O que é Enriquecimento de Dados?

No domínio B2B, o enriquecimento de dados é um dos elementos importantes da higiene de dados. Os dados são considerados o meio de subsistência das empresas modernas e a formulação de estratégias de atendimento ao cliente, marketing e vendas não é possível sem dados. Líderes de negócios em todo o mundo usam dados para impulsionar seu processo de tomada de decisão e levar ao crescimento e à lucratividade de suas empresas.

Deixando de lado as especulações, os líderes empresariais tomam decisões informadas com base em fatos e tendências relacionadas aos dados. Muitos líderes de negócios também fazem uso de data wrangling, que é o processo de transformação e mapeamento de dados para melhor uso, como análises. Este processo auxilia ainda mais o processo de tomada de decisão ao limpar e estruturar os dados existentes, e sua importância tem sido amplamente reconhecida. O enriquecimento de dados é uma das etapas do processo de organização de dados e vamos analisá-lo em profundidade.

O que é Enriquecimento de Dados?

O enriquecimento de dados é o processo de mesclar um banco de dados disponível de dados de clientes primários com um banco de dados de terceiros obtido de uma fonte externa confiável. Uma organização pode fazer uso dos dados enriquecidos que serão muito úteis e oferecerão muitos insights.

O enriquecimento de dados já foi usado por várias marcas líderes para tomar decisões informadas, enriquecendo seus dados brutos. Para as empresas, seus dados brutos de clientes incluem tráfego de sites, listas de e-mail, análises de mídia social etc. Esses dados em sua forma bruta serão amplamente inúteis. Se for limpo, estruturado e misturado com dados oficiais externos, pode se tornar útil e oferecer muitos insights. O processo geral torna os dados brutos mais relevantes, dando-lhes uma forma valiosa.

As marcas podem entender melhor seus clientes entendendo seus padrões de vida por meio de insights mais profundos. O enriquecimento de dados pode ser feito de várias maneiras. Uma das técnicas mais comuns é combinar dados de vendas internas com dados de anúncios externos para entender a relevância e eficácia dos anúncios.

2 Tipos Comuns de Enriquecimento de Dados

Enriquecimento de dados geográficos

Este processo utiliza dados latitudinais e longitudinais ou os dados postais que são combinados com o conjunto de dados disponível, como os endereços dos clientes. Existem muitas empresas que fornecem esses dados, incluindo insights de mapeamento, limites geográficos entre cidades e vilas, CEPs, etc. Esse enriquecimento de dados é útil para as empresas, pois fornece dados geograficamente enriquecidos que os ajudarão em sua expansão planos. Eles também podem usar esses dados para segmentar clientes em uma geografia específica, aproveitando os insights dos dados.

Enriquecimento de dados demográficos

No processo de enriquecimento de dados demográficos, as empresas fazem uso de dados demográficos, como nível de renda e estado civil, que são misturados com os dados dos clientes existentes. Pode haver várias fontes para coletar esses dados e os subconjuntos também são muitos. Também pode haver elementos como dados de habitação em termos de valor, bens possuídos, número de filhos, etc. Ele pode ser usado por várias empresas para fazer uma abordagem direcionada. As empresas de crédito podem usar as classificações de crédito de uma pessoa antes de fazer ofertas de cartão de crédito aos clientes.

Benefícios do enriquecimento de dados

• Poupança de custos
  
  O enriquecimento de dados ajuda as empresas a economizar dinheiro porque as informações que não são consideradas úteis não são armazenadas. Em vez disso, os dados existentes são enriquecidos após combiná-los com os dados oficiais externos. Não haveria gastos com bancos de dados e esse dinheiro pode ser usado em outras atividades.
  
  
• Relacionamentos significativos
  
  Quando os dados existentes são enriquecidos com dados externos, isso leva a comunicações personalizadas que são muito vitais. Aumentará ainda mais o escopo de relacionamentos significativos com os clientes e oportunidades de negócios. Desenvolver canais e estratégias de comunicação que atendam às necessidades do cliente se tornará muito mais fácil com os dados relevantes do cliente. Os clientes são mais propensos a se relacionar com as marcas que atendem aos seus gostos e preferências pessoais.
  
  
• Segmentação de clientes
  
  O enriquecimento de dados leva à possibilidade de identificar segmentos de clientes-alvo e projetar uma comunicação personalizada para eles. A comunicação direcionada fornece informações orientadas a valor que provavelmente levarão ao aumento das vendas e à fidelidade do cliente.
  
  
• Marketing direcionado
  
  Se as empresas querem ter sucesso agora e no futuro, devem recorrer ao marketing direcionado. A abordagem de marketing de tamanho único não funciona mais, especialmente nesta era de aumento da concorrência. O enriquecimento de dados ajuda a segmentar os dados de forma eficaz, o que é vital para o sucesso do marketing direcionado.
  
