Qu'est-ce que l'enrichissement des données et pourquoi est-ce important ?

Dans un monde axé sur les données, nous profitons chaque jour des avantages de l'enrichissement des données. De Google à Netflix et votre épicerie en ligne préférée, chaque interaction en ligne que vous avez est pilotée par l'augmentation des données. Mais la puissance de l'enrichissement des données va au-delà de la suggestion de votre prochaine émission Netflix préférée ou du gain de temps grâce à la fonction de remplissage automatique de Google. Dans les environnements commerciaux, l'augmentation des données peut donner aux entreprises l'avantage concurrentiel dont elles ont besoin pour être au top de l'esprit des clients et devenir des leaders de l'industrie.

Voici un problème récurrent auquel les entreprises sont confrontées lorsqu'elles traitent des données : la qualité. Bien que toutes les entreprises aient des points d'entrée de données sur leurs canaux (pensez au marketing, aux ventes, au service client, etc.), toutes les données entrant dans leurs bases de données ne sont pas exactes et précieuses. Un rapport de Global Databerg révèle que 85 % des données stockées sont sombres ou redondantes, obsolètes ou insignifiantes.

La tendance à la thésaurisation des données que les entreprises ont aujourd'hui soulève de nouveaux défis pour les entreprises. La capitalisation des données et la recherche d'informations obsolètes et d'informations commerciales précieuses peuvent faire la différence en termes de bénéfices, d'informations sur les clients, de satisfaction des attentes du marché et des clients, etc. Seulement 15 % des données stockées par les entreprises sont classées comme critiques pour l'entreprise.

Les outils de validation et d'enrichissement des données sont devenus la norme d'or dans les environnements d'entreprise pour éliminer les impacts considérables des données de mauvaise qualité sur les opérations et les processus. Un tel logiciel aide les entreprises à éliminer les informations redondantes et non pertinentes dès le moment de la collecte.

Qu'est-ce que l'enrichissement des données et comment les entreprises l'utilisent-elles ?

L'enrichissement des données est le processus utilisé par les organisations pour fusionner des données de première partie avec des ensembles de données collectés par différents systèmes internes et des données tierces provenant de sources externes. L'objectif principal de l'enrichissement ou de l'augmentation des données est d'offrir plus d'informations et d'aider les marques à prendre des décisions plus éclairées au niveau organisationnel.

Toutes les interactions avec les clients génèrent des données. Chaque point d'entrée peut capturer des quantités impressionnantes de données, provenant du trafic sur le site Web, des listes de diffusion, des formulaires remplis ou des interactions sur les réseaux sociaux. Mais dans sa forme brute, il est inutile et ne génère pas d'idées profondes. Dans l'enrichissement des données, une fois que les informations sont capturées et stockées dans un entrepôt de données, elles sont nettoyées et structurées pour résumer les caractéristiques des clients et la base d'audience. Après cela, il est compilé avec des données provenant de sources tierces. L'augmentation des données donne plus de contexte, ce qui aide les entreprises à offrir des expériences personnalisées dans toutes les interactions avec les clients et à prendre des décisions commerciales éclairées.

Par exemple, les initiatives marketing basées sur des données augmentées peuvent combler des lacunes essentielles tout au long du parcours client avec un contenu développé pour éduquer et informer dans les domaines où cela est nécessaire. Ou les interactions de support client qui utilisent l'enrichissement des données comme point de départ peuvent augmenter la satisfaction client en ayant des informations plus approfondies sur chaque client, ses besoins et son comportement sur plusieurs canaux, internes ou tiers.

Types d'enrichissement de données

Il existe de nombreux types d'enrichissement de données, mais ci-dessous, vous avez une brève description de certains des plus couramment mis en œuvre par les entreprises fournissant de tels services.

• Données socio-démographiques . Des aspects tels que le niveau de revenu, le type de voiture conduite, le nombre de véhicules par ménage, l'état civil et le nombre d'enfants influencent les décisions d'achat. Les données sociodémographiques peuvent être fusionnées avec des informations internes pour créer des messages personnalisés pour des campagnes marketing ou des publicités payantes ciblées.
• Données géographiques . L'enrichissement des ensembles de données internes avec des informations géographiques peut améliorer les opérations commerciales grâce au ciblage géographique. Dans ce scénario, les entreprises obtiennent des informations précises sur les zones à forte densité de clients actuels ou potentiels. Par exemple, les marques utilisent ce type d'enrichissement de données pour décider où ouvrir de nouvelles boutiques.
• Données d'intention d'achat . Les fréquences de visionnage des produits peuvent révéler l'intention d'achat d'un prospect. En fusionnant ces informations avec des données internes, les entreprises peuvent offrir des expériences authentiques aux prospects grâce à des activités de marketing ciblées. Lorsqu'ils utilisent des solutions d'enrichissement des données d'intention d'achat, les services marketing peuvent réduire les coûts de campagne en ciblant uniquement les consommateurs prêts à acheter et en modifiant leur décision d'achat.
• Données générées par l'utilisation de l'application. Cette augmentation des données aide les entreprises, en particulier dans leurs efforts d'expérience client (CX). En identifiant les applications, les systèmes d'exploitation et même les appareils que les consommateurs utilisent, les marques peuvent accélérer leurs efforts pour créer des expériences transparentes pour les utilisateurs d'applications. Ces informations leur permettent également de développer de meilleures applications axées sur l'expérience utilisateur.

