Transforme dados brutos em insights acionáveis ​​com o enriquecimento de dados

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Quais são os diferentes casos de uso de enriquecimento de dados?

Os usuários corporativos concordam que os dados primários constituem um de seus ativos mais significativos. Mas não quando o enriquecimento de dados de terceiros não é usado. Os líderes de negócios podem obter insights empolgantes dos dados em seus sistemas ERP.

A conquista mais notável ocorre quando você combina informações de várias fontes. Isso fornece uma imagem mais detalhada do mercado-alvo e dos concorrentes de uma empresa. Ao adicionar contexto, o enriquecimento expande as possibilidades de produção de valor econômico.

Aqui estão alguns casos de uso de como o enriquecimento de dados está ajudando as empresas a produzir valor prático.

Insight baseado em localização

O enriquecimento de dados oferece às organizações de telecomunicações uma visão melhor de seus clientes potenciais e antigos. Para ajudá-los a atingir clientes para aumentar suas vendas. Enquanto eles também envolvem clientes em potencial com o marketing de destino. Além disso, identifique parâmetros demográficos importantes, como idade, estilo de vida e faixa de renda.

Eventos na vida de um cliente sugerem que ele demonstrará interesse em um novo serviço. Também pode indicar que é mais provável que eles terminem seus serviços atuais. O enriquecimento de dados cria um entendimento que as operadoras podem usar. Fazer os melhores investimentos na retenção dos clientes existentes e na captação de novos.

Melhor segmentação de clientes

As etapas de segmentação de clientes seguem após a pontuação do lead. Esta seção divide os clientes em potencial em segmentos com base na probabilidade de compra. Uma ferramenta de enriquecimento de dados fornece às empresas informações vitais sobre seus leads. E garantir que as informações sejam válidas, reabastecendo os dados.

Hiperpersonalização

A relevância das discussões é o cerne do marketing moderno. Porque os métodos de marketing de massa não são mais eficazes. O enriquecimento de dados fornece a capacidade de construir diálogos significativos. E também aprimore a experiência do cliente com informações valiosas sobre clientes atuais e potenciais.

Suas comunicações devem ir além de compreender sua segmentação e dados demográficos. O enriquecimento de dados é o caminho a seguir, porque você precisa ser relevante para os interesses deles.

Enriquecer as informações do cliente

O marketing foi um dos setores iniciais a abraçar o potencial do enriquecimento de dados. Os profissionais de marketing coletam e analisam dados usando várias técnicas de marketing. Como parte de sua busca por uma compreensão mais profunda dos comportamentos e motivos do cliente.

Mas o uso de ferramentas de enriquecimento de dados permite uma abordagem de marketing mais flexível. Isso será baseado em uma compreensão mais complexa dos clientes e seu comportamento. Ele ajuda os profissionais de marketing a criar perfis de compradores detalhados, fornecendo mais detalhes aos clientes.

Insights de dados de propriedade

O enriquecimento de dados oferece conhecimento valioso sobre vários fatores que afetam o risco do setor de seguros. No passado, as seguradoras tinham uma ideia aproximada da localização da propriedade segurada. Eles avaliaram o nível de risco para diferentes riscos usando conhecimento geográfico básico.

No entanto, as seguradoras podem fornecer uma imagem mais detalhada do risco de propriedade de perdas específicas.

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Quais são as melhores práticas para enriquecimento de dados?

O enriquecimento de dados é um procedimento único apenas às vezes; você precisará fazer isso com frequência, especialmente em um ambiente analítico em que constantemente adiciona novos ao seu sistema.

Usar as melhores práticas de enriquecimento é a única opção para manter a qualidade de seus dados. Embora também apoie a qualidade dos seus dados de negócios. As melhores práticas de enriquecimento de dados incluem:

AMPLIAR

Qualquer procedimento que você projetar deve ser escalável, pois seus dados de negócios se expandirão com o tempo. Embora você também adicione novos processos às suas tarefas de conversão, seus dados continuarão a se desenvolver com o tempo. Portanto, o tempo, a eficiência e os recursos devem ser escaláveis ​​para processos de enriquecimento de dados.

Por exemplo, se você fizer parte de algum negócio mútuo. Você logo determinará um limite de capacidade de processamento e pagará taxas. Para evitar esses problemas, automatizar o processo é uma boa ideia, pois pode usar uma infraestrutura que pode ser dimensionada para atender às suas demandas.

