Veri Zenginleştirme Nedir?

B2B alanında veri zenginleştirme, veri hijyeninin önemli unsurlarından biridir. Veriler, günümüz işletmelerinin geçim kaynağı olarak kabul edilir ve müşteri hizmetleri, pazarlama ve satış stratejilerinin formüle edilmesi veri olmadan mümkün değildir. Dünyanın dört bir yanındaki iş liderleri, karar verme süreçlerine güç vermek ve şirketlerinin büyümesine ve karlılığına öncülük etmek için verileri kullanır.

Spekülasyonları bir kenara bırakan iş liderleri, verilerle ilgili gerçeklere ve eğilimlere dayalı bilinçli kararlar verir. Birçok iş lideri, analitik gibi daha iyi kullanım için verileri dönüştürme ve haritalama süreci olan veri tartışmasından da yararlanır. Bu süreç, mevcut verileri temizleyerek ve yapılandırarak karar verme sürecine daha fazla yardımcı olur ve önemi geniş çapta kabul görmüştür. Veri zenginleştirme, veri tartışma sürecindeki adımlardan biridir ve gelin buna derinlemesine bir göz atalım.

Veri Zenginleştirme Nedir?

Veri zenginleştirme, birinci taraf müşteri verilerinin mevcut bir veritabanını, harici bir güvenilir kaynaktan alınan üçüncü taraf veritabanıyla birleştirme işlemidir. Bir kuruluş, çok yararlı olacak ve birçok içgörü sunacak zenginleştirilmiş verilerden yararlanabilir.

Veri zenginleştirme, önde gelen birçok marka tarafından ham verilerini zenginleştirerek bilinçli kararlar vermek için zaten kullanılıyor. İşletmeler için ham müşteri verileri, web sitesi trafiğini, e-posta listelerini, sosyal medya analizlerini vb. içerir. Bu veriler ham haliyle büyük ölçüde işe yaramaz olacaktır. Temizlenir, yapılandırılır ve harici yetkili verilerle karıştırılırsa faydalı olabilir ve birçok içgörü sunabilir. Genel süreç, ham verileri değerli bir şekil vererek daha alakalı hale getirir.

Markalar, müşterilerinin yaşam kalıplarını daha derin içgörülerle anlayarak daha iyi anlayabilir. Veri zenginleştirme birkaç şekilde yapılabilir. En yaygın tekniklerden biri, reklamların alaka düzeyini ve etkinliğini anlamak için dahili satış verilerini harici reklam verileriyle birleştirmektir.

2 Yaygın Veri Zenginleştirme Türü

Coğrafi veri zenginleştirme

Bu işlem, enlem ve boylamsal verileri veya müşteri adresleri gibi mevcut veri kümesiyle birleştirilen posta verilerini kullanır. Haritalama bilgileri, şehirler ve kasabalar arasındaki coğrafi sınırlar, posta kodları vb. dahil olmak üzere bu verileri sağlayan birçok işletme vardır. Bu veri zenginleştirme, işletmelere genişlemelerinde yardımcı olacak coğrafi olarak zenginleştirilmiş veriler sağladığı için yararlıdır. planlar. Ayrıca bu verileri, verilerden elde edilen içgörülerden yararlanarak belirli bir coğrafyadaki müşterileri hedeflemek için de kullanabilirler.

Demografik veri zenginleştirme

Demografik veri zenginleştirme sürecinde işletmeler, mevcut müşterilerin verileriyle karıştırılan gelir düzeyi ve medeni durum gibi demografik verilerden yararlanmaktadır. Bu verileri toplamak için birden fazla kaynak olabilir ve alt kümeler de çoktur. Değer açısından konut verileri, sahip olunan varlıklar, çocuk sayısı vb. unsurlar da olabilir. Hedefli bir yaklaşım oluşturmak için çeşitli işletmeler tarafından kullanılabilir. Kredi veren firmalar, müşterilerine kredi kartı teklifinde bulunmadan önce bir kişinin kredi notunu kullanabilirler.

