Transformez les données brutes en informations exploitables grâce à l'enrichissement des données

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Quels sont les différents cas d’utilisation de l’enrichissement des données ?

Les utilisateurs professionnels conviennent que les données primaires constituent l'un de leurs actifs les plus importants. Mais pas lorsque l’enrichissement des données par des tiers n’est pas utilisé. Les chefs d’entreprise peuvent obtenir des informations intéressantes à partir des données de leurs systèmes ERP.

La réussite la plus notable se produit lorsque vous combinez des informations provenant de plusieurs sources. Cela fournit une image plus détaillée du marché cible et des concurrents d’une entreprise. En ajoutant du contexte, l’enrichissement élargit les possibilités de production de valeur économique.

Voici quelques cas d’utilisation montrant comment l’enrichissement des données aide les entreprises à produire de la valeur pratique.

Informations basées sur la localisation

L'enrichissement des données offre aux organisations de télécommunications un meilleur aperçu de leurs clients potentiels et anciens. Pour les aider à cibler les clients pour augmenter leurs ventes. Alors qu’ils engagent également des prospects avec le marketing cible. Identifiez également les paramètres démographiques importants tels que l’âge, le mode de vie et la fourchette de revenus.

Les événements dans la vie d'un client suggèrent qu'il manifestera de l'intérêt pour un nouveau service. Cela peut également indiquer qu’ils sont plus susceptibles de mettre fin à leurs services actuels. L'enrichissement des données crée une compréhension que les transporteurs peuvent utiliser. Réaliser les meilleurs investissements pour fidéliser les clients existants et en attirer de nouveaux.

Meilleure segmentation des clients

Les étapes de segmentation client suivent après la notation des leads. Cette section divise les prospects en segments en fonction de leur probabilité d'achat. Un outil d'enrichissement des données fournit aux entreprises des informations vitales sur leurs leads. Et s'assurer que les informations sont valides en reconstituant les données.

Hyper-personnalisation

La pertinence des discussions est au cœur du marketing moderne. Parce que les méthodes de marketing de masse ne sont plus efficaces. L’enrichissement des données offre la possibilité de construire des dialogues significatifs. Et améliorez également l’expérience client avec des informations riches sur les clients et prospects.

Vos communications doivent aller au-delà de la compréhension de leur segmentation et de leurs données démographiques. L'enrichissement des données est la voie à suivre car vous devez être pertinent par rapport à leurs intérêts.

Enrichir les informations client

Le marketing a été l’un des premiers secteurs à exploiter le potentiel de l’enrichissement des données. Les spécialistes du marketing collectent et analysent les données à l'aide de diverses techniques de marketing. Dans le cadre de leur recherche d’une compréhension plus approfondie des comportements et des motivations des clients.

Mais l’utilisation d’outils d’enrichissement des données permet une approche marketing plus flexible. Cela reposera sur une compréhension plus complexe des clients et de leur comportement. Il aide les spécialistes du marketing à créer des profils d'acheteurs détaillés en donnant plus de détails aux clients.

Informations sur les données immobilières

L’enrichissement des données offre des connaissances précieuses sur divers facteurs affectant le risque du secteur de l’assurance. Autrefois, les assureurs avaient une idée approximative de la localisation des biens assurés. Ils ont évalué le niveau de risque pour différents risques en utilisant des connaissances géographiques de base.

Pourtant, les assureurs peuvent fournir une image plus détaillée du risque immobilier lié à des pertes spécifiques.

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Quelles sont les meilleures pratiques pour l’enrichissement des données ?

L'enrichissement des données est parfois une procédure ponctuelle ; vous devrez le faire souvent, en particulier dans un environnement analytique où vous ajoutez constamment de nouvelles choses à votre système.

Utiliser les meilleures pratiques d’enrichissement est la seule option pour maintenir la qualité de vos données. Bien que cela soutienne également la qualité de vos données commerciales. Les meilleures pratiques d’enrichissement des données incluent :

Évolutivité

Toute procédure que vous concevez doit être évolutive, car les données de votre entreprise augmenteront avec le temps. Tandis que vous ajouterez également de nouveaux processus à vos tâches de conversion, vos données continueront à se développer au fil du temps. Par conséquent, le calendrier, l’efficacité et les ressources doivent être évolutifs pour les processus d’enrichissement des données.

Par exemple, si vous faites partie d’une entreprise mutuelle. Vous déterminerez bientôt une limite de capacité de traitement et paierez des frais. Pour éviter de tels problèmes, l’automatisation du processus est une bonne idée car elle peut utiliser une infrastructure capable d’évoluer pour répondre à vos demandes.