  
• Vendas melhoradas
  
  O enriquecimento de dados fornece informações eficazes que podem ajudar as empresas a melhorar sua eficiência de vendas e seu retorno sobre investimentos (ROI). Há mais uma chance de upselling e cross-selling, pois a empresa já teria os dados e o conhecimento corretos dos clientes. Se uma empresa investe uma quantia enorme em uma lista de contatos para transformá-la em clientes potenciais e subsequentes, mas também pode acontecer que os dados fiquem desatualizados. As empresas não podem arcar com tais perdas.
  
  
• Elimine dados irrelevantes
  
  Dados irrelevantes e redundantes podem custar um negócio drasticamente e levar à perda de clientes, perda de receita e trazer uma má reputação. Dados redundantes são muito comuns para as empresas porque elas não têm certeza de quais dados armazenar e quais excluir. Outro elemento problemático são os dados duplicados, que são muito comuns em dados brutos e afetam a qualidade geral dos dados. O enriquecimento de dados ajuda a eliminar dados duplicados e melhora a qualidade dos dados.
  
  
• Melhora a experiência do cliente
  
  À medida que avançamos no enriquecimento de dados, também é importante entender o que significa limpeza de dados, pois muitos ficam confusos entre os dois.

Limpeza de dados versus enriquecimento de dados

O processo de limpeza de dados ou limpeza de dados envolve tornar os dados consistentes, corretos e confiáveis. Basicamente, é filtrar uma grande quantidade de dados disponíveis para identificar insights úteis e de qualidade sobre as motivações e comportamentos dos clientes. A principal diferença entre o enriquecimento de dados e a limpeza de dados é que o último envolve a resolução de inconsistências e a atualização ou exclusão de dados antigos ou incorretos. Enquanto isso, o enriquecimento de dados, como já visto acima, está complementando um conjunto de dados com dados de outras fontes confiáveis.

Por exemplo, se você deseja iniciar um projeto de dados, pode começar limpando os dados existentes para remover todas as informações irrelevantes. Você também pode adicionar alguns dados confiáveis ​​usando dados de terceiros. A limpeza de dados o ajudará a identificar registros duplicados, corrompidos ou imprecisos de seu banco de dados de clientes. Pode ser muito demorado se o processo não for automatizado.

Por que o enriquecimento de dados é importante como um processo de longo prazo ?

O enriquecimento de dados é um aspecto muito importante do gerenciamento de dados e é algo que você precisa fazer continuamente. Os dados dos clientes não apresentam o quadro completo, não importa quantos detalhes forneçam. O estado civil pode mudar, os níveis de renda podem mudar, os endereços físicos podem mudar e assim a posse de bens. Os nomes das mulheres também estão sujeitos a alterações quando se casam. Devido a todos esses fatores, o processo de enriquecimento de dados se torna muito importante e deve ser feito de forma contínua. Caso contrário, há muito escopo de ter informações desatualizadas que podem levar seus clientes a receber ofertas irrelevantes, pois os dados seriam antigos e desatualizados.

Pode exigir muito esforço para manter os bancos de dados atualizados, especialmente quando o tamanho dos dados é grande. Assim, não é surpresa que a maioria das empresas não gaste seu tempo limpando os dados e usando-os. Devido ao comprometimento do tempo necessário para isso, torna-se muito importante automatizar o processo na medida do possível. Para ajudar nesse processo, os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser de ajuda vital, pois podem agilizar o processo e combinar e mesclar os dados a uma taxa muito mais rápida em comparação com os humanos. Isso ajudará o processo de enriquecimento de dados a ser executado a qualquer momento e ajudará as empresas a manter seus dados atualizados o tempo todo.

Isso levará a uma melhor personalização, marketing direcionado, vendas aprimoradas e fidelidade à marca. O enriquecimento de dados pode ser ideal para o sucesso de um negócio. Quer se trate de segmentação com base na geografia ou na demografia, as empresas podem segmentar com precisão os clientes por meio das melhores ofertas e negócios. Melhores resultados podem ser esperados se as empresas puderem direcionar com precisão os leads. Além disso, levará à criação de dados adicionais que podem ser usados ​​pelas empresas para trabalhar com os dados mais recentes.

Pensamentos finais

Não importa qual seja o negócio, as equipes de vendas estão descobrindo que seu trabalho está se tornando incrivelmente orientado por dados. Não é difícil obter os dados necessários para melhorar a produção de vendas. A chave aqui é garantir que você tenha acesso às informações certas no momento certo. Para preencher essa lacuna, o enriquecimento de dados entra em jogo.