturulması veya manuel olarak yapılması mümkündür.

Örneğin web formlarını ele alalım. Bir kullanıcı, her seferinde yeni bir e-posta adresi veya yeni bir telefon numarası (genellikle benzersizliği belirleyen alanlar) kullanarak bilgilerini yanlışlıkla iki kez doldurabilir.

Veri zenginleştirme, yalnızca bu kopyalar sıralandığında ve kayıtlar temiz olduğunda etkili olacaktır. Yinelenen veriler kaldırıldıktan sonra, doğru varlığa doğru bilgiyi atamak için veriler eşleştirilecektir.

Çözüm

Büyük veri dünyasında şirketler, müşterileri hakkında daha derin içgörüler elde etmeye çalışıyor. Veri zenginleştirme, şirketlerin birden çok veri kaynağını birleştirilmiş bir müşteri görünümünde birleştirmesine olanak sağlayan süreçtir. Bununla birlikte, veri zenginleştirmede gerçekten başarılı olmak için şirketlerin güvenebilecekleri verilere sahip olmaları gerekir; bu nedenle, temiz, kullanılabilir veriler elde etmelerini sağlayacak veri kalitesi çözümlerine ve çerçevelerine yatırım yapmaları gerekecektir. Kuruluşunuzun veri kalitesine bir göz atın. Bir veri zenginleştirme projesini sürdürmek için yüksek kaliteli verileriniz olduğunu düşünüyor musunuz?