¿Qué es el enriquecimiento de datos?

En el dominio B2B, el enriquecimiento de datos es uno de los elementos importantes de la higiene de datos. Se considera que los datos son el sustento de las empresas modernas y la formulación de estrategias de servicio al cliente, marketing y ventas no es posible sin datos. Los líderes empresariales de todo el mundo utilizan datos para impulsar su proceso de toma de decisiones y conducir al crecimiento y la rentabilidad de sus empresas.

Dejando de lado las especulaciones, los líderes empresariales toman decisiones informadas basadas en hechos y tendencias relacionadas con los datos. Muchos líderes empresariales también hacen uso de la disputa de datos, que es el proceso de transformación y mapeo de datos para un mejor uso, como el análisis. Este proceso ayuda aún más al proceso de toma de decisiones al limpiar y estructurar los datos existentes, y su importancia ha sido ampliamente reconocida. El enriquecimiento de datos es uno de los pasos en el proceso de disputa de datos y analicémoslo en profundidad.

¿Qué es el enriquecimiento de datos?

El enriquecimiento de datos es el proceso de fusionar una base de datos disponible de datos de clientes propios con una base de datos de terceros tomada de una fuente externa confiable. Una organización puede hacer uso de los datos enriquecidos que serán muy útiles y ofrecerán muchos conocimientos.

Varias marcas líderes ya han utilizado el enriquecimiento de datos para tomar decisiones informadas al enriquecer sus datos sin procesar. Para las empresas, los datos sin procesar de sus clientes incluyen el tráfico del sitio web, listas de correo electrónico, análisis de redes sociales, etc. Estos datos en su forma sin procesar serán en gran medida inútiles. Si se limpia, se estructura y se mezcla con datos fidedignos externos, puede volverse útil y ofrecer mucha información. El proceso general hace que los datos sin procesar sean más relevantes al darles una forma valiosa.

Las marcas pueden comprender mejor a sus clientes al comprender sus patrones de vida a través de conocimientos más profundos. El enriquecimiento de datos se puede hacer de varias maneras. Una de las técnicas más comunes es combinar datos de ventas internos con datos de anuncios externos para comprender la relevancia y eficacia de los anuncios.

2 tipos comunes de enriquecimiento de datos

Enriquecimiento de datos geográficos

Este proceso utiliza datos latitudinales y longitudinales o los datos postales que se combinan con el conjunto de datos disponible, como las direcciones de los clientes. Hay muchas empresas que proporcionan estos datos, que incluyen información cartográfica, límites geográficos entre ciudades y pueblos, códigos postales, etc. Este enriquecimiento de datos es útil para las empresas, ya que les proporciona datos geográficamente enriquecidos que les ayudarán en su expansión. planes También pueden usar estos datos para dirigirse a clientes dentro de una geografía específica aprovechando los conocimientos de los datos.

Enriquecimiento de datos demográficos

En el proceso de enriquecimiento de datos demográficos, las empresas utilizan datos demográficos como el nivel de ingresos y el estado civil que se mezclan con los datos de los clientes existentes. Puede haber múltiples fuentes para recopilar estos datos y los subconjuntos también son muchos. También puede haber elementos como datos de vivienda en términos de valor, activos propios, número de hijos, etc. Puede ser utilizado por diversas empresas para realizar un enfoque específico. Las empresas de préstamo de crédito pueden utilizar las calificaciones crediticias de una persona antes de hacer ofertas de tarjetas de crédito a los clientes.

Beneficios del enriquecimiento de datos

• Ahorro de costes
  
  El enriquecimiento de datos ayuda a las empresas a ahorrar dinero porque la información que no se considera útil no se almacena. Más bien, los datos existentes se enriquecen después de combinarlos con los datos fidedignos externos. No habría gasto en bases de datos y ese dinero se puede utilizar en otras actividades.
  
  
• Relaciones significativas
  
  Cuando los datos existentes se enriquecen con datos externos, conduce a comunicaciones personalizadas que son muy vitales. Aumentará aún más el alcance de las relaciones significativas con los clientes y las oportunidades comerciales. El desarrollo de canales y estrategias de comunicación que satisfagan las necesidades del cliente será mucho más fácil con los datos relevantes del cliente. Es más probable que los clientes se relacionen con las marcas que satisfacen sus gustos y preferencias personales.
  
  
• Segmentación de clientes
  
  El enriquecimiento de datos da lugar a la posibilidad de identificar segmentos de clientes objetivo y diseñar una comunicación personalizada para ellos. La comunicación dirigida brinda información impulsada por el valor que probablemente conducirá a un aumento de las ventas y la lealtad del cliente.
  
  
• Marketing dirigido
  
  Si las empresas quieren tener éxito ahora y en el futuro, deben recurrir al marketing dirigido. El enfoque de marketing único para todos ya no funciona, especialmente en esta era de mayor competencia. El enriquecimiento de datos ayuda a segmentar los datos de manera efectiva, lo cual es vital para el éxito del marketing dirigido.
  
