Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics
Un sistema di metriche per la misurazione della qualità del dato permette di monitorare le attività di aggiornamento e controllo dei dati e indicare quali sono i miglioramenti da apportare.
Gli aspetti da considerare per creare gli indicatori di qualità dei dati sono:
Nello specifico ecco alcuni esempi di metriche che si possono adottare:
Rapporto tra dati ed errori: tiene traccia della percentuale di errori – voci mancanti, incomplete o ridondanti – presenti in un set di dati. Più la percentuale si abbassa più i dati sono di qualità.
Quantità di valori vuoti: i valori vuoti indicano le informazioni mancanti o registrate nel campo sbagliato. Si può quantificare quanti campi vuoti ci sono all'interno di un set di dati e monitorare come il numero cambia nel tempo.
Tasso di errore nella trasformazione dei dati – nel processo di acquisizione dei dati archiviati in un formato e conversione in un formato diverso possono insorgere problemi che influiscono sulla qualità dei dati. Misurando il numero di operazioni di trasformazione dei dati che falliscono puoi ottenere informazioni dettagliate sulla qualità complessiva dei tuoi dati.
Numero di dark data – i dark data sono quei dati che non possono essere utilizzati in modo efficace. Un numero elevato è indice di scarsa qualità del set di dati.
Frequenza di rimbalzo delle e-mail – se stai eseguendo una campagna di marketing, la scarsa qualità dei dati è una delle cause più comuni di rimbalzo delle email. Errori, dati mancanti o obsoleti ti fanno inviare e-mail agli indirizzi sbagliati.
Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics
L'analisi del coinvolgimento del cliente si basa sui dati disponibili per fornire soluzioni adatte ad aumentare il coinvolgimento del cliente nel percorso dell'esperienza del cliente.
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.
Gli strumenti di customer data analytics permettono l’esame sistematico delle informazioni sui clienti per giungere a una visione unica e accurata dell’insieme dei clienti e dei singoli profili.
I self-service data analytics, ossia la diffusione di strumenti che permettono all’utente di business di gestire in autonomia il processo d’interrogazione dei dati (dall’esplorazione all’analisi…
I first party data (dati proprietari) sono tutti i dati che puoi raccogliere direttamente attraverso i tuoi canali di contatto digitali o fisici.
Se vuoi sfruttare le informazioni dei first party data devi prima sapere con esattezza da quali fonti provengono, che tipo di dati sono e in quali database sono raccolti.
Quando si tratta di adottare un approccio data-driven, le aziende consolidate devono affrontare gli ostacoli connessi alla loro cultura aziendale…
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:
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.