データ エンリッチメントで生データを実用的な洞察に変える

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データ強化のさまざまなユースケースとは?

ビジネス ユーザーは、一次データが最も重要な資産の XNUMX つになることに同意します。 ただし、サードパーティのデータ エンリッチメントが使用されていない場合はそうではありません。 ビジネス リーダーは、ERP システムのデータから興味深い洞察を得ることができます。

複数の情報源からの情報を組み合わせると、最も顕著な成果が得られます。 これにより、企業のターゲット市場と競合他社をより詳細に把握できます。 コンテキストを追加することで、エンリッチメントは経済的価値を生み出す可能性を広げます。

ここでは、データ エンリッチメントが企業の実用的な価値の創出をどのように支援しているかを示すいくつかのユース ケースを紹介します。

ロケーションベースのインサイト

データ エンリッチメントにより、電気通信組織は、潜在的なクライアントや古いクライアントに対する洞察を深めることができます。 顧客をターゲットにして売り上げを伸ばすのに役立ちます。 彼らはまた、ターゲットマーケティングで見込み客を引き付けます。 また、年齢、ライフスタイル、収入範囲などの重要な人口統計学的パラメーターを特定します。

顧客の人生における出来事は、彼らが新しいサービスに興味を示すことを示唆しています。 また、現在のサービスを終了する可能性が高いことを示している可能性もあります。 データ強化により、通信事業者が使用できる理解が生まれます。 既存の顧客を維持し、新しい顧客を引き付けるために最善の投資を行うこと。

より良い顧客セグメンテーション

顧客セグメンテーションの手順は、リード スコアリングの後に続きます。 このセクションでは、見込み客が購入する可能性に基づいてセグメントに分類されます。 データ エンリッチメント ツールは、見込み客に関する重要な情報を企業に提供します。 そして、データを補充することにより、情報が有効であることを確認します。

ハイパーパーソナライゼーション

議論の関連性は、現代のマーケティングの核心です。 マスマーケティングの方法はもはや効果的ではないからです。 データ エンリッチメントは、有意義な対話を構築する機能を提供します。 また、クライアントと見込み客に関する豊富な情報を使用して、カスタマー エクスペリエンスを向上させます。

あなたのコミュニケーションは、彼らのセグメンテーションと人口統計データを理解する以上のものでなければなりません. 彼らの興味に関連する必要があるため、データの充実が進むべき道です。

顧客情報の充実

マーケティングは、データ エンリッチメントの可能性を最初に取り入れた部門の XNUMX つです。 マーケティング担当者は、さまざまなマーケティング手法を使用してデータを収集および分析します。 顧客の行動と動機をより深く理解するための調査の一環として。

しかし、データ エンリッチメント ツールを使用すると、より柔軟なマーケティング アプローチが可能になります。 それは、クライアントとその行動のより複雑な理解に基づいています。 マーケティング担当者は、顧客により詳細な情報を提供することで、詳細な購入者プロファイルを作成できます。

物件データの洞察

データ エンリッチメントは、保険セクターのリスクに影響を与えるさまざまな要因に関する貴重な知識を提供します。 これまで保険会社は、被保険資産の場所について大まかな考えを持っていました。 彼らは、基本的な地理的知識を使用して、さまざまなリスクのリスクレベルを評価しました。

しかし、保険会社は、特定の損失の財産リスクのより詳細な図を提供する場合があります。

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データ エンリッチメントのベスト プラクティスとは?

データ エンリッチメントは、場合によっては XNUMX 回限りの手順です。 特にシステムに常に新しいものを追加する分析環境では、頻繁に行う必要があります。

エンリッチメントのベスト プラクティスを使用することが、データの品質を維持するための唯一のオプションです。 ビジネスデータの品質もサポートします。 データ エンリッチメントのベスト プラクティスには、次のようなものがあります。

スケーラビリティ

ビジネス データは時間の経過とともに拡大するため、設計する手順はスケーラブルである必要があります。 変換業務に新しいプロセスを追加することもあり、データは時間の経過とともに発展し続けます。 したがって、タイミング、効率、およびリソースは、データ エンリッチメント プロセスに合わせて拡張可能でなければなりません。

たとえば、相互ビジネスの一部であるとします。 すぐに処理能力の制限を決定し、料金を支払います。 このような問題を回避するには、プロセスを自動化することをお勧めします。これは、要求に合わせてスケーリングできるインフラストラクチャを使用できるためです。

安定性と複製

各データ エンリッチメント操作は繰り返し可能で、同じ結果を生成する必要があります。 データ エンリッチメントで設計するすべてのプロセスは、ルール駆動型でなければなりません。 結果が一定に保たれるという自信を持って、もう一度繰り返すことができるようにしたい場合.

