Co to jest wzbogacanie danych i dlaczego jest ważne?

W świecie opartym na danych każdego dnia korzystamy z zalet wzbogacania danych. Od Google po Netflix i Twój ulubiony internetowy sklep spożywczy, każda Twoja interakcja online jest napędzana przez zwiększanie ilości danych. Ale potęga wzbogacania danych wykracza poza sugerowanie kolejnego ulubionego programu Netflix lub oszczędzanie czasu dzięki funkcji autouzupełniania Google. W środowisku biznesowym rozszerzenie danych może zapewnić firmom przewagę konkurencyjną, której potrzebują, aby być na szczycie umysłów klientów i stać się liderem w branży.

Oto jeden powtarzający się problem, z którym borykają się firmy podczas przetwarzania danych: jakość. Chociaż wszystkie firmy mają punkty wprowadzania danych w swoich kanałach (np. marketing, sprzedaż, obsługa klienta itp.), nie wszystkie dane wprowadzane do ich baz danych są dokładne i wartościowe. Raport Global Databerg stwierdza, że ​​85% przechowywanych danych jest ciemnych lub zbędnych, przestarzałych lub trywialnych.

Tendencja do gromadzenia danych, którą mają dziś firmy, stawia przed nimi nowe wyzwania. Wykorzystanie danych i rozpoznanie przestarzałych informacji oraz cennych spostrzeżeń biznesowych może mieć wpływ na zyski, spostrzeżenia klientów, spełnienie oczekiwań rynku i klientów itd. Tylko 15% danych przechowywanych przez firmy jest klasyfikowanych jako krytyczne dla biznesu.

Narzędzia do sprawdzania poprawności i wzbogacania danych stały się złotym standardem w środowisku biznesowym, eliminującym daleko idący wpływ kiepskich danych na operacje i procesy. Takie oprogramowanie pomaga przedsiębiorstwom eliminować zbędne i nieistotne informacje od momentu ich zebrania.

Czym jest wzbogacanie danych i jak firmy z niego korzystają?

Wzbogacanie danych to proces stosowany przez organizacje w celu łączenia danych własnych ze zbiorami danych zebranymi przez różne systemy wewnętrzne oraz danymi osób trzecich ze źródeł zewnętrznych. Głównym celem wzbogacania lub rozszerzania danych jest oferowanie większej ilości informacji i pomaganie markom w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji na poziomie organizacyjnym.

Wszystkie interakcje z klientami generują dane. Każdy punkt wejścia może przechwytywać imponujące ilości danych, z ruchu w witrynie, list e-mailowych, wypełniania formularzy lub interakcji w mediach społecznościowych. Ale w swojej surowej postaci jest bezużyteczny i nie generuje głębokich wglądów. W przypadku wzbogacania danych, gdy informacje zostaną przechwycone i zapisane w hurtowni danych, są czyszczone i strukturyzowane w celu podsumowania cech klientów i bazy odbiorców. Następnie jest kompilowany z danymi ze źródeł zewnętrznych. Rozszerzanie danych zapewnia większy kontekst, który pomaga firmom oferować spersonalizowane doświadczenia we wszystkich interakcjach z klientami i podejmować świadome decyzje biznesowe.

Na przykład inicjatywy marketingowe oparte na rozszerzonych danych mogą wypełnić istotne luki w ścieżce klienta treściami opracowanymi w celu edukowania i informowania w obszarach, w których jest to potrzebne. Lub interakcje obsługi klienta, które wykorzystują wzbogacanie danych jako punkt wyjścia, mogą zwiększyć satysfakcję klienta dzięki głębszemu wglądowi w każdego klienta, jego potrzeby i zachowanie w wielu kanałach, wewnętrznych lub zewnętrznych.

Rodzaje wzbogacania danych

Istnieje wiele rodzajów wzbogacania danych, ale poniżej znajdziesz krótki opis niektórych z najczęściej wdrażanych przez firmy świadczące takie usługi.