  
• Ventas mejoradas
  
  El enriquecimiento de datos brinda información efectiva que puede ayudar a las empresas a mejorar su eficiencia de ventas y su retorno de la inversión (ROI). Existe una posibilidad adicional de venta adicional y venta cruzada, ya que la empresa ya tendría los datos y el conocimiento correctos de los clientes. Si una empresa invierte una gran cantidad en una lista de contactos para convertirla en clientes potenciales y posteriores, también podría suceder que los datos se hayan quedado obsoletos. Las empresas no pueden permitirse tales pérdidas.
  
  
• Eliminar datos irrelevantes
  
  Los datos irrelevantes y redundantes pueden costar drásticamente a una empresa y provocar la pérdida de clientes, la pérdida de ingresos y generar una mala reputación. Los datos redundantes son muy comunes para las empresas porque no están seguros de qué datos almacenar y qué eliminar. Otro elemento problemático son los datos duplicados, que son muy comunes en los datos sin procesar y afectan la calidad general de los datos. El enriquecimiento de datos ayuda a eliminar datos duplicados y mejora la calidad de los datos.
  
  
• Mejora la experiencia del cliente
  
  A medida que avanzamos en el enriquecimiento de datos, también es importante comprender qué significa la limpieza de datos, ya que hay muchos que se confunden entre los dos.

Limpieza de datos frente a enriquecimiento de datos

El proceso de limpieza de datos o limpieza de datos implica hacer que los datos sean consistentes, correctos y confiables. Básicamente, se trata de filtrar una gran cantidad de datos disponibles para identificar información útil y de calidad sobre las motivaciones y los comportamientos de los clientes. La principal diferencia entre el enriquecimiento de datos y la limpieza de datos es que este último implica resolver inconsistencias y actualizar o eliminar datos antiguos o incorrectos. Mientras tanto, el enriquecimiento de datos, como ya se vio anteriormente, complementa un conjunto de datos con datos de otras fuentes confiables.

Por ejemplo, si desea iniciar un proyecto de datos, puede comenzar limpiando los datos existentes para eliminar toda la información irrelevante. Además, es posible que desee agregar algunos datos creíbles mediante el uso de datos de terceros. La limpieza de datos lo ayudará a identificar registros duplicados, corruptos o inexactos de su base de datos de clientes. Puede llevar mucho tiempo si el proceso no está automatizado.

¿Por qué es importante el enriquecimiento de datos como un proceso a largo plazo ?

El enriquecimiento de datos es un aspecto muy importante de la gestión de datos y es algo que debe hacer de forma continua. Los datos de los clientes no presentan la imagen completa sin importar cuántos detalles brinden. El estado civil puede cambiar, los niveles de ingresos pueden cambiar, las direcciones físicas pueden cambiar y así también la posesión de bienes. Los nombres de las mujeres también están sujetos a cambios cuando se casan. Debido a todos estos factores, el proceso de enriquecimiento de datos se vuelve muy importante y debe realizarse de manera continua. De lo contrario, hay muchas posibilidades de tener información desactualizada que podría llevar a que sus clientes reciban ofertas irrelevantes ya que los datos serían antiguos y desactualizados.

Mantener las bases de datos actualizadas puede requerir mucho esfuerzo, especialmente cuando el tamaño de los datos es grande. Por lo tanto, no sorprende que la mayoría de las empresas no dediquen su tiempo a limpiar los datos y usarlos. Debido al compromiso de tiempo que requiere para ello, se vuelve muy importante automatizar el proceso en la medida de lo posible. Para ayudar en este proceso, los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser de vital ayuda, ya que pueden optimizar el proceso y combinar y fusionar los datos a un ritmo mucho más rápido en comparación con los humanos. Esto ayudará a que el proceso de enriquecimiento de datos se ejecute en cualquier momento y ayudará a las empresas a mantener sus datos actualizados en todo momento.

En última instancia, esto conducirá a una mejor personalización, marketing dirigido, mejores ventas y lealtad a la marca. El enriquecimiento de datos puede ser ideal para el éxito de un negocio. Ya sea que se trate de una segmentación basada en la geografía o en la demografía, las empresas pueden dirigirse con precisión a los clientes a través de las mejores ofertas y promociones. Se pueden esperar mejores resultados si las empresas pueden orientar con precisión a los clientes potenciales. Además, conducirá a la creación de datos adicionales que las empresas pueden utilizar para trabajar con los datos más recientes.

Pensamientos finales

No importa cuál sea el negocio, los equipos de ventas están descubriendo que su trabajo se vuelve increíblemente impulsado por los datos. No es difícil obtener los datos necesarios para mejorar la producción de ventas. La clave aquí es asegurarse de tener acceso a la información correcta en el momento correcto. Para cerrar esta brecha, entra en juego el enriquecimiento de datos.