議論の余地のない評価基準

すべてのデータ エンリッチメント操作に対して定義された評価基準が必要です。 最初の成功と最初のタスクの成功を比較して、手順が満足のいくものであり、期待どおりに実行されたかどうかを判断できなければなりません。 出力が期待どおりのものであることがわかります。

完全

ビジネス データ エンリッチメント アクティビティを終了する必要があります。 結果が、システムに入ったデータと同じ品質であることを確認してください。 また、未知の結果のシナリオを含め、すべての変数について考えられる結果を考慮する必要があります。 詳細であるため、システムに新しい値を入力すると、自信が持てるようになります。 これにより、濃縮プロセスの結果が常に信頼できるものになります。

一般化

データ エンリッチメントのアクティビティは、多くのデータ セットに適応できる必要があります。 適用する手順が多くのデータセットに適用できることを確認してください。 したがって、さまざまなタスクに同じロジックを使用できます。 同じ方法を使用して、データ フィールドからエントリを削除することもできます。 この戦略は、すべてのビジネス ドメイン全体ですべてのビジネス ニーズとデータを結び付けます。

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企業向けのデータ強化

データのエンリッチメントは、ビジネスにさまざまなメリットをもたらします。 しかし、これはビッグ データの使用を必要とする困難な作業です。 現在のデータを強化する方法についてサポートが必要な場合に役立つヒントをいくつか紹介します。

ビジネスに適したデータ エンリッチメントの目標を設定する

ビジネスは、データ エンリッチメント プロセスを実装することで大きな成果を達成できます。 また、データを強化することで、ビジネスの収益を高めることができます。 ただし、エンタープライズ リソースで達成できる現実的なデータ エンリッチメントの目標を設定してください。

最新のエンリッチメント プロセスを常に最新の状態に保つ

ビジネスのデータ強化は、数回ではありません。 しかし、データを強化する業界のトレンドの変化について常に最新の状態に保つ必要があります。 最新の戦略をすべて注意して使用し、ビジネス データを充実させてください。これにより、ビジネスが競合他社に先んじることができます。

適切なツールと戦略を使用する

あなたの企業がより良い収益とプラスの結果を達成することを目指しているとします。 ビジネスのデータを強化するためのベスト プラクティスまたはツールを必ず使用してください。 多くのデータ エンリッチメント ツールが利用可能ですが、XNUMX つに落ち着く前に調査を行ってください。 データ エンリッチメント サービスを提供するサードパーティのサービス提供会社に頼ることもできます。

データ強化の自動化

データ サイエンスの正式なトレーニングが必要であることを覚えておくことが重要です。 膨大なデータを分析する際にミスをしないようにする。 データのエンリッチメント プロセスは、それを理解することとは異なるため、 データ強化の自動化 生産性とデータの整合性を向上させると同時に、販売結果も向上させます。

ここで、機械学習の可能性を理解することが不可欠です。 このテクノロジーは、データの池と、それをある程度理解する知的人々との間の架け橋として奇跡を起こします。 自動化されたデータ エンリッチメントは、ユーザーに代わって取得するため、時間とリソースを節約します。 自動化されたデータ エンリッチメントが提供するその他の利点は次のとおりです。

• 縮小されたデータ管理
• 繰り返し自動化された操作を作成して、強化されたデータを提供します。
• カスタム メッセージングを使用して、顧客の要望を予測し、顧客とのつながりを確立します。
• 会社にとって価値のあるデータ ソースを有効にします。

最後の言葉

データ エンリッチメントは無視されることもありますが、適切なデータセットを作成するためには重要です。 これは、開発者が分析のためのデータ セットの条件を考慮する必要がある場合に発生します。 アプリで取得するデータを決定する時期が来たら、分析データの必要性は時間の経過とともに変化します。

したがって、十分に開発されたデータ変換ツールが必要です。 チーム メンバーは、独自のニーズに合わせてビジネス データを変更および強化できます。 これにより、分析チームは正確な洞察を提供し、より広範な分析の採用を促進し、ビジネスへの対応力を高めることができます。

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詳細 Nanonetsのユースケースを製品にどのように適用できるか。

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