Veri zenginleştirmenin faydaları

• Tasarruf
  
  Veri zenginleştirme, yararlı olmadığı düşünülen bilgiler saklanmadığı için işletmelerin tasarruf etmesine yardımcı olur. Bunun yerine, mevcut veriler, harici yetkili verilerle birleştirildikten sonra zenginleştirilir. Veritabanlarına harcama yapılmayacak ve bu para diğer faaliyetlerde kullanılabilir.
  
  
• anlamlı ilişkiler
  
  Mevcut veriler dış verilerle zenginleştirildiğinde, çok hayati olan kişiselleştirilmiş iletişimlere yol açar. Anlamlı müşteri ilişkilerinin ve iş fırsatlarının kapsamını daha da artıracaktır. İlgili müşteri verileri ile müşteri ihtiyaçlarını karşılayacak iletişim kanalları ve stratejileri geliştirmek çok daha kolay hale gelecektir. Müşterilerin, kişisel zevklerine ve tercihlerine uyan markalarla ilişki kurma olasılığı daha yüksektir.
  
  
• Müşteri segmentasyonu
  
  Veri zenginleştirme, hedef müşterilerin segmentlerini belirleme ve onlar için kişiselleştirilmiş iletişim tasarlama olanağı sağlar. Hedeflenen iletişim, büyük olasılıkla artan satışlara ve müşteri sadakatine yol açacak değer odaklı bilgiler sağlar.
  
  
• Hedefli pazarlama
  
  İşletmeler şimdi ve gelecekte başarılı olmak istiyorlarsa, hedefli pazarlamaya başvurmaları gerekir. Özellikle rekabetin arttığı bu çağda, tek beden herkese uyan pazarlama yaklaşımı artık işe yaramıyor. Veri zenginleştirme, hedeflenen pazarlamanın başarısı için hayati önem taşıyan verileri etkili bir şekilde bölümlere ayırmaya yardımcı olur.
  
  
• İyileştirilmiş satışlar
  
  Veri zenginleştirme, işletmelerin satış verimliliklerini ve yatırım getirilerini (ROI) iyileştirmelerine yardımcı olabilecek etkili bilgiler sağlar. İşletme zaten doğru müşteri verisine ve bilgisine sahip olacağından, yukarı satış ve çapraz satış için daha fazla şans vardır. Bir işletme, bunu potansiyel müşterilere ve müteakip müşterilere dönüştürmek için bir kişi listesine büyük miktarda yatırım yaparsa, ancak verilerin güncelliğini yitirmiş olması da söz konusu olabilir. İşletmeler bu tür kayıpları karşılayamaz.
  
  
• Alakasız verileri ortadan kaldırın
  
  Alakasız ve gereksiz veriler bir işletmeye ciddi şekilde mal olabilir ve müşteri kaybına, gelir kaybına ve kötü bir itibara neden olabilir. Hangi verilerin depolanacağından ve nelerin silineceğinden emin olmadıklarından, gereksiz veriler işletmeler için çok yaygındır. Bir diğer sorunlu unsur, ham verilerde çok yaygın olan ve genel veri kalitesini etkileyen mükerrer verilerdir. Veri zenginleştirme, yinelenen verileri ortadan kaldırmaya yardımcı olur ve veri kalitesini artırır.
  
  
• Müşteri deneyimini iyileştirir
  
  Veri zenginleştirmenin derinlerine indikçe, ikisi arasında kafası karışan birçok kişi olduğundan veri temizlemenin ne anlama geldiğini anlamak da önemlidir.

