Verwandeln Sie Rohdaten mit Data Enrichment in umsetzbare Erkenntnisse

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Was sind verschiedene Anwendungsfälle der Datenanreicherung?

Geschäftsanwender sind sich einig, dass Primärdaten eines ihrer wichtigsten Vermögenswerte sind. Aber nicht, wenn keine Datenanreicherung durch Dritte verwendet wird. Unternehmensleiter können spannende Erkenntnisse aus den Daten in ihren ERP-Systemen gewinnen.

Die bemerkenswerteste Leistung tritt auf, wenn Sie Informationen aus mehreren Quellen kombinieren. Dadurch erhält man ein detaillierteres Bild des Zielmarktes und der Wettbewerber eines Unternehmens. Durch das Hinzufügen von Kontext erweitert die Anreicherung die Möglichkeiten zur Erzeugung von wirtschaftlichem Wert.

Hier sind einige Anwendungsfälle, die zeigen, wie Datenanreicherung Unternehmen dabei unterstützt, praktischen Nutzen zu erzielen.

Standortbasierte Einblicke

Die Datenanreicherung bietet Telekommunikationsunternehmen einen besseren Einblick in ihre potenziellen und alten Kunden. Um ihnen zu helfen, Kunden anzusprechen, um ihren Umsatz zu steigern. Während sie auch potenzielle Kunden mit dem Zielmarketing ansprechen. Identifizieren Sie außerdem wichtige demografische Parameter wie Alter, Lebensstil und Einkommensbereich.

Ereignisse im Leben eines Kunden deuten darauf hin, dass er Interesse an einem neuen Service zeigt. Es kann auch darauf hindeuten, dass sie ihre derzeitigen Dienste eher beenden werden. Datenanreicherung schafft ein Verständnis, das Transportunternehmen nutzen können. Um die besten Investitionen zu tätigen, um bestehende Kunden zu halten und neue zu gewinnen.

Bessere Kundensegmentierung

Nach dem Lead-Scoring folgen die Schritte zur Kundensegmentierung. Dieser Abschnitt unterteilt potenzielle Kunden in Segmente, basierend auf ihrer Kaufwahrscheinlichkeit. Ein Datenanreicherungstool versorgt Unternehmen mit wichtigen Informationen zu ihren Leads. Und stellen Sie sicher, dass die Informationen gültig sind, indem Sie die Daten ergänzen.

Hyperpersonalisierung

Die Relevanz von Gesprächen ist der Kern des modernen Marketings. Weil Massenmarketing-Methoden nicht mehr greifen. Die Datenanreicherung bietet die Möglichkeit, sinnvolle Dialoge aufzubauen. Verbessern Sie außerdem das Kundenerlebnis mit umfangreichen Informationen über Kunden und Interessenten.

Ihre Kommunikation muss über das Verständnis ihrer Segmentierung und demografischen Daten hinausgehen. Datenanreicherung ist der richtige Weg, weil Sie für ihre Interessen relevant sein müssen.

Bereichern Sie Kundeninformationen

Marketing war einer der ersten Sektoren, der das Potenzial der Datenanreicherung nutzte. Marketer sammeln und analysieren Daten mit verschiedenen Marketingtechniken. Als Teil ihrer Suche nach einem tieferen Verständnis von Kundenverhalten und -motiven.

Die Verwendung von Datenanreicherungstools ermöglicht jedoch einen flexibleren Marketingansatz. Dies wird auf einem komplexeren Verständnis der Kunden und ihres Verhaltens basieren. Es hilft Vermarktern, detaillierte Käuferprofile zu erstellen, indem es den Kunden mehr Details gibt.

Einblicke in Immobiliendaten

Die Datenanreicherung bietet wertvolles Wissen über verschiedene Faktoren, die das Risiko im Versicherungssektor beeinflussen. In der Vergangenheit hatten die Versicherer eine ungefähre Vorstellung davon, wo sich das versicherte Objekt befindet. Sie bewerteten das Risikoniveau für verschiedene Risiken anhand von geografischen Grundkenntnissen.

Versicherer können jedoch ein detaillierteres Bild des Sachrisikos bestimmter Verluste liefern.

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Was sind die Best Practices für die Datenanreicherung?

Die Datenanreicherung ist nur manchmal ein einmaliger Vorgang; Sie werden dies oft tun müssen, insbesondere in einer analytischen Umgebung, in der Sie Ihrem System ständig neue hinzufügen.

Die Verwendung der besten Anreicherungspraktiken ist die einzige Option, um die Qualität Ihrer Daten aufrechtzuerhalten. Gleichzeitig unterstützt es die Qualität Ihrer Geschäftsdaten. Zu den Best Practices der Datenanreicherung gehören:

Skalierbarkeit

Jedes von Ihnen entworfene Verfahren sollte skalierbar sein, da Ihre Geschäftsdaten mit der Zeit wachsen. Während Sie Ihren Konvertierungsaufgaben auch neue Prozesse hinzufügen, werden sich Ihre Daten im Laufe der Zeit weiterentwickeln. Daher müssen Timing, Effizienz und Ressourcen für Datenanreicherungsprozesse skalierbar sein.

Zum Beispiel, wenn Sie Teil eines gemeinsamen Unternehmens sind. Sie werden in Kürze ein Verarbeitungskapazitätslimit festlegen und Gebühren zahlen. Um solche Probleme zu vermeiden, ist die Automatisierung des Prozesses eine gute Idee, da eine Infrastruktur verwendet werden kann, die Ihren Anforderungen entsprechend skaliert werden kann.

Stabilität & Replikation

Jede Datenanreicherungsoperation muss wiederholbar sein und die gleichen Ergebnisse liefern. Jeder Prozess, den Sie in der Datenanreicherung entwerfen, muss regelgesteuert sein. Wenn Sie es in der Gewissheit wiederholen möchten, dass die Ergebnisse konstant bleiben.

