Apa itu Pengayaan Data?

Dalam domain B2B, pengayaan data adalah salah satu elemen penting dari kebersihan data. Data dianggap sebagai mata pencaharian bisnis modern dan merumuskan layanan pelanggan, pemasaran, dan strategi penjualan tidak mungkin tanpa data. Para pemimpin bisnis di seluruh dunia menggunakan data untuk memperkuat proses pengambilan keputusan mereka dan mengarah pada pertumbuhan dan profitabilitas perusahaan mereka.

Mengesampingkan spekulasi, para pemimpin bisnis membuat keputusan berdasarkan fakta dan tren yang terkait dengan data. Banyak pemimpin bisnis juga memanfaatkan perselisihan data, yang merupakan proses transformasi dan pemetaan data untuk penggunaan yang lebih baik seperti analitik. Proses ini lebih lanjut membantu proses pengambilan keputusan dengan membersihkan dan menyusun data yang ada, dan pentingnya telah diakui secara luas. Pengayaan data adalah salah satu langkah dalam proses perselisihan data dan mari kita lihat lebih dalam.

Apa itu Pengayaan Data?

Pengayaan data adalah proses penggabungan database yang tersedia dari data klien pihak pertama dengan database pihak ketiga yang diambil dari sumber terpercaya eksternal. Sebuah organisasi dapat memanfaatkan data yang diperkaya yang akan sangat berguna dan menawarkan banyak wawasan.

Pengayaan data telah digunakan oleh beberapa merek terkemuka untuk membuat keputusan yang tepat dengan memperkaya data mentah mereka. Untuk bisnis, data pelanggan mentah mereka mencakup lalu lintas situs web, daftar email, analitik media sosial, dll. Data ini dalam bentuk mentahnya sebagian besar tidak akan berguna. Jika dibersihkan, terstruktur, dan dicampur dengan data otoritatif eksternal, itu bisa menjadi berguna dan menawarkan banyak wawasan. Proses keseluruhan membuat data mentah lebih relevan dengan memberikannya bentuk yang berharga.

Merek dapat memahami pelanggan mereka lebih baik dengan memahami pola hidup mereka melalui wawasan yang lebih dalam. Pengayaan data dapat dilakukan dengan beberapa cara. Salah satu teknik yang paling umum adalah dengan menggabungkan data penjualan internal dengan data iklan eksternal untuk memahami relevansi dan efektivitas iklan.

2 Jenis Umum Pengayaan Data

Pengayaan data geografis

Proses ini memanfaatkan data latitudinal dan longitudinal atau data pos yang digabungkan dengan dataset yang tersedia seperti alamat pelanggan. Ada banyak bisnis yang menyediakan data ini yang mencakup wawasan pemetaan, batas geografis antara kota dan kota, kode pos, dll. Pengayaan data ini berguna untuk bisnis karena memberi mereka data yang diperkaya secara geografis yang akan membantu mereka dalam ekspansi mereka rencana. Mereka juga dapat menggunakan data ini untuk menargetkan pelanggan dalam geografi tertentu dengan memanfaatkan wawasan dari data.

Pengayaan data demografi

Dalam proses pengayaan data demografi, bisnis memanfaatkan data demografi seperti tingkat pendapatan dan status perkawinan yang dicampur dengan data pelanggan yang sudah ada. Ada banyak sumber untuk mengumpulkan data ini dan himpunan bagiannya juga banyak. Ada juga elemen seperti data perumahan dalam hal nilai, aset yang dimiliki, jumlah anak, dll. Ini dapat digunakan oleh berbagai bisnis untuk membuat pendekatan yang ditargetkan. Perusahaan pemberi pinjaman kredit dapat menggunakan peringkat kredit seseorang sebelum membuat penawaran kartu kredit kepada pelanggan.

Manfaat pengayaan data

• Penghematan biaya
  
  Pengayaan data membantu bisnis menghemat uang karena informasi yang dianggap tidak berguna tidak disimpan. Sebaliknya, data yang ada diperkaya setelah menggabungkannya dengan data otoritatif eksternal. Tidak akan ada pengeluaran untuk database dan uang itu dapat digunakan untuk kegiatan lain.
  
  
• Hubungan yang bermakna
  
  Ketika data yang ada diperkaya dengan data eksternal, itu mengarah pada komunikasi pribadi yang sangat vital. Ini akan lebih meningkatkan cakupan hubungan pelanggan yang berarti dan peluang bisnis. Mengembangkan saluran dan strategi komunikasi yang akan memenuhi kebutuhan pelanggan akan menjadi jauh lebih mudah dengan data pelanggan yang relevan. Pelanggan lebih cenderung berhubungan dengan merek yang memenuhi selera dan preferensi pribadi mereka.
  
  
• Segmentasi pelanggan
  
  Pengayaan data mengarah pada kemungkinan mengidentifikasi segmen pelanggan sasaran dan merancang komunikasi yang dipersonalisasi untuk mereka. Komunikasi yang ditargetkan memberikan informasi berbasis nilai yang kemungkinan besar akan mengarah pada peningkatan penjualan dan loyalitas pelanggan.
  
  
• Pemasaran yang ditargetkan
  
  Jika bisnis ingin sukses sekarang dan di masa depan, mereka harus menggunakan pemasaran yang ditargetkan. Pendekatan pemasaran satu ukuran untuk semua tidak lagi berhasil, terutama di era persaingan yang semakin ketat ini. Pengayaan data membantu mengelompokkan data secara efektif yang sangat penting untuk keberhasilan pemasaran yang ditargetkan.
  
