Tecnologia: Data Enrichment Topic: Dati & Analytics Dati Informazioni Insights
Per data enrichment, arricchimento dei dati, si intendono i processi attuati per validare, integrare e migliorare i dati grezzi e le informazioni nei database aziendali e ottenere un database integro, accurato e completo. Unificando e confrontando i dati provenienti da diversi canali, i sistemi di data enrichment ricavano e integrano le informazioni mancanti favorendo quella visione unica e complessiva del cliente. Inoltre, è possibile correggere piccoli errori, eliminare duplicati e informazioni obsolete.
Il data enrichment combina molti dataset provenienti da diverse fonti, sia interne che esterne. In questo modo, puoi raccogliere e catalogare le informazioni sui clienti in modo più definito, utile e preciso.
Per il data enrichment si utilizzano dati di terze parti (dati che provengono da partner e provider esterni autorevoli) che integrano i dati che già si possiedono, i first party data, e che possono essere imprecisi, incompleti o poco utili per analisi e altre attività di customer intelligence.
Sono due le tipologie di dati che normalmente vengono utilizzate per l’arricchimento delle informazioni: i dati demografici e i dati geografici. Con i primi si completano le informazioni sullo stato civile, il reddito annuale, il livello di istruzione o il numero di figli. Con i secondi si aggiungono informazioni relative all’indirizzo postale, la longitudine e la latitudine.
I dati arricchiti possono essere sfruttati per migliorare il targeting delle campagne di marketing, per migliorare la customer experience, per creare relazioni più significative perché pertinenti e interessanti per il cliente.
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Avere un approccio data-driven significa far fruttare il tesoro dei dati che si raccolgono attraverso varie interazioni con i clienti e utilizzarli in modo efficace nel processo decisionale.
I modelli Next-Best-Action (NBA) consigliano in tempo reale le azioni da intraprendere con un cliente, in base al suo profilo, alle sue azioni e alle sue esigenze precedenti.
La data governance, o governo dei dati, è un termine ampio applicato alla definizione di politiche, regole, processi e responsabilità sull'uso, la condivisione e la protezione dei dati.
Secondo Gartner “la scarsa qualità dei dati distrugge il valore del business.
Oggi è possibile raccogliere un’innumerevole quantità di dati da tutte le interazioni attraverso Internet, l’Internet of things e dalla diffusione della cosiddetta app economy.
Una volta compreso cos’è il modello data-driven, sorge spontanea una domanda: quali dati occorrono?
Le aziende data-driven sono quelle che considerano la gestione dei dati (data management) non come un fattore tecnico, ma come un pilastro strategico del business.
Le analisi che vengono effettuate sui dati raccolti danno vita a informazioni molto appetibili che possono essere vendute. Si parla quindi di monetizzazione diretta o indiretta: