L'enrichissement des données est un processus qui consiste à compléter des données anciennes par de nouvelles informations obtenues à partir d'autres sources de données. Il permet non seulement d'améliorer la qualité des données, mais aussi de mieux les comprendre pour prendre les bonnes décisions et développer la stratégie. Dans ce dossier, nous décrivons les techniques d'enrichissement de données les plus courantes avec un exemple de chaque approche afin de faciliter la compréhension du matériel.
Ajout de données
Description : L'ajout de données peut être défini comme un processus d'extension de divers enregistrements déjà contenus dans la base de données avec plus d'informations, y compris les coordonnées, les données démographiques, les données firmographiques et autres. Cette technique d'enrichissement des données est efficace pour s'assurer que les entreprises concernées reçoivent les informations les plus précises et les plus complètes.
Exemple : Une organisation du secteur de la vente au détail ajoute les adresses électroniques et les numéros de téléphone de ses clients à sa base de données pour un marketing plus efficace et mieux ciblé.
Segmentation
Description : La segmentation est le processus qui consiste à diviser un ensemble d'enregistrements en différents sous-ensembles en fonction de certaines caractéristiques. Elle peut être basée sur une classification démographique, comportementale ou géographique. Cette technique peut aider les entreprises à mettre en œuvre plus efficacement des stratégies mieux adaptées à chacun des segments.
Exemple : Une société de services financiers répartit ses clients en fonction de leurs revenus et de leurs plans d'investissement dans différentes catégories afin de leur fournir des solutions et des conseils.
Enrichissement démographique
Description : L'enrichissement démographique consiste à ajouter aux ensembles de données existants des informations supplémentaires sur l'individu, telles que l'âge, le sexe, le revenu, le niveau d'éducation et la situation de famille. Grâce à cette technique, les entreprises peuvent plus facilement déterminer les segments particuliers de clients à cibler et la manière de le faire.
Exemple : Ces données supplémentaires peuvent être utilisées pour élaborer des programmes spécifiques de publicité et de vente, comme la publicité de produits en fonction de la tranche de revenus du TG, ou l'octroi de remises à la jeune génération.
Enrichissement géographique
Description : L'enrichissement géographique comprend l'adresse, le code postal, les coordonnées géographiques et d'autres attributs liés à la nature géographique du champ. Cette technique est particulièrement vitale pour les industries dont les opérations dépendent fortement des données géographiques concernant la chaîne d'approvisionnement, la publicité ou la prestation de services.
Exemple : Cette technique d'enrichissement des données fournit la localisation précise et les codes postaux. Le service peut donc aider à identifier des itinéraires de livraison efficaces, à réduire les délais de livraison et donc à mieux servir les clients en livrant leurs envois à temps.
Enrichissement comportemental
Description : L'enrichissement comportemental implique des informations sur le comportement et les activités des clients, notamment leurs habitudes d'achat, les visites de sites web, l'activité des médias sociaux et l'utilisation des produits. Cette technique d'enrichissement des données permet de mieux comprendre les clients, leurs besoins et leurs actions, et d'orienter les stratégies commerciales à adopter.
Exemple : Une plateforme de commerce électronique enrichit ses données sur les clients en y ajoutant des détails sur leurs achats antérieurs et leur comportement de recherche. Cela augmente les chances que le client achète davantage et améliore ainsi l'expérience client.
Enrichissement transactionnel
Description : L'enrichissement transactionnel permet d'étendre l'historique des transactions des clients, comme la fréquence et le montant des transactions, les modes de paiement et les types de transactions qu'ils ont effectués. Cette technique d'enrichissement des données permet de déterminer les dépenses des clients et de générer des listes de valeurs pour les entreprises.
Exemple : Ce service d'enrichissement des données enrichit sa base de données d'informations sur les abonnés avec des informations transactionnelles, y compris les taux de renouvellement des abonnements et les méthodes utilisées pour les renouveler. Grâce à ces données, le service peut surveiller le niveau de fidélité des abonnés et leur offrir des avantages spécifiques pour qu'ils continuent à s'abonner.
Enrichissement firmographique
Description : L'enrichissement du profil de l'entreprise est utilisé principalement dans les environnements B2B et complète les données avec le domaine d'activité, le chiffre d'affaires, le nombre d'employés et la taille de l'entreprise. Cette technique est utile pour catégoriser les clients B2B de l'entreprise et donc pour les commercialiser et les vendre de manière appropriée.
Exemple : Grâce à ces données enrichies, telles que le type d'industrie et la taille de l'entreprise, l'entreprise peut modifier ses propositions de vente et ses messages commerciaux en fonction des besoins et des demandes des différents types d'industries et des dimensions de l'entreprise, augmentant ainsi les possibilités de vente.
Enrichissement psychographique
Description : L'enrichissement psychographique fait référence à l'ajout d'informations associées au LTV, aux croyances et aux préférences des clients. Cette technique est plus avancée que le ciblage démographique habituel car elle permet de déterminer les motivations et les préférences des clients.
Exemple : Cette technique d'enrichissement des données permet à une agence de voyage d'élaborer des forfaits qui intéresseront les clients enclins aux voyages d'aventure ou aux vacances de luxe, ce qui améliorera la satisfaction des clients.
Enrichissement des médias sociaux
Description : L'enrichissement des médias sociaux implique l'amélioration des données provenant des plateformes de médias sociaux en termes de profils, d'intérêts et d'activités. Cette méthode aide les entreprises à obtenir une vision plus large du statut de leurs clients sur FB et de leur comportement social.
Exemple : Une marque de mode peut analyser les données enrichies susmentionnées pour découvrir les sujets tendance selon ses clients et les blogueurs les plus influents afin de collaborer à des campagnes sur les médias sociaux.
Enrichissement prédictif
Description : Avec l'enrichissement prédictif, l'organisation est susceptible d'analyser les résultats obtenus à partir des expériences précédentes des clients et d'utiliser ces résultats et d'autres pour prédire le type d'expériences que le client est le plus susceptible d'avoir à l'avenir. Appliquée aux entreprises, cette technique d'enrichissement des données permet d'identifier les besoins potentiels des clients avant qu'ils ne deviennent un problème et de les améliorer.
Exemple : Cette technique d'enrichissement des données peut aider l'entreprise à repérer les clients dangereux avant d'avoir épuisé toutes les protections, ce qui minimise les risques et assure la stabilité organisationnelle des ressources financières.
Conclusion
Les techniques d'enrichissement des données sont considérées et appliquées comme essentielles pour affiner la qualité et la valeur des données utilisées par les entreprises à des fins de prise de décision. Infobel Pro fournit des services avancés relatifs aux données qui sont des produits exceptionnels destinés à aider les entreprises à enrichir leurs données. Lorsque ces techniques sont intégrées dans la gestion des données, il est possible de tirer le maximum de valeur des données et d'atteindre les objectifs de l'organisation. Chacune d'entre elles apporte un élément différent à l'équation, ce qui simplifie le décryptage des besoins des clients, des exigences de l'entreprise et des mouvements des concurrents.
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