Что такое обогащение данных?

В сфере B2B обогащение данных является одним из важных элементов гигиены данных. Данные считаются источником средств к существованию современного бизнеса, и разработка стратегий обслуживания клиентов, маркетинга и продаж невозможна без данных. Бизнес-лидеры по всему миру используют данные для поддержки процесса принятия решений и обеспечения роста и прибыльности своих компаний.

Оставив в стороне предположения, бизнес-лидеры принимают обоснованные решения, основанные на фактах и ​​тенденциях, связанных с данными. Многие бизнес-лидеры также используют обработку данных, то есть процесс преобразования и сопоставления данных для более эффективного использования, например, для аналитики. Этот процесс также помогает процессу принятия решений, очищая и структурируя существующие данные, и его важность широко признана. Обогащение данных — это один из этапов процесса обработки данных, и давайте подробно его рассмотрим.

Что такое обогащение данных?

Обогащение данных — это процесс объединения доступной базы данных сторонних клиентов со сторонней базой данных, взятой из внешнего надежного источника. Организация может использовать обогащенные данные, которые будут очень полезны и предложат много идей.

Обогащение данных уже использовалось несколькими ведущими брендами для принятия обоснованных решений путем обогащения исходных данных. Для предприятий необработанные данные о клиентах включают трафик веб-сайта, списки адресов электронной почты, аналитику социальных сетей и т. д. Эти данные в необработанном виде будут в значительной степени бесполезны. Если его очистить, структурировать и смешать с внешними авторитетными данными, он может стать полезным и предложить много идей. Общий процесс делает необработанные данные более актуальными, придавая им ценную форму.

Бренды могут лучше понять своих клиентов, понимая их жизненные модели посредством более глубокого понимания. Обогащение данных может осуществляться несколькими способами. Одним из наиболее распространенных методов является объединение внутренних данных о продажах с данными о внешней рекламе, чтобы понять релевантность и эффективность рекламы.

2 распространенных типа обогащения данных

Обогащение географических данных

В этом процессе используются данные о широте и долготе или почтовые данные, которые объединяются с доступным набором данных, таким как адреса клиентов. Есть много компаний, которые предоставляют эти данные, которые включают в себя картографическую информацию, географические границы между городами и поселками, почтовые индексы и т. д. Это обогащение данных полезно для предприятий, поскольку оно дает им географически обогащенные данные, которые помогут им в их расширении. планы. Они также могут использовать эти данные для нацеливания на клиентов в определенной географии, используя информацию из данных.

Обогащение демографических данных

В процессе обогащения демографических данных предприятия используют демографические данные, такие как уровень дохода и семейное положение, которые смешиваются с данными существующих клиентов. Может быть несколько источников для сбора этих данных, и подмножеств также много. Также могут быть такие элементы, как данные о жилье с точки зрения стоимости, принадлежащих им активов, количества детей и т. д. Они могут использоваться различными предприятиями для целевого подхода. Кредитно-кредитные фирмы могут использовать кредитный рейтинг человека, прежде чем предлагать клиентам кредитные карты.

Преимущества обогащения данных

• Экономия на издержках
  
  Обогащение данных помогает предприятиям экономить деньги, поскольку информация, которая не считается полезной, не сохраняется. Скорее, существующие данные обогащаются после их объединения с внешними авторитетными данными. Не было бы расходов на базы данных, и эти деньги можно было бы использовать в других целях.
  
  
• Значимые отношения
  
  Когда существующие данные обогащаются внешними данными, это приводит к персонализированным коммуникациям, которые очень важны. Это еще больше увеличит объем значимых отношений с клиентами и деловых возможностей. Разработка каналов и стратегий коммуникации, отвечающих потребностям клиентов, станет намного проще при наличии соответствующих данных о клиентах. Покупатели с большей вероятностью будут относиться к брендам, которые соответствуют их личным вкусам и предпочтениям.
  
  
• Сегментация клиентов
  
  Обогащение данных приводит к возможности выявления сегментов целевых клиентов и разработки для них персонализированной коммуникации. Целенаправленная коммуникация дает ценную информацию, которая, скорее всего, приведет к увеличению продаж и лояльности клиентов.
  
  
• Целевой маркетинг
  
  Если компании хотят быть успешными сейчас и в будущем, они должны прибегать к целевому маркетингу. Универсальный маркетинговый подход больше не работает, особенно в эпоху обострения конкуренции. Обогащение данных помогает эффективно сегментировать данные, что жизненно важно для успеха целевого маркетинга.
  
