數據豐富在提供客戶個性化體驗中的重要性

已發表: 2022-04-12

在這裡，我們將介紹什麼是數據豐富，以及它如何幫助組織改善其客戶個性化體驗。

公司通常要求第三方數據（例如社交媒體數據）成為其現有客戶數據的一部分。這使企業能夠創建個性化體驗、開展有針對性的營銷活動、創建高級潛在客戶生成策略等等。這種對現有數據集的數據擴充、附加或添加稱為數據豐富。

具有不同數據源的大公司的數據豐富

零售商、銀行、保險公司和其他類似的面向消費者的公司想要豐富他們的信息並不少見。大多數情況下，這些大型企業擁有不同的數據源或系統。例如，銀行的營銷部門可能會將客戶信息存儲在不同的 CRM 或系統中。客戶支持系統可以將信息存儲在另一個系統中。如果銀行想要啟動客戶個性化服務，或了解他們的客戶旅程，他們需要將這些來源的數據附加到主要來源，以獲得對真相的單一視圖。

這種對數據源的修改以獲得更深入的見解是組織中的一種常見做法，但是，不同的數據源是實現這一目標的重大挑戰。公司必須花費大量時間清理和匹配多個數據源，才能構建全面的或“豐富的”客戶視圖。

數據豐富的第一步實際上是數據清理。如果沒有乾淨的數據，您將無法獲得構建可用於提供個性化體驗的客戶視圖所需的洞察力。

為什麼公司需要豐富數據？

除了實現現代業務目標外，數據豐富還允許：

定義和管理多級數據層次結構
創建新的業務規則並對數據進行分類
更有效地處理和管理數據
使用數據進行預測分析

隨著公司不斷升級其數字化轉型、人工智能和機器學習系統的能力，數據豐富也會影響運營和組織目標。為了實現這些轉變，公司將需要依靠高質量的數據並統一不同的來源來創建單一版本的事實。

然而，數據豐富的根本目標在於個性化客戶體驗的需求。例如，本例中提到的銀行將需要使用家庭信息（有關客戶家庭成員的信息）來豐富其現有的客戶數據庫，以便為客戶提供孩子的學生貸款。這種個性化服務推動了對數據豐富的需求。

了解數據豐富的重大挑戰

一個具有挑戰性的過程，數據豐富從檢查現有*和*新數據的數據質量開始。

以下是威脅數據豐富項目成功的挑戰列表。

存儲在不同系統中的數據在格式、屬性和信息方面有所不同。要從這些源中獲取信息，首先必須在數據源中對數據進行排序、清理和匹配以刪除重複項。
即使您正在獲取第三方數據，例如社交媒體帳戶或網頁表單，也需要對數據進行分析以檢查不完整或不一致的信息，進行清理以刪除數據錯誤，並進行重複數據刪除以刪除重複的信息。一旦這組數據準備就緒，就需要將其添加到現有數據中。有趣的部分來了。
如果公司尚未清理或更新其現有數據，則必須先清理此數據源，然後才能集成新數據。該數據源可能包含數百萬行數據，因此難以使用手動清理方法。
最後，當兩個數據源都被清理時...... 它需要匹配！這是棘手的部分。與幾十年前不同，今天的數據在格式和結構上過於復雜。雖然捕獲具有相同特徵的重複項相對容易，但真正的挑戰在於捕獲概率重複項。這意味著可能代表相同實體但拼寫名稱、電話號碼甚至電子郵件地址不同的數據字段。因此，在數據匹配方面，對準確性的需求是一項主要要求。

因此，數據豐富並不是向現有數據庫添加新列的簡單問題。它涉及深度清理、清除重複項並創建一個視圖，該視圖可提供客戶個人資料的準確圖片，可用於執行客戶個性化活動。

數據匹配在數據豐富中的作用

數據豐富的關鍵過程之一是數據匹配。在將數據匹配到另一個來源時，準確性是關鍵問題之一。儘管公司花費數百萬美元聘請數據專家和分析師，但他們仍然無法獲得 80% 的數據匹配準確率。準確性只是數據匹配的一部分。

另一個重要部分是數據清理和重複數據刪除。

對於數據存儲庫，重複信息的可能性總是很高。

如果您考慮一下，這很簡單。

每當客戶更新他們的電話號碼、電子郵件地址或地址數據時，都可能會自動生成或手動生成重複記錄。

以網絡表單為例。用戶可能會意外填寫他們的信息兩次，每次都使用新的電子郵件地址或新的電話號碼（通常確定唯一性的字段）。

只有對這些重複項進行排序並且記錄乾淨時，數據豐富才會有效。刪除重複數據後，將匹配數據以將正確的信息分配給正確的實體。

結論

在大數據的世界裡，公司正在努力深入了解他們的客戶。數據豐富是允許公司將多個數據源合併到統一的客戶視圖中的過程。但是，要真正在數據豐富方面取得成功，公司必須擁有可以信任的數據，這就是為什麼他們需要投資數據質量解決方案和框架，以使他們能夠獲得乾淨、可用的數據。查看您組織的數據質量。你認為你有高質量的數據來進行數據豐富項目嗎？