Avantages de l'enrichissement des données

Avoir une vue laser de votre clientèle et de vos prospects est l'un des avantages évidents de l'accélération des efforts d'enrichissement des données. Cependant, il existe d'autres façons dont l'augmentation des données peut aider les organisations, quel que soit leur secteur d'activité ou leur profil.

• Réduisez les coûts de gestion des données . Dans la culture de la thésaurisation des données, les entreprises se retrouvent piégées dans des données médiocres, redondantes et perdues qui leur coûtent 15 à 25 % de leurs coûts d'exploitation. Les protocoles d'enrichissement des données peuvent aider les entreprises à éliminer les données redondantes et à utiliser les volumes générés par leurs systèmes et les interactions avec les clients de manière rentable.
• Améliorez les interactions avec les clients . Des ensembles de données précis et complets peuvent aider les marques à offrir des interactions client plus personnalisées avec pour résultat ultime d'améliorer la fidélisation de la clientèle et de renforcer la notoriété et la fiabilité de la marque. Lorsque tous les départements ont une vue unique du client, ils peuvent adapter des stratégies de communication plus efficaces. L'enrichissement des données ne se limite pas à enrichir les informations internes avec des données tierces. Cela peut également prendre la forme d'une compilation de données provenant des systèmes de différents départements au sein d'une organisation. Il en résulte finalement une vue complète et correcte du client ou du prospect. Donner à vos clients l'assurance qu'ils sont vus et compris influencera leur décision d'achat.
• Accélérez les efforts de maturation des leads . Les efforts de maturation des prospects sont parfois inefficaces en raison de l'incapacité à identifier correctement les prospects qui méritent d'être promus. Les protocoles d'enrichissement en plomb basés sur des données augmentées se sont révélés plus efficaces et plus précis.
• Campagnes de marketing ciblées grâce à une notation précise des prospects . Le marketing ciblé deviendra bientôt un incontournable à mesure que les entreprises développeront des stratégies de segmentation plus précises. Encore une fois, l'augmentation des données joue un rôle déterminant, exploitant des informations provenant de diverses sources.

Comment mettre en œuvre l'enrichissement des données pour générer un retour sur investissement

L'enrichissement de bases de données semble être une entreprise compliquée avec des données qui vous parviennent de toutes les directions. Il peut être géré en interne à l'aide d'un logiciel de gestion et d'augmentation des données. Ces logiciels ont généralement toutes les fonctionnalités pour fournir des résultats à moindre coût. Quel que soit votre parcours dans votre parcours d'augmentation des données, voici quelques bonnes pratiques lors de sa mise en œuvre.

• Établissez votre objectif d'enrichissement des données . Bien que l'amélioration de la qualité et de la précision de vos données soit l'objectif global de l'enrichissement des données, il est trop large pour vous aider à obtenir les résultats attendus et à améliorer les KPI. Au lieu de cela, essayez de vous concentrer sur les ensembles de données que vous souhaitez cibler dans le processus. Vous pouvez établir ces ensembles de données à un niveau départemental ou organisationnel. Par exemple, si vos efforts immédiats sont axés sur l'augmentation des ventes ou l'amélioration de l'expérience client, vous devez commencer par les ventes et le support client, respectivement, des ensembles de données.
• Viser la reproductibilité et la cohérence . Les processus d'enrichissement des données doivent être reproductibles. Ils doivent fournir le même résultat de manière cohérente. Dans les environnements professionnels, de nouvelles stratégies apparaissent régulièrement, vous aurez donc besoin de l'assurance que vous obtiendrez des résultats cohérents, quelles que soient les étapes que vous ajoutez à un processus métier ou les champs que vous ajoutez à un formulaire.
• Critères d'évaluation spécifiques . L'obtention des résultats attendus ne sera possible que si vous attribuez des critères clairs d'évaluation de l'enrichissement des données à chaque étape du processus. Cela vous permettra de comparer les résultats récents aux précédents et de vous assurer de générer des résultats précis.
• Évolutivité. Votre stratégie d'enrichissement des données est-elle évolutive en termes de ressources allouées, de délais souhaités et de coûts ? Les volumes de données augmentent avec le temps, alors mettez en place un processus qui permet à vos efforts d'enrichissement de données de croître sans nuire à vos délais et à vos budgets. Dans cet esprit, assurez-vous de rechercher des solutions automatisées.
• Complétude. Envisagez des scénarios dans lesquels de nouveaux ensembles de données entrent dans vos bases de données et anticipez tous les résultats possibles, quel que soit le type de données. Ce faisant, vous garantissez des résultats de données valides dans vos efforts d'enrichissement.
• Généralité. Les tâches d'enrichissement des données doivent être applicables à différents ensembles de données. Réutiliser la même logique dans différents scénarios et créer des protocoles transférables vous aidera à assurer la cohérence de vos données enrichies.

C'est un Wrap

Votre entreprise génère des données à un rythme effréné. Alors que de nombreuses marques sont confrontées chaque jour à de nouveaux défis pour en tirer pleinement parti, l'enrichissement des données peut aider les organisations à obtenir une image claire de leur position commerciale actuelle sur le marché, à créer des stratégies plus efficaces et, en fin de compte, à augmenter le retour sur investissement.

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