Apa itu Pengayaan Data dan Mengapa Itu Penting?

Di dunia yang digerakkan oleh data, kami menikmati fasilitas pengayaan data setiap hari. Dari Google hingga Netflix dan toko grosir online favorit Anda, setiap interaksi online yang Anda lakukan didorong oleh augmentasi data. Namun kekuatan pengayaan data lebih dari sekadar menyarankan acara Netflix favorit Anda berikutnya atau menghemat waktu Anda dengan fungsi isi otomatis Google. Dalam pengaturan bisnis, augmentasi data dapat memberi perusahaan keunggulan kompetitif yang mereka butuhkan untuk menjadi perhatian utama pelanggan dan menjadi pemimpin industri.

Inilah satu masalah berulang yang dihadapi perusahaan saat menangani data: kualitas. Meskipun semua perusahaan memiliki titik entri data di seluruh saluran mereka (pikirkan pemasaran, penjualan, layanan pelanggan, dll.), tidak semua data yang masuk ke database mereka akurat dan berharga. Laporan Global Databerg menemukan bahwa 85% dari data yang disimpan gelap atau redundan, usang atau sepele.

Kecenderungan penimbunan data yang dimiliki perusahaan saat ini menimbulkan tantangan baru bagi bisnis. Memanfaatkan data dan memahami informasi usang serta wawasan bisnis yang berharga dapat membuat perbedaan dalam keuntungan, wawasan pelanggan, memenuhi harapan pasar dan pelanggan, dan sebagainya. Hanya 15% dari data yang disimpan oleh perusahaan yang diklasifikasikan sebagai bisnis penting.

Alat validasi dan pengayaan data telah menjadi standar emas dalam pengaturan bisnis untuk menghilangkan dampak luas dari data yang buruk terhadap operasi dan proses. Perangkat lunak semacam itu membantu perusahaan menghilangkan informasi yang berlebihan dan tidak relevan dari saat pengumpulan.

Apa Itu Pengayaan Data dan Bagaimana Perusahaan Menggunakannya?

Pengayaan data adalah proses yang digunakan oleh organisasi untuk menggabungkan data pihak pertama dengan kumpulan data yang dikumpulkan oleh sistem internal yang berbeda dan data pihak ketiga dari sumber eksternal. Tujuan utama pengayaan atau augmentasi data adalah untuk menawarkan lebih banyak wawasan dan membantu merek membuat keputusan yang lebih tepat di tingkat organisasi.

Semua interaksi pelanggan menghasilkan data. Setiap titik masuk dapat menangkap jumlah data yang mengesankan, mulai dari lalu lintas situs web, daftar email, pengisian formulir, atau interaksi media sosial. Namun dalam bentuk mentahnya, itu tidak berguna dan tidak menghasilkan wawasan yang mendalam. Dalam pengayaan data, setelah informasi ditangkap dan disimpan di gudang data, informasi tersebut dibersihkan dan disusun untuk meringkas karakteristik pelanggan dan basis audiens. Setelah itu, dikompilasi dengan data dari sumber pihak ketiga. Penambahan data memberikan lebih banyak konteks, yang membantu perusahaan menawarkan pengalaman yang dipersonalisasi di semua interaksi pelanggan dan membuat keputusan bisnis yang tepat.

Misalnya, inisiatif pemasaran yang dibangun di atas data tambahan dapat mengisi celah penting di sepanjang perjalanan pelanggan dengan konten yang dikembangkan untuk mengedukasi dan menginformasikan di area yang memerlukannya. Atau interaksi dukungan pelanggan yang menggunakan pengayaan data sebagai titik awal dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memiliki wawasan yang lebih mendalam tentang setiap pelanggan, kebutuhan mereka, dan perilaku mereka di berbagai saluran, saluran internal atau pihak ketiga.

Jenis Pengayaan Data

Ada banyak jenis pengayaan data, tetapi di bawah ini, Anda memiliki deskripsi singkat tentang beberapa yang paling sering diterapkan oleh perusahaan yang memberikan layanan tersebut.