• Dane socjodemograficzne . Na decyzje zakupowe mają wpływ takie aspekty jak poziom dochodów, rodzaj użytkowanego samochodu, liczba pojazdów przypadająca na gospodarstwo domowe, stan cywilny czy liczba dzieci. Dane socjodemograficzne można łączyć z informacjami wewnętrznymi w celu tworzenia spersonalizowanych wiadomości na potrzeby kampanii marketingowych lub ukierunkowanych płatnych reklam.
• Dane geograficzne . Wzbogacanie wewnętrznych zestawów danych o informacje geograficzne może usprawnić operacje biznesowe dzięki kierowaniu geograficznemu. W tym scenariuszu firmy uzyskują dokładny wgląd w obszary o dużym zagęszczeniu obecnych lub potencjalnych klientów. Na przykład marki wykorzystują ten typ wzbogacania danych przy podejmowaniu decyzji, gdzie otworzyć nowe sklepy.
• Dane dotyczące zamiaru zakupu . Częstotliwość oglądania produktu może ujawnić zamiar zakupu potencjalnego klienta. Łącząc takie informacje z danymi wewnętrznymi, firmy mogą oferować potencjalnym klientom autentyczne doświadczenia poprzez ukierunkowane działania marketingowe. Korzystając z rozwiązań do wzbogacania danych dotyczących zamiarów zakupu, działy marketingu mogą obniżyć koszty kampanii, kierując reklamy tylko do konsumentów gotowych do zakupu i zmieniając ich decyzje zakupowe.
• Dane generowane przez aplikację. To rozszerzenie danych pomaga firmom, zwłaszcza w ich wysiłkach na rzecz obsługi klienta (CX). Identyfikując aplikacje, systemy operacyjne, a nawet urządzenia, z których korzystają konsumenci, marki mogą przyspieszyć swoje wysiłki w celu zapewnienia bezproblemowych doświadczeń dla użytkowników aplikacji. Te informacje pozwalają im również opracowywać lepsze aplikacje, koncentrując się na doświadczeniu użytkownika.

Korzyści z wzbogacania danych

Posiadanie laserowego widoku bazy klientów i potencjalnych klientów jest jedną z oczywistych korzyści płynących z przyspieszenia działań związanych ze wzbogacaniem danych. Istnieje jednak więcej sposobów, w jakie rozszerzenie danych może pomóc organizacjom, niezależnie od ich branży lub profilu.

• Zmniejsz koszty zarządzania danymi . W kulturze gromadzenia danych firmy znajdują się w pułapce słabych, nadmiarowych i utraconych danych, które kosztują je od 15% do 25% kosztów operacyjnych. Protokoły wzbogacania danych mogą pomóc firmom wyeliminować zbędne dane i wykorzystać wolumeny generowane przez ich systemy i interakcje z klientami w opłacalny sposób.
• Popraw interakcje z klientami . Dokładne i kompletne zestawy danych mogą pomóc markom w zapewnianiu bardziej spersonalizowanych interakcji z klientami, czego ostatecznym rezultatem jest poprawa utrzymania klientów oraz zwiększenie świadomości marki i wiarygodności. Kiedy wszystkie działy mają jeden widok na klienta, mogą dostosować bardziej efektywne strategie komunikacji. Wzbogacanie danych nie ogranicza się do wzbogacania informacji wewnętrznych o dane osób trzecich. Może też mieć formę kompilacji danych z systemów różnych działów w organizacji. Ostatecznie prowadzi to do pełnego i prawidłowego obrazu klienta lub potencjalnego klienta. Zapewnienie klientom, że są widziani i rozumiani, wpłynie na ich decyzję o zakupie.
• Przyspiesz działania związane z pielęgnacją leadów . Wysiłki związane z pielęgnowaniem leadów są czasami nieskuteczne ze względu na brak prawidłowej identyfikacji leadów wartych promowania. Protokoły wzbogacania ołowiu oparte na rozszerzonych danych okazały się bardziej skuteczne i dokładne.
• Ukierunkowane kampanie marketingowe dzięki dokładnemu ocenianiu potencjalnych klientów . Ukierunkowany marketing wkrótce stanie się podstawą, ponieważ firmy opracują bardziej precyzyjne strategie segmentacji. Ponownie, powiększanie danych odgrywa decydującą rolę, wykorzystując informacje z różnych źródeł.