Stabilité et réplication

Chaque opération d'enrichissement des données doit être reproductible et produire les mêmes résultats. Tout processus que vous concevez en matière d’enrichissement des données doit être fondé sur des règles. Si vous voulez pouvoir répéter l’opération avec la certitude que les résultats resteront constants.

Des critères d'évaluation incontestables

Il doit y avoir une norme d’évaluation définie pour chaque opération d’enrichissement des données. Vous devez être en mesure de juger si la procédure a été satisfaisante et si elle s'est déroulée comme prévu en comparant les premiers succès avec ceux des toutes premières tâches. Vous pouvez voir que les résultats correspondent à ce que vous attendez d’eux.

état complet

Vous devez terminer vos activités d’enrichissement des données d’entreprise. Assurez-vous que les résultats ont les mêmes qualités que les données entrées dans le système. Vous devez également considérer les résultats possibles pour chaque variable, y compris les scénarios de résultats inconnus. En étant détaillé, vous saisissez de nouvelles valeurs dans le système qui vous permettront d'être en confiance. Cela garantira que les résultats du processus d’enrichissement seront toujours fiables.

Généralisation

L'activité d'enrichissement des données doit être adaptable à de nombreux ensembles de données. Assurez-vous que les procédures que vous appliquez peuvent être appliquées à de nombreux ensembles de données. Vous pouvez donc utiliser la même logique pour différentes tâches. Vous pouvez également utiliser la même méthode pour supprimer toute entrée du champ de données. Cette stratégie connecte tous vos besoins et données commerciaux dans tous les domaines commerciaux.

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Enrichissement des données pour les entreprises

L’enrichissement des données apportera à votre entreprise de nombreux avantages. Mais il s’agit d’une tâche difficile qui nécessite l’utilisation du Big Data. Voici quelques conseils utiles lorsque vous avez besoin d’aide pour améliorer vos données actuelles.

Fixez des objectifs d’enrichissement des données accessibles pour votre entreprise

Les entreprises peuvent obtenir d’excellents résultats en mettant en œuvre des processus d’enrichissement des données. Et il est possible d'augmenter les revenus de votre entreprise grâce à l'enrichissement des données. Mais fixez-vous des objectifs réalistes d’enrichissement des données que vous pouvez atteindre avec les ressources de votre entreprise.

Restez à jour avec les derniers processus d'enrichissement

L’enrichissement des données de votre entreprise ne se fait pas en quelques instants. Mais vous devez rester au courant de l’évolution des tendances dans le secteur de l’enrichissement des données. Soyez attentif et utilisez toutes les dernières stratégies pour enrichir les données de votre entreprise, car cela aidera votre entreprise à garder une longueur d'avance sur vos concurrents.

Utiliser les bons outils et stratégies

Supposons que votre entreprise vise à générer de meilleurs revenus et des résultats positifs. Assurez-vous d’utiliser les meilleures pratiques ou outils d’enrichissement des données de votre entreprise. De nombreux outils d’enrichissement des données sont disponibles, mais faites vos recherches avant de vous en contenter. Vous pouvez également vous appuyer sur des sociétés prestataires tierces qui proposent des services d’enrichissement des données.

Automatisation de l'enrichissement des données

Il est important de se rappeler que vous avez besoin d’une formation formelle en science des données. Pour éviter de commettre des erreurs lors de l’analyse d’énormes quantités de données. Comme le processus d’enrichissement des données diffère de sa compréhension, automatisation de l'enrichissement des données augmente la productivité et l’intégrité des données tout en améliorant les résultats des ventes.

C’est là qu’il est essentiel de comprendre le potentiel de l’apprentissage automatique. La technologie fait des miracles en tant que pont entre l’étang de données et les intellectuels qui y donneront un sens. L'enrichissement automatisé des données permet d'économiser du temps et des ressources lors de la récupération en votre nom. Voici les autres avantages suivants qu’offre l’enrichissement automatisé des données :

• Gestion des données réduite
• Créez des opérations automatisées répétées pour fournir des données enrichies.
• Utilisez une messagerie personnalisée pour anticiper les désirs des clients et établir une connexion avec eux.
• Activez les sources de données précieuses pour l’entreprise.

Mot de la fin

L’enrichissement des données est parfois négligé, mais il est essentiel pour créer des ensembles de données adaptés. Cela se produit lorsque les développeurs doivent prendre en compte les critères de l'ensemble de données à des fins d'analyse. Lorsqu'il est temps de décider quelles données capturer dans les applications, le besoin de données analytiques évoluera avec le temps.

Ainsi, des outils de transformation de données bien développés sont une nécessité du moment. Ils permettent aux membres de l'équipe de modifier et d'enrichir les données commerciales en fonction de leurs besoins uniques. Cela permet aux équipes d'analyse de fournir des informations précises, de promouvoir une adoption plus large de l'analyse et d'être plus réactives envers l'entreprise.

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