Was ist Datenanreicherung und warum ist sie wichtig?

In einer datengesteuerten Welt genießen wir jeden Tag die Vorteile der Datenanreicherung. Von Google über Netflix bis hin zu Ihrem bevorzugten Online-Lebensmittelgeschäft – jede Online-Interaktion, die Sie haben, wird durch Datenerweiterung vorangetrieben. Aber die Leistungsfähigkeit der Datenanreicherung geht über das Vorschlagen Ihrer nächsten Netflix-Lieblingssendung oder das Sparen von Zeit mit der Autofill-Funktion von Google hinaus. In Geschäftsumgebungen kann die Datenerweiterung Unternehmen den Wettbewerbsvorteil verschaffen, den sie benötigen, um die Aufmerksamkeit der Kunden auf sich zu ziehen und Branchenführer zu werden.

Hier ist ein wiederkehrendes Problem, mit dem Unternehmen beim Umgang mit Daten konfrontiert sind: Qualität. Obwohl alle Unternehmen Dateneingangspunkte in ihren Kanälen haben (denken Sie an Marketing, Vertrieb, Kundendienst usw.), sind nicht alle Daten, die in ihre Datenbanken gelangen, genau und wertvoll. Ein Bericht von Global Databerg stellt fest, dass 85 % der gespeicherten Daten entweder dunkel oder redundant, veraltet oder trivial sind.

Die heutige Tendenz zum Horten von Daten stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen. Die Kapitalisierung von Daten und die Erkennung veralteter Informationen und wertvoller Geschäftseinblicke können einen Unterschied bei Gewinnen, Kundeneinblicken, der Erfüllung von Markt- und Kundenerwartungen usw. bewirken. Nur 15 % der von Unternehmen gespeicherten Daten werden als geschäftskritisch eingestuft.

Tools zur Datenvalidierung und -anreicherung sind zum goldenen Standard in Geschäftsumgebungen geworden, um die weitreichenden Auswirkungen zu eliminieren, die schlechte Daten auf Abläufe und Prozesse haben. Solche Software hilft Unternehmen dabei, redundante und irrelevante Informationen aus dem Moment der Erfassung zu eliminieren.

Was ist Datenanreicherung und wie nutzen Unternehmen sie?

Datenanreicherung ist der Prozess, der von Organisationen verwendet wird, um Erstanbieterdaten mit Datensätzen zusammenzuführen, die von verschiedenen internen Systemen und Drittanbieterdaten aus externen Quellen gesammelt wurden. Das Hauptziel der Datenanreicherung oder -erweiterung besteht darin, mehr Einblicke zu bieten und Marken zu helfen, fundiertere Entscheidungen auf Organisationsebene zu treffen.

Alle Kundeninteraktionen generieren Daten. Jeder Einstiegspunkt kann beeindruckende Datenmengen aus Website-Verkehr, E-Mail-Listen, ausgefüllten Formularen oder Interaktionen in sozialen Medien erfassen. Aber in seiner rohen Form ist es nutzlos und erzeugt keine tiefen Einsichten. Bei der Datenanreicherung werden die erfassten und in einem Data Warehouse gespeicherten Informationen bereinigt und strukturiert, um die Kundenmerkmale und den Zielgruppenstamm zusammenzufassen. Danach wird es mit Daten aus Drittquellen kompiliert. Die Datenerweiterung bietet mehr Kontext, was Unternehmen dabei hilft, personalisierte Erfahrungen über alle Kundeninteraktionen hinweg anzubieten und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Beispielsweise können Marketinginitiativen, die auf erweiterten Daten basieren, wesentliche Lücken in der Customer Journey mit Inhalten füllen, die entwickelt wurden, um in Bereichen, in denen dies erforderlich ist, aufzuklären und zu informieren. Oder Kundensupport-Interaktionen, die die Datenanreicherung als Ausgangspunkt verwenden, können die Kundenzufriedenheit steigern, indem sie tiefere Einblicke in jeden Kunden, seine Bedürfnisse und sein Verhalten über mehrere interne oder externe Kanäle hinweg erhalten.

Arten der Datenanreicherung

Es gibt viele Arten der Datenanreicherung, aber unten finden Sie eine kurze Beschreibung einiger der am häufigsten von Unternehmen implementierten, die solche Dienste anbieten.

