什么是数据丰富？

在 B2B 领域，数据丰富是数据卫生的重要元素之一。 数据被认为是现代企业的生计，没有数据就不可能制定客户服务、营销和销售策略。 世界各地的商业领袖都使用数据来推动他们的决策过程，并促进他们公司的增长和盈利。

撇开猜测不谈，商业领袖会根据与数据相关的事实和趋势做出明智的决定。 许多企业领导者还利用数据整理，这是转换和映射数据以便更好地使用的过程，例如分析。 该过程通过清理和结构化现有数据进一步帮助决策过程，其重要性已得到广泛认可。 数据丰富是数据整理过程中的步骤之一，让我们深入了解一下。

什么是数据丰富？

数据丰富是将可用的第一方客户数据数据库与从外部可靠来源获取的第三方数据库合并的过程。 组织可以利用丰富的数据，这些数据将非常有用并提供很多见解。

一些领先品牌已经使用数据丰富来通过丰富其原始数据来做出明智的决策。 对于企业来说，他们的原始客户数据包括网站流量、电子邮件列表、社交媒体分析等。这些原始形式的数据在很大程度上是无用的。 如果它被清理、结构化并与外部权威数据混合，它就会变得有用并提供很多见解。 整个过程通过赋予原始数据有价值的形状来使其更具相关性。

品牌可以通过更深入的洞察了解他们的生活模式，从而更好地了解他们的客户。 数据丰富可以通过多种方式完成。 最常见的技术之一是将内部销售数据与外部广告数据相结合，以了解广告的相关性和有效性。

2 常见的数据丰富类型

地理数据丰富

此过程利用纬度和纵向数据或与可用数据集（如客户地址）相结合的邮政数据。 有许多企业提供这些数据，包括地图洞察、城镇之间的地理边界、邮政编码等。这种数据丰富对企业很有用，因为它为他们提供地理丰富的数据，这将有助于他们的扩张计划。 他们还可以利用数据中的洞察力，使用这些数据来定位特定地理区域内的客户。

人口数据丰富

在人口统计数据丰富过程中，企业利用与现有客户数据混合的收入水平和婚姻状况等人口统计数据。 可以有多个来源来收集这些数据，而且子集也很多。 还可以包含价值、拥有的资产、孩子数量等方面的住房数据等元素。各种企业可以使用它来制定有针对性的方法。 信用贷款公司可以在向客户提供信用卡优惠之前使用一个人的信用评级。

数据丰富的好处

• 节约成本
  
  数据丰富有助于企业节省资金，因为不存储被认为无用的信息。 而是将现有数据与外部权威数据相结合后得到丰富。 不会有数据库支出，这笔钱可以用于其他活动。
  
  
• 有意义的关系
  
  当现有数据被外部数据丰富时，它会导致非常重要的个性化通信。 它将进一步扩大有意义的客户关系和商业机会的范围。 有了相关的客户数据，开发满足客户需求的沟通渠道和策略将变得更加容易。 客户更有可能与符合其个人品味和偏好的品牌相关联。
  
  
• 客户细分
  
  数据丰富导致识别目标客户细分并为他们设计个性化通信的可能性。 有针对性的沟通提供价值驱动的信息，这些信息很可能会提高销售额和客户忠诚度。
  
  
• 有针对性的营销
  
  如果企业想在现在和未来取得成功，他们必须诉诸有针对性的营销。 一刀切的营销方法不再有效，尤其是在这个竞争加剧的时代。 数据丰富有助于有效地分割数据，这对于目标营销的成功至关重要。
  
  
• 改善销售
  
  数据丰富提供了有效的信息，可以帮助企业提高销售效率和投资回报率 (ROI)。 由于企业已经拥有正确的客户数据和知识，因此有更多的机会进行追加销售和交叉销售。 如果一家企业在联系人列表中投入大量资金，以将其转化为潜在客户和后续客户，但也可能发生数据已经过时的情况。 企业无法承受这样的损失。
  
  
• 消除不相关的数据
  
  不相关和冗余的数据会给企业带来巨大的损失，并导致客户流失、收入损失和声誉不佳。 冗余数据对于企业来说非常普遍，因为他们不确定要存储哪些数据以及删除哪些数据。 另一个有问题的元素是重复数据，这在原始数据中很常见，会影响整体数据质量。 数据丰富有助于消除重复数据并提高数据质量。
  
  
• 改善客户体验
  
  随着我们深入数据丰富，了解数据清理的含义也很重要，因为有很多人对这两者感到困惑。

数据清理与数据丰富

数据清洗或数据清洗的过程涉及使数据一致、正确和可信。 它基本上是过滤大量可用数据，以识别有关客户动机和行为的质量和可用见解。 数据丰富和数据清理之间的主要区别在于后者涉及解决不一致以及更新或删除旧的或不正确的数据。 同时，如上所述，数据丰富正在用来自其他可靠来源的数据补充一个数据集。

例如，如果您要启动一个数据项目，您可以从清理现有数据开始，以删除所有不相关的信息。 您可能还想通过使用第三方数据添加一些可信数据。 数据清理将帮助您识别客户数据库中重复、损坏或不准确的记录。 如果该过程不是自动化的，则可能非常耗时。

为什么数据丰富作为一个长期过程很重要？

数据丰富是数据管理的一个非常重要的方面，它是您需要持续进行的事情。 客户的数据无论提供多少细节，都无法呈现完整的画面。 婚姻状况可能会发生变化，收入水平可能会发生变化，实际地址可能会发生变化等等资产的拥有情况。 妇女结婚时的名字也可能发生变化。 由于所有这些因素，数据丰富的过程变得非常重要，并且必须持续进行。 否则，过时信息的范围很大，这可能会导致您的客户收到不相关的报价，因为数据会过时且过时。

保持数据库更新可能需要付出很多努力，尤其是当数据量很大时。 因此，大多数企业不花时间清理和使用数据也就不足为奇了。 由于它需要时间的承诺，尽可能地自动化该过程变得非常重要。 为了帮助这个过程，机器学习算法可以提供至关重要的帮助，因为与人类相比，它们可以简化过程并以更快的速度匹配和合并数据。 这将有助于数据丰富过程随时运行，并帮助企业始终保持数据更新。

这最终将带来更好的个性化、有针对性的营销、改进的销售和品牌忠诚度。 数据丰富可能是企业成功的理想选择。 无论是基于地理的定位还是基于人口统计的定位，企业都可以通过最优惠的报价和交易准确地定位客户。 如果企业能够准确地定位潜在客户，则可以预期会有更好的结果。 它将进一步导致创建额外的数据，企业可以使用这些数据来处理最新数据。

最后的想法

无论业务是什么，销售团队都发现他们的工作变得令人难以置信的数据驱动。 获取提高销售产出所需的数据并不难。 这里的关键是确保您可以在正确的时间访问正确的信息。 为了弥合这一差距，数据丰富开始发挥作用。