Jak wdrożyć wzbogacanie danych w celu zwiększenia zwrotu z inwestycji

Wzbogacanie bazy danych wydaje się skomplikowaną sprawą, w której dane docierają do Ciebie ze wszystkich kierunków. Można to obsługiwać wewnętrznie za pomocą oprogramowania do zarządzania danymi i ich rozszerzania. Takie oprogramowanie ma zwykle wszystkie funkcje umożliwiające uzyskanie wyników przy niższych kosztach. Bez względu na to, jaką drogę wybierzesz na drodze do zwiększania ilości danych, oto kilka najlepszych praktyk dotyczących jej wdrażania.

• Określ swój cel wzbogacania danych . Poprawa jakości i dokładności danych jest ogólnym celem wzbogacania danych, ale jest zbyt szeroka, aby pomóc Ci uzyskać oczekiwane wyniki i poprawić kluczowe wskaźniki wydajności. Zamiast tego spróbuj skoncentrować się na zestawach danych, na które chcesz kierować proces. Te zestawy danych można ustanowić na poziomie departamentu lub organizacji. Na przykład, jeśli twoje bezpośrednie wysiłki koncentrują się na zwiększeniu sprzedaży lub poprawie obsługi klienta, powinieneś zacząć od odpowiednio zestawów danych dotyczących sprzedaży i obsługi klienta.
• Dąż do powtarzalności i spójności . Procesy wzbogacania danych muszą być powtarzalne. Muszą konsekwentnie dostarczać ten sam wynik. W środowisku biznesowym nowe strategie pojawiają się rutynowo, więc potrzebujesz pewności, że uzyskasz spójne wyniki niezależnie od kroków dodanych do procesu biznesowego lub pól dodanych do formularza.
• Szczegółowe kryteria oceny . Uzyskanie oczekiwanych rezultatów będzie możliwe tylko wtedy, gdy każdemu etapowi procesu przyporządkujesz jasne kryteria oceny wzbogacania danych. Umożliwi to porównanie ostatnich wyników z przeszłymi i zapewni uzyskanie dokładnych wyników.
• Skalowalność. Czy Twoja strategia wzbogacania danych jest skalowalna pod względem przydzielonych zasobów, pożądanych ram czasowych i kosztów? Wolumeny danych rosną z upływem czasu, więc wprowadź proces, który pozwoli na zwiększenie wysiłków związanych ze wzbogacaniem danych bez uszczerbku dla terminów i budżetów. Mając to na uwadze, warto przyjrzeć się zautomatyzowanym rozwiązaniom.
• Kompletność. Rozważ scenariusze wprowadzania nowych zestawów danych do baz danych i przewiduj wszystkie możliwe wyniki, niezależnie od typu danych. W ten sposób zapewniasz prawidłowe wyniki danych w swoich wysiłkach na rzecz wzbogacania.
• Ogólność. Zadania wzbogacania danych powinny mieć zastosowanie do różnych zestawów danych. Ponowne wykorzystanie tej samej logiki w różnych scenariuszach i tworzenie protokołów, które można przenosić, pomoże zapewnić spójność wzbogaconych danych.

To jest okład

Twoja firma generuje dane w zawrotnym tempie. Podczas gdy wiele marek każdego dnia stawia czoła nowym wyzwaniom, aby w pełni wykorzystać ich potencjał, wzbogacanie danych może pomóc organizacjom uzyskać jasny obraz ich aktualnej pozycji biznesowej na rynku, stworzyć skuteczniejsze strategie i ostatecznie zwiększyć zwrot z inwestycji.

Chcesz zobaczyć więcej mocy narzędzi do wzbogacania danych opartych na sztucznej inteligencji? Obejrzyj nasze demo i zobacz, jak takie oprogramowanie może pomóc Ci zwiększyć zwrot z inwestycji!