  
• Улучшение продаж
  
  Обогащение данных дает эффективную информацию о том, что может помочь предприятиям повысить эффективность продаж и рентабельность инвестиций (ROI). Существует еще один шанс для дополнительных и перекрестных продаж, поскольку у бизнеса уже есть нужные данные и знания о клиентах. Если бизнес вкладывает огромные средства в список контактов, чтобы превратить его в потенциальных и последующих клиентов, но также может случиться так, что данные устарели. Бизнес не может позволить себе такие потери.
  
  
• Удалите ненужные данные
  
  Нерелевантные и избыточные данные могут дорого стоить бизнесу и привести к потере клиентов, потере доходов и плохой репутации. Избыточные данные очень распространены в компаниях, потому что они не уверены, какие данные хранить, а какие удалять. Еще одним проблемным элементом являются дублированные данные, которые очень часто встречаются в необработанных данных и влияют на общее качество данных. Обогащение данных помогает устранить дубликаты данных и повысить качество данных.
  
  
• Улучшает качество обслуживания клиентов
  
  По мере того, как мы углубляемся в обогащение данных, также важно понимать, что означает очистка данных, поскольку многие путаются между ними.

Очистка данных против обогащения данных

Процесс очистки данных или очистки данных включает в себя обеспечение согласованности, правильности и достоверности данных. По сути, это фильтрация большого количества доступных данных для определения качественных и полезных сведений о мотивах и поведении клиентов. Основное различие между обогащением данных и очисткой данных заключается в том, что последнее включает устранение несоответствий и обновление или удаление старых или неверных данных. Между тем, обогащение данных, как уже было показано выше, заключается в дополнении одного набора данных данными из других достоверных источников.

Например, если вы хотите начать проект данных, вы можете начать с очистки существующих данных, чтобы удалить всю ненужную информацию. Вы также можете добавить некоторые достоверные данные, используя сторонние данные. Очистка данных поможет вам выявить дублирующиеся, поврежденные или неточные записи из вашей базы данных клиентов. Если процесс не автоматизирован, это может занять очень много времени.

Почему обогащение данных важно как долгосрочный процесс ?

Обогащение данных — очень важный аспект управления данными, и это то, что вам необходимо делать на постоянной основе. Данные клиентов не дают полной картины, сколько бы подробностей они ни содержали. Семейное положение может измениться, уровень дохода может измениться, физические адреса могут измениться и, таким образом, владение активами. Имена женщин также могут быть изменены, когда они выходят замуж. В связи со всеми этими факторами процесс обогащения данных становится очень важным и должен выполняться на постоянной основе. В противном случае устаревшая информация может привести к тому, что ваши клиенты получат нерелевантные предложения, поскольку данные будут старыми и устаревшими.

Для поддержания базы данных в актуальном состоянии может потребоваться много усилий, особенно когда объем данных велик. Поэтому неудивительно, что большинство предприятий не тратят свое время на очистку данных и их использование. Из-за того, что на это требуется время, становится очень важным максимально автоматизировать процесс. Чтобы помочь этому процессу, алгоритмы машинного обучения могут оказать жизненно важную помощь, поскольку они могут упростить процесс, а также сопоставлять и объединять данные гораздо быстрее, чем люди. Это поможет запустить процесс обогащения данных в любое время и поможет компаниям постоянно обновлять свои данные.

В конечном итоге это приведет к лучшей персонализации, целевому маркетингу, увеличению продаж и лояльности к бренду. Обогащение данных может быть идеальным для успеха бизнеса. Будь то географический или демографический таргетинг, компании могут точно ориентироваться на клиентов с помощью лучших предложений и сделок. Можно ожидать лучших результатов, если компании смогут точно ориентироваться на потенциальных клиентов. Кроме того, это приведет к созданию дополнительных данных, которые предприятия смогут использовать для работы с самыми последними данными.

Последние мысли

Независимо от того, чем занимается бизнес, отделы продаж обнаруживают, что их работа становится невероятно управляемой данными. Получить данные, необходимые для повышения объема продаж, несложно. Ключевым моментом здесь является обеспечение доступа к нужной информации в нужное время. Чтобы восполнить этот пробел, в игру вступает обогащение данных.