Estabilidade e replicação

Cada operação de enriquecimento de dados deve ser repetível e produzir os mesmos resultados. Qualquer processo que você projetar no enriquecimento de dados deve ser orientado por regras. Se você quiser repeti-lo novamente com a confiança de que os resultados permanecerão constantes.

Critérios de avaliação indiscutíveis

É necessário haver um padrão de avaliação definido para cada operação de enriquecimento de dados. Você deve ser capaz de julgar se o procedimento foi satisfatório e funcionou conforme o esperado ao comparar os sucessos iniciais com os das primeiras tarefas. Você pode ver que os resultados são o que você esperaria deles.

plenitude

Você deve concluir suas atividades de enriquecimento de dados de negócios. Certifique-se de que os resultados tenham as mesmas qualidades dos dados que entraram no sistema. Você também deve considerar possíveis resultados para cada variável, incluindo cenários de resultados desconhecidos. Sendo detalhado, você insere novos valores no sistema, permitindo que você tenha confiança. Isso garantirá que os resultados do processo de enriquecimento sejam sempre confiáveis.

Generalização

A atividade de enriquecimento de dados deve ser adaptável a muitos conjuntos de dados. Certifique-se de que os procedimentos que você aplica podem ser aplicados a muitos conjuntos de dados. Assim, você pode usar a mesma lógica para várias tarefas. Você também pode usar o mesmo método para remover qualquer entrada do campo de dados. Essa estratégia conecta todas as suas necessidades e dados de negócios em todos os domínios de negócios.

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Enriquecimento de dados para empresas

O enriquecimento de dados dará várias vantagens ao seu negócio. Mas é uma tarefa desafiadora que requer o uso de Big Data. Aqui estão algumas dicas úteis quando você precisar de ajuda para aprimorar seus dados atuais.

Defina metas de enriquecimento de dados acessíveis para sua empresa

As empresas podem obter resultados poderosos implementando processos de enriquecimento de dados. E é possível aumentar a receita do seu negócio com o enriquecimento de dados. Mas defina metas realistas de enriquecimento de dados que você pode alcançar com seus recursos empresariais.

Mantenha-se atualizado com os mais recentes processos de enriquecimento

O enriquecimento de dados do seu negócio não é questão de poucas vezes. Mas você deve se manter atualizado com as tendências em constante mudança no setor de enriquecimento de dados. Preste atenção e use todas as estratégias mais recentes para enriquecer seus dados de negócios, pois isso ajudará sua empresa a ficar à frente de seus concorrentes.

Usando as ferramentas e estratégias certas

Suponha que sua empresa tenha como objetivo obter melhores receitas e resultados positivos. Certifique-se de usar as melhores práticas ou ferramentas para enriquecimento de dados do seu negócio. Muitas ferramentas de enriquecimento de dados estão disponíveis, mas faça sua pesquisa antes de escolher uma. Você também pode contar com empresas prestadoras de serviços terceirizadas que oferecem serviços de enriquecimento de dados.

Automação de enriquecimento de dados

É importante lembrar que você precisa de treinamento formal em ciência de dados. Para evitar cometer erros ao analisar enormes quantidades de dados. Como o processo de enriquecimento de dados difere de entendê-lo, automação de enriquecimento de dados aumenta a produtividade e a integridade dos dados, além de melhorar os resultados de vendas.

É aqui que é essencial entender o potencial do aprendizado de máquina. A tecnologia faz milagres como uma ponte entre o lago de dados e as pessoas intelectuais que vão dar algum sentido a isso. O enriquecimento automatizado de dados economiza tempo e recursos enquanto recupera em seu nome. Aqui estão os seguintes outros benefícios que o enriquecimento de dados automatizado oferece:

• Gerenciamento de dados reduzido
• Crie operações automatizadas repetidas para fornecer dados enriquecidos.
• Use mensagens personalizadas para antecipar os desejos dos clientes e estabelecer uma conexão com eles.
• Ative as fontes de dados que são valiosas para a empresa.

Palavras finais

O enriquecimento de dados às vezes é negligenciado, mas é fundamental para criar conjuntos de dados adequados. Isso ocorre quando os desenvolvedores precisam considerar os critérios do conjunto de dados para análise. Quando chegar a hora de decidir quais dados capturar nos aplicativos, a necessidade de dados analíticos mudará com o tempo.

Portanto, ferramentas de transformação de dados bem desenvolvidas são a necessidade do momento. Eles permitem que os membros da equipe alterem e enriqueçam os dados de negócios de acordo com suas necessidades exclusivas. Isso permite que as equipes de análise forneçam insights precisos, promovam uma adoção mais ampla de análises e sejam mais responsivas aos negócios.

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