什么是数据丰富及其重要性？

在数据驱动的世界中，我们每天都在享受数据丰富带来的好处。 从谷歌到 Netflix，再到你最喜欢的在线杂货店，你的每一次在线互动都是由数据增强驱动的。 但是，数据丰富的力量不仅仅是建议您下一个最喜欢的 Netflix 节目或使用 Google 的自动填充功能为您节省时间。 在商业环境中，数据增强可以为公司提供他们需要的竞争优势，使他们成为客户心目中的佼佼者并成为行业领导者。

这是公司在处理数据时经常面临的一个问题：质量。 尽管所有公司都有跨渠道的数据入口点（想想营销、销售、客户服务等），但并非所有进入其数据库的数据都是准确且有价值的。 Global Databerg 的一份报告发现，85% 的存储数据要么是黑暗的，要么是冗余的，要么是过时的，要么是微不足道的。

当今公司的数据囤积趋势给企业带来了新的挑战。 将数据资本化并辨别过时信息和有价值的业务洞察力可以在利润、客户洞察力、满足市场和客户期望等方面产生影响。 公司存储的数据中只有 15% 被归类为业务关键数据。

数据验证和丰富工具已成为业务环境中的黄金标准，以消除不良数据对运营和流程的深远影响。 这样的软件可以帮助企业从收集的那一刻起消除冗余和不相关的信息。

什么是数据丰富以及公司如何使用它？

数据丰富是组织用于将第一方数据与不同内部系统收集的数据集以及来自外部来源的第三方数据合并的过程。 数据丰富或扩充的主要目标是提供更多见解并帮助品牌在组织层面做出更明智的决策。

所有客户交互都会生成数据。 每个入口点都可以从网站流量、电子邮件列表、表单填写或社交媒体互动中捕获大量数据。 但就其原始形式而言，它是无用的，也不会产生深刻的见解。 在数据丰富中，一旦信息被捕获并存储在数据仓库中，它就会被清理和结构化以总结客户特征和受众群。 之后，它使用来自第三方来源的数据进行编译。 数据增强提供了更多背景信息，这有助于公司在所有客户交互中提供个性化体验并做出明智的业务决策。

例如，基于增强数据的营销计划可以通过开发内容来填补客户旅程中的重要空白，以在需要的领域进行教育和告知。 或者，以数据丰富为起点的客户支持交互可以通过更深入地了解每个客户、他们的需求以及他们跨多个渠道、内部或第三方渠道的行为来提高客户满意度。

数据丰富的类型

数据丰富的类型有很多种，但下面简要介绍了提供此类服务的公司最常实施的一些类型。

• 社会人口统计数据。 收入水平、驾驶汽车的类型、每户拥有的汽车数量、婚姻状况和孩子数量等方面都会影响购买决策。 社会人口统计数据可以与内部信息合并，为营销活动或有针对性的付费广告制作个性化消息。
• 地理数据。 使用地理信息丰富内部数据集可以通过地理定位改善业务运营。 在这种情况下，企业可以准确了解当前或潜在客户密度高的区域。 例如，品牌在决定在哪里开设新店时使用这种数据丰富类型。
• 购买意向数据。 产品浏览频率可以揭示潜在客户的购买意向。 通过将此类信息与内部数据合并，企业可以通过有针对性的营销活动为潜在客户提供真实的体验。 使用购买意向数据丰富解决方案时，营销部门可以通过只针对准备购买的消费者并改变他们的购买决定来降低营销活动成本。
• 应用程序使用生成的数据。 这种数据增强有助于企业，尤其是在他们的客户体验 (CX) 方面。 通过识别消费者使用的应用程序、操作系统甚至设备，品牌可以加快努力为应用程序用户创造无缝体验。 这些信息还使他们能够开发出更注重用户体验的应用程序。

数据丰富的好处

全面了解您的客户群和潜在客户是加速数据丰富工作的明显好处之一。 然而，数据增强可以通过更多方式帮助组织，无论其行业或概况如何。

• 降低数据管理成本。 在数据囤积文化中，公司发现自己陷入了不良、冗余和丢失的数据中，这使他们损失了 15%-25% 的运营成本。 数据丰富协议可以帮助企业消除冗余数据，并以有利可图的方式使用其系统和客户交互产生的数据量。
• 加强客户互动。 准确和完整的数据集可以帮助品牌提供更加个性化的客户互动，最终提高客户保留率并提高品牌知名度和可信度。 当所有部门对客户都有一个单一的看法时，他们可以定制更有效的沟通策略。 数据丰富不仅限于使用第三方数据丰富内部信息。 它也可以是从组织内不同部门的系统中编译数据的形式。 这最终会导致对客户或潜在客户的完整和正确的看法。 向您的客户保证他们被看到和理解将影响他们的购买决定。
• 加快龙头培育力度。 由于未能正确识别值得推广的潜在客户，潜在客户培育工作有时是无效的。 基于增强数据的铅浓缩协议已被证明更有效和准确。
• 通过准确的线索评分开展有针对性的营销活动。 随着公司制定更精确的细分策略，有针对性的营销将很快成为主要内容。 同样，数据增强发挥着决定性的作用，利用来自各种来源的信息。

如何实施数据丰富以提高投资回报率

数据库充实似乎是一项复杂的业务，数据来自四面八方。 它可以通过使用数据管理和增强软件在内部处理。 此类软件通常具有以较低成本交付结果的所有功能。 无论您在数据增强之旅中采用何种路线，这里都有一些实施它的最佳实践。

• 建立您的数据丰富目标。 虽然提高数据的质量和准确性是数据丰富的总体目标，但它过于宽泛，无法帮助您获得预期的结果和提高 KPI。 相反，请尝试专注于您希望在此过程中定位的数据集。 您可以在部门或组织级别建立这些数据集。 例如，如果您当前的工作重点是增加销售额或改善客户体验，那么您应该分别从销售和客户支持数据集开始。
• 以再现性和一致性为目标。 数据丰富过程需要可重现。 他们需要始终如一地提供相同的结果。 在业务环境中，新策略经常出现，因此无论您添加到业务流程的步骤或添加到表单的字段如何，您都需要确保获得一致的结果。
• 具体评价标准。 只有将明确的数据丰富评估标准归因于流程中的每个步骤，才有可能获得预期的结果。 这将使您能够将最近的结果与过去的结果进行比较，并确保您生成准确的结果。
• 可扩展性。 您的数据丰富策略在分配的资源、所需的时间表和成本方面是否具有可扩展性？ 数据量会随着时间的推移而增长，因此实施一个流程可以让您的数据丰富工作在不影响您的时间表和预算的情况下增长。 考虑到这一点，请务必研究自动化解决方案。
• 完整性。 考虑新数据集进入您的数据库的场景，并预测所有可能的结果，无论数据类型如何。 通过这样做，您可以确保在您的丰富工作中获得有效的数据结果。
• 概论。 数据丰富任务应该适用于不同的数据集。 在不同的场景中重用相同的逻辑并创建可传输的协议将帮助您确保丰富数据的一致性。

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