Unbestreitbare Bewertungskriterien

Für jede Datenanreicherungsoperation muss es einen definierten Bewertungsstandard geben. Ob das Verfahren zufriedenstellend und erwartungsgemäß verlaufen ist, müssen Sie beurteilen können, wenn Sie die ersten Erfolge mit denen der ersten Aufgaben vergleichen. Sie können sehen, dass die Ausgaben das sind, was Sie von ihnen erwarten würden.

Vollständigkeit

Sie sollten Ihre Geschäftsdatenanreicherungsaktivitäten abschließen. Stellen Sie sicher, dass die Ergebnisse die gleiche Qualität haben wie die Daten, die in das System eingeflossen sind. Sie sollten auch mögliche Ergebnisse für jede Variable berücksichtigen, einschließlich unbekannter Ergebnisszenarien. Wenn Sie detailliert sind und neue Werte in das System eingeben, können Sie zuversichtlich sein. Dadurch wird sichergestellt, dass die Ergebnisse des Anreicherungsprozesses immer zuverlässig sind.

Verallgemeinerung

Die Aktivität der Datenanreicherung sollte an viele Datensätze anpassbar sein. Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen angewandten Verfahren auf viele Datensätze angewendet werden können. So können Sie dieselbe Logik für verschiedene Aufgaben verwenden. Sie können die gleiche Methode auch verwenden, um jeden Eintrag aus dem Datenfeld zu entfernen. Diese Strategie verbindet alle Ihre Geschäftsanforderungen und Daten in allen Geschäftsbereichen.

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Datenanreicherung für Unternehmen

Die Datenanreicherung bringt Ihrem Unternehmen verschiedene Vorteile. Aber es ist eine herausfordernde Aufgabe, die den Einsatz von Big Data erfordert. Hier sind ein paar hilfreiche Tipps, wenn Sie Hilfe bei der Verbesserung Ihrer aktuellen Daten benötigen.

Setzen Sie sich erreichbare Datenanreicherungsziele für Ihr Unternehmen

Unternehmen können beeindruckende Ergebnisse erzielen, indem sie Prozesse zur Datenanreicherung implementieren. Und es ist möglich, Ihren Geschäftsumsatz durch Datenanreicherung zu steigern. Setzen Sie sich jedoch realistische Datenanreicherungsziele, die Sie mit Ihren Unternehmensressourcen erreichen können.

Bleiben Sie mit den neuesten Anreicherungsprozessen auf dem Laufenden

Die Datenanreicherung Ihres Unternehmens ist keine Frage von ein paar Mal. Sie müssen jedoch über die sich ändernden Trends in der Datenanreicherungsbranche auf dem Laufenden bleiben. Achten Sie darauf und nutzen Sie die neuesten Strategien zur Anreicherung Ihrer Geschäftsdaten, denn dies hilft Ihrem Unternehmen, Ihren Mitbewerbern einen Schritt voraus zu sein.

Mit den richtigen Tools und Strategien

Angenommen, Ihr Unternehmen strebt danach, bessere Einnahmen und positive Ergebnisse zu erzielen. Stellen Sie sicher, dass Sie die Best Practices oder Tools zur Datenanreicherung Ihres Unternehmens verwenden. Viele Tools zur Datenanreicherung sind verfügbar, aber recherchieren Sie, bevor Sie sich für eines entscheiden. Sie können sich auch auf Drittdienstleister verlassen, die Datenanreicherungsdienste anbieten.

Automatisierung der Datenanreicherung

Denken Sie daran, dass Sie eine formelle Ausbildung in Data Science benötigen. Um Fehler bei der Analyse enormer Datenmengen zu vermeiden. Da sich der Datenanreicherungsprozess von seinem Verständnis unterscheidet, Automatisierung der Datenanreicherung erhöht die Produktivität und Datenintegrität und verbessert gleichzeitig die Verkaufsergebnisse.

Hier ist es wichtig, das Potenzial des maschinellen Lernens zu verstehen. Die Technologie wirkt Wunder als Brücke zwischen dem Datenteich und den intellektuellen Menschen, die einen Sinn daraus ziehen. Die automatisierte Datenanreicherung spart Zeit und Ressourcen, da sie in Ihrem Namen abgerufen wird. Hier sind die folgenden weiteren Vorteile, die die automatisierte Datenanreicherung bietet:

• Verkleinertes Datenmanagement
• Erstellen Sie wiederholte automatisierte Vorgänge, um angereicherte Daten bereitzustellen.
• Verwenden Sie benutzerdefinierte Nachrichten, um die Wünsche der Kunden zu antizipieren und eine Verbindung zu ihnen herzustellen.
• Aktivieren Sie die für das Unternehmen wertvollen Datenquellen.

Zusammenfassung

Die Datenanreicherung wird manchmal vernachlässigt, ist aber entscheidend für die Erstellung geeigneter Datensätze. Dies tritt auf, wenn Entwickler die Datensatzkriterien für die Analyse berücksichtigen müssen. Wenn es an der Zeit ist, zu entscheiden, welche Daten in Apps erfasst werden sollen, wird sich der Bedarf an Analysedaten im Laufe der Zeit ändern.

Daher sind gut entwickelte Datentransformationswerkzeuge das Gebot der Zeit. Sie ermöglichen es Teammitgliedern, Geschäftsdaten an ihre individuellen Bedürfnisse anzupassen und anzureichern. Dies versetzt die Analyseteams in die Lage, genaue Einblicke zu liefern, eine breitere Annahme von Analysen zu fördern und besser auf das Geschäft zu reagieren.

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