• Data sosial-demografis . Aspek seperti tingkat pendapatan, jenis mobil yang dikendarai, jumlah kendaraan per rumah tangga, status perkawinan, dan jumlah anak mempengaruhi keputusan pembelian. Data sosio-demografis dapat digabungkan dengan informasi internal untuk menyusun pesan yang dipersonalisasi untuk kampanye pemasaran atau iklan berbayar bertarget.
• Data geografis . Memperkaya kumpulan data internal dengan informasi geografis dapat meningkatkan operasi bisnis melalui penargetan geografis. Dalam skenario ini, bisnis mendapatkan wawasan yang akurat tentang area dengan kepadatan pelanggan atau calon pelanggan yang tinggi. Misalnya, merek menggunakan tipe pengayaan data ini saat memutuskan di mana akan membuka toko baru.
• Data niat membeli . Frekuensi tampilan produk dapat mengungkapkan niat membeli calon pelanggan. Dengan menggabungkan informasi tersebut dengan data internal, bisnis dapat menawarkan pengalaman otentik kepada prospek melalui aktivitas pemasaran yang ditargetkan. Saat menggunakan solusi pengayaan data maksud pembelian, departemen pemasaran dapat mengurangi biaya kampanye dengan hanya menargetkan konsumen yang siap membeli dan mengalihkan keputusan pembelian mereka.
• Penggunaan aplikasi menghasilkan data. Penambahan data ini membantu bisnis, terutama dalam upaya Customer Experience (CX) mereka. Dengan mengidentifikasi aplikasi, sistem operasi, dan bahkan perangkat mana yang digunakan konsumen, merek dapat mempercepat upaya mereka untuk menciptakan pengalaman yang lancar bagi pengguna aplikasi. Informasi ini juga memungkinkan mereka untuk mengembangkan aplikasi yang lebih baik yang berfokus pada pengalaman pengguna.

Manfaat Pengayaan Data

Memiliki pandangan laser tentang basis dan prospek pelanggan Anda adalah salah satu manfaat nyata dari percepatan upaya pengayaan data. Namun, ada lebih banyak cara augmentasi data dapat membantu organisasi, terlepas dari industri atau profil mereka.

• Mengurangi biaya manajemen data . Dalam budaya penimbunan data, perusahaan menemukan diri mereka terjebak dalam data yang buruk, redundan, dan hilang dengan biaya 15% -25% dari biaya operasional mereka. Protokol pengayaan data dapat membantu bisnis menghilangkan data yang berlebihan dan menggunakan volume yang dihasilkan oleh sistem mereka dan interaksi pelanggan dengan cara yang menguntungkan.
• Meningkatkan interaksi pelanggan . Kumpulan data yang akurat dan lengkap dapat membantu merek memberikan interaksi pelanggan yang lebih personal dengan hasil akhir meningkatkan retensi pelanggan dan meningkatkan kesadaran merek dan kepercayaan. Ketika semua departemen memiliki satu pandangan tentang pelanggan, mereka dapat menyesuaikan strategi komunikasi yang lebih efektif. Pengayaan data tidak terbatas pada pengayaan informasi internal dengan data pihak ketiga. Bisa juga dalam bentuk kompilasi data dari sistem departemen yang berbeda dalam suatu organisasi. Ini pada akhirnya menghasilkan pandangan yang lengkap dan benar tentang pelanggan atau prospek. Memberi pelanggan Anda jaminan bahwa mereka dilihat dan dipahami akan memengaruhi keputusan pembelian mereka.
• Mempercepat upaya memelihara timbal . Upaya memelihara prospek terkadang tidak efektif karena kegagalan mengidentifikasi prospek yang layak dipromosikan dengan benar. Protokol pengayaan timbal berdasarkan data tambahan telah terbukti lebih efektif dan akurat.
• Kampanye pemasaran yang ditargetkan melalui penilaian prospek yang akurat . Pemasaran yang ditargetkan akan segera menjadi pokok karena perusahaan mengembangkan strategi segmentasi yang lebih tepat. Sekali lagi, augmentasi data memainkan peran yang menentukan, memanfaatkan informasi dari berbagai sumber.