• Soziodemografische Daten . Aspekte wie das Einkommensniveau, die Art des gefahrenen Autos, die Anzahl der Fahrzeuge pro Haushalt, der Familienstand und die Anzahl der Kinder beeinflussen die Kaufentscheidung. Soziodemografische Daten können mit internen Informationen zusammengeführt werden, um personalisierte Nachrichten für Marketingkampagnen oder gezielte bezahlte Anzeigen zu erstellen.
• Geografische Daten . Die Anreicherung interner Datensätze mit geografischen Informationen kann den Geschäftsbetrieb durch Geotargeting verbessern. In diesem Szenario erhalten Unternehmen genaue Einblicke in Bereiche mit einer hohen Dichte an aktuellen oder potenziellen Kunden. Beispielsweise nutzen Marken diese Art der Datenanreicherung, wenn sie entscheiden, wo sie neue Geschäfte eröffnen.
• Daten zur Kaufabsicht . Die Häufigkeit der Produktansichten kann die Kaufabsicht eines Interessenten aufzeigen. Durch die Zusammenführung solcher Informationen mit internen Daten können Unternehmen potenziellen Kunden durch gezielte Marketingaktivitäten authentische Erlebnisse bieten. Durch den Einsatz von Datenanreicherungslösungen zur Kaufabsicht können Marketingabteilungen die Kampagnenkosten senken, indem sie nur kaufbereite Verbraucher ansprechen und ihre Kaufentscheidung verschieben.
• Von der App-Nutzung generierte Daten. Diese Datenerweiterung hilft Unternehmen, insbesondere bei ihren Bemühungen um Customer Experience (CX). Durch die Identifizierung, welche Apps, Betriebssysteme und sogar Geräte Verbraucher verwenden, können Marken ihre Bemühungen beschleunigen, nahtlose Erlebnisse für App-Benutzer zu schaffen. Diese Informationen ermöglichen es ihnen auch, bessere Anwendungen zu entwickeln, die sich auf die Benutzererfahrung konzentrieren.

Vorteile der Datenanreicherung

Einen genauen Überblick über Ihren Kundenstamm und Ihre potenziellen Kunden zu haben, ist einer der offensichtlichen Vorteile einer beschleunigten Datenanreicherung. Es gibt jedoch noch mehr Möglichkeiten, wie die Datenerweiterung Unternehmen helfen kann, unabhängig von ihrer Branche oder ihrem Profil.

• Reduzieren Sie die Kosten für die Datenverwaltung . In der Kultur des Datenhortens sind Unternehmen in schlechten, redundanten und verlorenen Daten gefangen, die sie 15 % bis 25 % ihrer Betriebskosten kosten. Protokolle zur Datenanreicherung können Unternehmen dabei helfen, redundante Daten zu eliminieren und die von ihren Systemen und Kundeninteraktionen generierten Volumina gewinnbringend zu nutzen.
• Verbessern Sie die Kundeninteraktionen . Genaue und vollständige Datensätze können Marken dabei helfen, personalisiertere Kundeninteraktionen bereitzustellen, mit dem ultimativen Ergebnis, die Kundenbindung zu verbessern und die Markenbekanntheit und Vertrauenswürdigkeit zu steigern. Wenn alle Abteilungen eine einheitliche Sicht auf den Kunden haben, können sie effektivere Kommunikationsstrategien maßschneidern. Die Datenanreicherung beschränkt sich nicht auf die Anreicherung interner Informationen mit Daten Dritter. Es kann auch in Form der Zusammenstellung von Daten aus den Systemen verschiedener Abteilungen innerhalb einer Organisation erfolgen. Dies führt letztendlich zu einer vollständigen und korrekten Sicht auf den Kunden oder Interessenten. Wenn Sie Ihren Kunden die Gewissheit geben, dass sie gesehen und verstanden werden, beeinflusst dies ihre Kaufentscheidung.
• Beschleunigen Sie die Bemühungen zur Lead-Pflege . Lead-Pflege-Bemühungen sind manchmal ineffektiv, weil Leads, die es wert sind, gefördert zu werden, nicht richtig identifiziert werden. Auf erweiterten Daten basierende Protokolle zur Lead-Anreicherung haben sich als effektiver und genauer erwiesen.
• Gezielte Marketingkampagnen durch genaues Lead-Scoring . Gezieltes Marketing wird bald zu einem festen Bestandteil werden, wenn Unternehmen präzisere Segmentierungsstrategien entwickeln. Auch hier spielt die Datenerweiterung eine entscheidende Rolle, indem Informationen aus verschiedenen Quellen genutzt werden.

