Data Enrichment: la guida per massimizzare la customer experience 

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Il data enrichment è il processo di raccolta, organizzazione, arricchimento e trasformazione dei dati per ottenere insight più significativi. È importante perché aiuta i marketer ad anticipare meglio i bisogni dei loro clienti.
In questo articolo, vedremo come farlo, perché è importante per la customer experience e perché ogni brand dovrebbe considerarlo per il suo reparto marketing. 

Introduzione: Cos’è il data enrichment e perché è importante?

Oggi i dati sono tutto. Le aziende creano costantemente nuovi contenuti e hanno bisogno di assicurarsi che siano rilevanti per il loro target. Hanno bisogno di un modo per raccogliere dati dalla loro knowledge base e arricchirla ulteriormente con informazioni pertinenti da altre fonti.

È qui che entra in gioco il data enrichment.

Man mano che il numero di piattaforme su cui i brand possono fare pubblicità si espande, ottimizzare la spesa su tutti i canali diventa sempre più difficile. Il data enrichment permette ai marketer di rendere la loro spesa pubblicitaria più efficiente, fornendo insight su dove dovrebbero allocare il budget.

Le aziende ottengono una rappresentazione più accurata di ciò che il pubblico già conosce sui loro prodotti, servizi ed eventi. La nuova disponibilità di dati rende i contenuti più rilevanti e coinvolgenti per il pubblico, perché includono fatti e cifre nuovi, che non conoscevano prima di leggere l’articolo o di vedere l’adv.

Il data enrichment include tipicamente informazioni da fonti terze come i social media o i database pubblici. È di solito basato sui dati dei clienti, per aiutare le aziende a capirli al meglio.

Quali sono i vantaggi del data enrichment per le imprese e la customer experience?

Il data enrichment è una grande opportunità per i brand, i benefici sono molti, e noi ne vedremo tre:

Una maggiore precisione e qualità del dataset grazie alle informazioni aggiuntive. Migliora la qualità del marketing e dell’analisi dei dati, aiutando il tuo business a crescere. Permette ai marketer di ottenere risultati più personalizzati e su misura dalle campagne di email marketing, migliorando la quantità e il tipo di informazioni sui prospect.

Ulteriori approfondimenti che portano a migliori decisioni di business. I dati arricchiscono i tuoi contenuti e ti permettono di ottenere risultati più personalizzati per il cliente. I benefici del data enrichment sono numerosi. Per esempio, può rendere le operazioni di marketing più mirate ed efficienti, sfruttando dati più precisi a sostegno delle campagne. Permette anche di capire meglio le esigenze del target, dando informazioni come la posizione geografica, la fascia d’età e altro ancora.

Minor tempo di analisi grazie all’automazione. Il data enrichment è un processo di arricchimento della qualità dei dati. Tutto questo è, ovviamente, automatizzato dall’intelligenza artificiale e del machine learning. Ciò significa che dovete solo alimentare gli algoritmi con i dati per estrarre le informazioni più utili, utilizzandole poi per creare contenuti personalizzati per il target e le buyer personas. I dati sono la linfa vitale di qualsiasi campagna di marketing. I team di marketing passano molto tempo a raccogliere, ordinare, scremare e arricchire i dati per renderli più adatti ai loro scopi.

Fonti da cui estrarre i dati per il data enrichment

I dati dei clienti arrivano in vari formati e da tante fonti, è necessario innanzitutto elaborarli prima di analizzarli. Ci sono quattro modi principali per farlo:

1. Strumenti di estrazione dei dati: Estrazione di dati da documenti e altre fonti

2. Estrazione di dati: Analisi di grandi serie di dati o database che possono contenere alcune informazioni sui clienti

3. Estrazione di testo: Analizzare grandi quantità di testo, estraendo informazioni da classificare. In seguito, è possibile elaborare quei testi attraverso un software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per estrarre il significato dai modelli nel testo.

4. Machine learning: utilizzando tecniche come l’apprendimento automatico supervisionato (SML), l’apprendimento automatico non supervisionato (USML) e algoritmi di apprendimento per rinforzo (RL) per analizzare i dati e fare previsioni.