Cara Menerapkan Pengayaan Data untuk Mendorong ROI

Pengayaan basis data tampak seperti bisnis yang rumit dengan data yang datang kepada Anda dari segala arah. Ini dapat ditangani secara internal dengan menggunakan manajemen data dan perangkat lunak augmentasi. Perangkat lunak semacam itu biasanya memiliki semua fitur untuk memberikan hasil dengan biaya lebih rendah. Apa pun rute Anda dalam perjalanan augmentasi data, berikut adalah beberapa praktik terbaik saat menerapkannya.

• Tetapkan tujuan pengayaan data Anda . Meskipun meningkatkan kualitas dan akurasi data Anda adalah tujuan keseluruhan dari pengayaan data, pengayaan data terlalu luas untuk membantu Anda mendapatkan hasil yang diharapkan dan meningkatkan KPI. Alih-alih, cobalah untuk fokus pada kumpulan data yang ingin Anda targetkan dalam proses. Anda dapat menetapkan kumpulan data ini di tingkat departemen atau organisasi. Misalnya, jika upaya langsung Anda berfokus pada peningkatan penjualan atau peningkatan pengalaman pelanggan, Anda harus mulai dengan kumpulan data penjualan dan dukungan pelanggan.
• Bertujuan untuk reproduksibilitas dan konsistensi . Proses pengayaan data harus dapat direproduksi. Mereka perlu memberikan hasil yang sama secara konsisten. Dalam pengaturan bisnis, strategi baru muncul secara rutin, jadi Anda memerlukan kepastian bahwa Anda akan mendapatkan hasil yang konsisten, terlepas dari langkah yang Anda tambahkan ke proses bisnis atau bidang yang Anda tambahkan ke formulir.
• Kriteria evaluasi khusus . Mendapatkan hasil yang diharapkan hanya akan mungkin jika Anda mengaitkan kriteria evaluasi pengayaan data yang jelas ke setiap langkah dalam proses. Ini akan memungkinkan Anda untuk membandingkan hasil terkini dengan hasil sebelumnya dan memastikan Anda menghasilkan hasil yang akurat.
• Skalabilitas. Apakah strategi pengayaan data Anda dapat diskalakan dalam hal sumber daya yang dialokasikan, jadwal yang diinginkan, dan biaya? Volume data tumbuh dari waktu ke waktu, jadi terapkan proses yang memungkinkan upaya pengayaan data Anda tumbuh tanpa mengurangi jadwal dan anggaran Anda. Dengan pemikiran ini, pastikan untuk melihat solusi otomatis.
• Kelengkapan. Pertimbangkan skenario di mana set data baru masuk ke database Anda dan antisipasi semua kemungkinan hasil, apa pun jenis datanya. Dengan demikian, Anda memastikan hasil data yang valid dalam upaya pengayaan Anda.
• Keumuman. Tugas pengayaan data harus dapat diterapkan pada kumpulan data yang berbeda. Menggunakan kembali logika yang sama dalam skenario yang berbeda dan membuat protokol yang dapat dialihkan akan membantu Anda memastikan konsistensi data yang diperkaya.

Ini Bungkus

Bisnis Anda menghasilkan data dengan kecepatan yang mengejutkan. Sementara banyak merek menghadapi tantangan baru setiap hari untuk memanfaatkannya secara maksimal, pengayaan data dapat membantu organisasi mendapatkan gambaran yang jelas tentang posisi bisnis mereka saat ini di pasar, menciptakan strategi yang lebih efektif, dan pada akhirnya, meningkatkan ROI.

Ingin melihat lebih banyak kekuatan alat pengayaan data berbasis AI? Tonton demo kami dan lihat bagaimana perangkat lunak tersebut dapat membantu Anda meningkatkan ROI!