So implementieren Sie Datenanreicherung, um den ROI zu steigern

Die Anreicherung von Datenbanken scheint ein kompliziertes Geschäft zu sein, bei dem Daten aus allen Richtungen auf Sie zukommen. Es kann intern mithilfe von Datenverwaltungs- und Erweiterungssoftware gehandhabt werden. Eine solche Software verfügt normalerweise über alle Funktionen, um Ergebnisse zu geringeren Kosten zu liefern. Unabhängig von Ihrer Route auf Ihrem Weg zur Datenerweiterung finden Sie hier einige Best Practices für die Implementierung.

• Legen Sie Ihr Datenanreicherungsziel fest . Während die Verbesserung der Qualität und Genauigkeit Ihrer Daten das übergeordnete Ziel der Datenanreicherung ist, ist es zu weit gefasst, um Ihnen zu helfen, die erwarteten Ergebnisse zu erzielen und KPIs zu verbessern. Versuchen Sie stattdessen, sich auf Datensätze zu konzentrieren, auf die Sie im Prozess abzielen möchten. Sie können diese Datensätze auf Abteilungs- oder Organisationsebene erstellen. Wenn sich Ihre unmittelbaren Bemühungen beispielsweise auf die Steigerung des Umsatzes oder die Verbesserung des Kundenerlebnisses konzentrieren, sollten Sie mit den Datensätzen Vertrieb bzw. Kundensupport beginnen.
• Streben Sie Reproduzierbarkeit und Konsistenz an . Datenanreicherungsprozesse müssen reproduzierbar sein. Sie müssen konstant das gleiche Ergebnis liefern. In Geschäftsumgebungen erscheinen routinemäßig neue Strategien, daher müssen Sie sicher sein, dass Sie konsistente Ergebnisse erhalten, unabhängig davon, welche Schritte Sie einem Geschäftsprozess hinzufügen oder welche Felder Sie einem Formular hinzufügen.
• Spezifische Bewertungskriterien . Das Erreichen der erwarteten Ergebnisse ist nur möglich, wenn Sie jedem Schritt im Prozess klare Bewertungskriterien für die Datenanreicherung zuweisen. Auf diese Weise können Sie aktuelle Ergebnisse mit früheren vergleichen und sicherstellen, dass Sie genaue Ergebnisse erzielen.
• Skalierbarkeit. Ist Ihre Datenanreicherungsstrategie in Bezug auf zugewiesene Ressourcen, gewünschte Zeitpläne und Kosten skalierbar? Die Datenmengen wachsen mit der Zeit, implementieren Sie also einen Prozess, der es Ihnen ermöglicht, Ihre Datenanreicherungsbemühungen zu erweitern, ohne Ihre Zeitpläne und Budgets zu beeinträchtigen. In diesem Sinne sollten Sie unbedingt nach automatisierten Lösungen suchen.
• Vollständigkeit. Betrachten Sie Szenarien, in denen neue Datensätze in Ihre Datenbanken gelangen, und antizipieren Sie alle möglichen Ergebnisse, unabhängig vom Datentyp. Auf diese Weise stellen Sie valide Datenergebnisse bei Ihren Anreicherungsbemühungen sicher.
• Allgemeinheit. Datenanreicherungsaufgaben sollten auf verschiedene Datensätze anwendbar sein. Die Wiederverwendung derselben Logik in verschiedenen Szenarien und die Erstellung übertragbarer Protokolle helfen Ihnen, die Konsistenz Ihrer angereicherten Daten sicherzustellen.

Es ist ein Wickel

Ihr Unternehmen generiert Daten in einem atemberaubenden Tempo. Während viele Marken jeden Tag vor neuen Herausforderungen stehen, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, kann die Datenanreicherung Unternehmen dabei helfen, sich ein klares Bild von ihrer aktuellen Geschäftsposition auf dem Markt zu machen, effektivere Strategien zu entwickeln und letztendlich den ROI zu steigern.

Möchten Sie mehr über die Leistungsfähigkeit von KI-gesteuerten Datenanreicherungstools erfahren? Sehen Sie sich unsere Demo an und sehen Sie, wie eine solche Software Ihnen helfen kann, den ROI zu steigern!