Data enrichment e customer experience

Il software di data enrichment è la prossima rivoluzione nella gestione della customer experience. Integrando i dati dai social media, dall’email marketing e da altre fonti, questi strumenti permettono di avere una visione olistica del cliente. Ciò significa che possono aiutare le aziende a raggiungere i loro clienti con contenuti personalizzati e offerte rilevanti.

3 aree in cui il data enrichment aiuta a migliorare la customer experience 

Il Customer Knowledge Management è un sottoinsieme del Customer Experience Data Enrichment. Il data enrichment nella customer experience è l’estrazione e l’organizzazione dei dati da diverse fonti, per arricchirla e renderla più significativa. Il brand avrà così una profonda comprensione dei bisogni, delle preferenze e delle scelte passate dei suoi clienti. Le aree in cui è possibile applicare il Customer Knowledge Management per migliorare l’esperienza del cliente sono:

Customer Knowledge Management Optimization

I brand possono utilizzare i dati per capire meglio ciò che i loro clienti e i prospect stanno cercando. In questo modo, possono migliorare il loro sistema di knowledge base con informazioni più dettagliate e fornire un servizio migliore. I feedback del pubblico sono fondamentali per capire  La cosa migliore è che aiuta a migliorare la CX e a prevenire una crisi. Inoltre, aumenta anche il SEO, soprattutto se il marchio crea una sezione Q&A specifica sul sito web.

Marketing personalizzato

Non ripeteremo mai abbastanza quanto è importante la personalizzazione del marketing (ne abbiamo parlato qui). Il data enrichment può essere di grande aiuto, ed è essenziale per la customer experience. Perché? La CX è, come suggerisce il nome, un’esperienza. Significa che le persone amano quando un sito web specifico, una newsletter o un ecommerce è stato creato con loro in mente, e i brand possono usare il potere del data enrichment per creare contenuti personalizzati.

Interazioni ripetitive automatizzate

Anche se ami il tuo lavoro, ci saranno alcuni compiti e interazioni ripetitivi e noiosi da fare a mano. Il data enrichment aiuta perché aggiunge e fornisce informazioni aggiuntive utili alla strategia grazie a flussi automatizzati. Questo permette ai brand di concentrarsi su azioni più pratiche e importanti.

Alcuni tool per il data enrichment

Per fare tutto questo, è necessario conoscere molto bene le preferenze dei clienti. Ciò significa che avrete bisogno di raccogliere dati da e attraverso molti canali.

Sapere quali informazioni sono più rilevanti è basilare per sviluppare una strategia di data enrichment di successo.

Alcune aziende che forniscono servizi di data enrichment includono:

  • Nielsen Catalina Solutions. Questo strumento della Nielsen permette all’ecosistema CPG di creare pubblicità personalizzata a un pubblico selezionato in base agli acquisti.
  • Oracle Data Cloud. È una piattaforma di gestione dei dati basata sul cloud per il marketing, che aiuta le imprese a personalizzare le campagne con i dati.
  • Neustar. Fornisce diversi tipi di dati come localizzazione e l’analisi dei dispositivi.
  • Ghostwriter AI. La nostra azienda è specializzata in strumenti di data enrichment. I nostri algoritmi sono ideali per migliorare le strategie di marketing e vendita. Perché il nostro sistema di data enrichment è il più adatto per le aziende? Non tutte le aziende sono uguali e spesso le esigenze operative cambiano lungo il corso del progetto. Gli algoritmi di Ghostwriter AI sono creati dal nostro team che vi aiuterà e supporterà nelle decisioni e personalizzazioni aiutandovi a ottenere il meglio dalle informazioni. 

Conclusioni

Le applicazioni di data enrichment sono una soluzione valida per la customer experience? Sì, perché la capacità superiore di analisi dei dati permette ai brand di collezionare molte più informazioni, ottenendo una quantità significativa di insight di valore da usare nelle strategie.

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