Veri temizleme ve Veri Zenginleştirme

Veri temizleme veya veri temizleme süreci, verilerin tutarlı, doğru ve güvenilir olmasını içerir. Temel olarak, müşterilerin motivasyonları ve davranışları hakkında kaliteli ve kullanılabilir içgörüleri belirlemek için büyük miktarda mevcut veriyi filtrelemektir. Veri zenginleştirme ve veri temizleme arasındaki en büyük fark, ikincisinin tutarsızlıkları çözmeyi ve eski veya yanlış verileri güncellemeyi veya silmeyi içermesidir. Bu arada, yukarıda da görüldüğü gibi veri zenginleştirme, bir veri kümesini diğer güvenilir kaynaklardan gelen verilerle tamamlıyor.

Örneğin, bir veri projesi başlatmak istiyorsanız, alakasız tüm bilgileri kaldırmak için mevcut verileri temizleyerek başlayabilirsiniz. Üçüncü taraf verilerini kullanarak bazı güvenilir veriler eklemek isteyebilirsiniz. Veri temizleme, müşteri veritabanınızdaki mükerrer, bozuk veya yanlış kayıtları belirlemenize yardımcı olur. İşlem otomatik değilse çok zaman alabilir.

Veri zenginleştirme uzun vadeli bir süreç olarak neden önemlidir ?

Veri zenginleştirme, veri yönetiminin çok önemli bir yönüdür ve sürekli olarak yapmanız gereken bir şeydir. Müşterilerin verileri ne kadar ayrıntı verirse versin resmin tamamını sunmaz. Medeni durum değişebilir, gelir seviyeleri değişebilir, fiziksel adresler değişebilir ve dolayısıyla malvarlığına sahip olmak. Kadınların isimleri de evlendikleri zaman değişebilir. Tüm bu faktörler nedeniyle veri zenginleştirme süreci çok önemli hale geliyor ve sürekli olarak yapılması gerekiyor. Aksi takdirde, veriler eski ve güncel olmadığı için müşterilerinizin alakasız teklifler almasına yol açabilecek güncel olmayan bilgilere sahip olmanın birçok kapsamı vardır.

Özellikle veri boyutu büyük olduğunda, veritabanlarını güncel tutmak çok çaba gerektirebilir. Bu nedenle, işletmelerin çoğunun zamanlarını verileri temizlemek ve kullanmak için harcamaması şaşırtıcı değildir. Bunun için gereken zamanın taahhüdü nedeniyle, süreci mümkün olduğunca otomatikleştirmek çok önemli hale geliyor. Bu sürece yardımcı olmak için, makine öğrenimi algoritmaları, süreci kolaylaştırabildikleri ve verileri insanlara kıyasla çok daha hızlı bir şekilde eşleştirip birleştirebildikleri için hayati bir yardımcı olabilir. Bu, veri zenginleştirme sürecinin herhangi bir zamanda çalışmasına ve işletmelerin verilerini her zaman güncel tutmasına yardımcı olacaktır.

Bu, nihayetinde daha iyi kişiselleştirmeye, hedefli pazarlamaya, iyileştirilmiş satışlara ve marka sadakatine yol açacaktır. Veri zenginleştirme, bir işletmenin başarısı için ideal olabilir. İster coğrafyaya dayalı ister demografiye dayalı hedefleme olsun, işletmeler en iyi teklifler ve fırsatlar aracılığıyla müşterileri doğru bir şekilde hedefleyebilir. İşletmeler potansiyel müşterileri doğru bir şekilde hedefleyebilirse daha iyi sonuçlar beklenebilir. Ayrıca, işletmeler tarafından en son verilerle çalışmak için kullanılabilecek ek verilerin oluşturulmasına da yol açacaktır.

Son düşünceler

İş ne olursa olsun, satış ekipleri işlerini inanılmaz derecede veri odaklı buluyor. Satış çıktısını iyileştirmek için gereken verileri elde etmek zor değildir. Buradaki anahtar, doğru zamanda doğru bilgiye erişmenizi sağlamaktır. Bu açığı kapatmak için veri zenginleştirme devreye giriyor.