  
• Peningkatan penjualan
  
  Pengayaan data memberikan informasi yang efektif mengenai hal itu dapat membantu bisnis meningkatkan efisiensi penjualan dan laba atas investasi (ROI). Ada peluang lebih lanjut untuk upselling dan cross-selling karena bisnis sudah memiliki data dan pengetahuan pelanggan yang benar. Jika sebuah bisnis menginvestasikan sejumlah besar ke dalam daftar kontak untuk mengubahnya menjadi prospek dan pelanggan berikutnya, tetapi bisa juga terjadi bahwa datanya sudah ketinggalan zaman. Bisnis tidak mampu menanggung kerugian seperti itu.
  
  
• Hilangkan data yang tidak relevan
  
  Data yang tidak relevan dan berlebihan dapat merugikan bisnis secara drastis dan menyebabkan hilangnya pelanggan, kehilangan pendapatan, dan membawa reputasi buruk. Data yang berlebihan sangat umum untuk bisnis karena mereka tidak yakin dengan data apa yang akan disimpan dan apa yang harus dihapus. Elemen bermasalah lainnya adalah data duplikat yang sangat umum dalam data mentah dan mempengaruhi kualitas data secara keseluruhan. Pengayaan data membantu menghilangkan data duplikat dan meningkatkan kualitas data.
  
  
• Meningkatkan pengalaman pelanggan
  
  Saat kita masuk jauh ke dalam pengayaan data, penting juga untuk memahami apa artinya pembersihan data karena ada banyak orang yang bingung di antara keduanya.

Pembersihan data vs. Pengayaan Data

Proses pembersihan data atau pembersihan data melibatkan pembuatan data yang konsisten, benar dan dapat dipercaya. Ini pada dasarnya menyaring sejumlah besar data yang tersedia untuk mengidentifikasi kualitas dan wawasan yang dapat digunakan tentang motivasi dan perilaku pelanggan. Perbedaan utama antara pengayaan data dan pembersihan data adalah bahwa yang terakhir melibatkan pemecahan inkonsistensi dan memperbarui atau menghapus data lama atau salah. Sementara itu, pengayaan data, seperti yang sudah terlihat di atas, melengkapi satu set data dengan data dari sumber lain yang kredibel.

Misalnya, jika Anda ingin memulai proyek data, Anda bisa memulai dengan membersihkan data yang ada untuk menghapus semua informasi yang tidak relevan. Anda mungkin ingin menambahkan beberapa data yang kredibel dengan menggunakan data pihak ketiga. Pembersihan data akan membantu Anda mengidentifikasi catatan duplikat, rusak, atau tidak akurat dari basis data pelanggan Anda. Ini bisa sangat memakan waktu jika prosesnya tidak otomatis.

Mengapa pengayaan data penting sebagai proses jangka panjang ?

Pengayaan data adalah aspek yang sangat penting dari manajemen data dan itu adalah sesuatu yang perlu Anda lakukan secara terus menerus. Data pelanggan tidak menyajikan gambaran lengkap tidak peduli berapa banyak detail yang diberikannya. Status perkawinan dapat berubah, tingkat pendapatan dapat berubah, alamat fisik dapat berubah, dan seterusnya hingga kepemilikan aset. Nama-nama wanita juga dapat berubah ketika mereka menikah. Karena semua faktor tersebut, proses pengayaan data menjadi sangat penting dan harus dilakukan secara berkesinambungan. Selain itu, ada banyak ruang lingkup memiliki informasi usang yang dapat menyebabkan pelanggan Anda menerima penawaran yang tidak relevan karena datanya sudah tua dan ketinggalan zaman.

Dibutuhkan banyak upaya untuk memperbarui basis data, terutama jika ukuran datanya besar. Jadi, tidak mengherankan bahwa sebagian besar bisnis tidak menghabiskan waktu mereka untuk membersihkan data dan menggunakannya. Karena komitmen waktu yang dibutuhkan untuk itu, menjadi sangat penting untuk mengotomatisasi proses sejauh mungkin. Untuk membantu proses ini, algoritme pembelajaran mesin dapat sangat membantu karena dapat menyederhanakan proses dan mencocokkan serta menggabungkan data dengan kecepatan yang jauh lebih cepat dibandingkan dengan manusia. Ini akan membantu proses pengayaan data berjalan setiap saat dan membantu bisnis menjaga data mereka diperbarui setiap saat.

Ini pada akhirnya akan mengarah pada personalisasi yang lebih baik, pemasaran yang ditargetkan, peningkatan penjualan, dan loyalitas merek. Pengayaan data bisa ideal untuk keberhasilan bisnis. Baik itu penargetan berbasis geografi atau berbasis demografi, bisnis dapat secara akurat menargetkan pelanggan melalui penawaran dan penawaran terbaik. Hasil yang lebih baik dapat diharapkan jika bisnis dapat secara akurat menargetkan prospek. Ini selanjutnya akan mengarah pada pembuatan data tambahan yang dapat digunakan oleh bisnis untuk bekerja dengan data terbaru.

Pikiran terakhir

Apa pun bisnisnya, tim penjualan mendapati pekerjaan mereka menjadi sangat didorong oleh data. Tidak sulit untuk mendapatkan data yang dibutuhkan untuk meningkatkan hasil penjualan. Kuncinya di sini adalah untuk memastikan bahwa Anda memiliki akses ke informasi yang tepat pada waktu yang tepat. Untuk menjembatani kesenjangan ini, pengayaan data ikut bermain.