Cá nhân hóa tốt bắt đầu với việc làm giàu dữ liệu cộng với dữ liệu sạch

Khách hàng đã được đào tạo để mong đợi sự cá nhân hóa. Theo báo cáo “Trạng thái của khách hàng được kết nối” của Salesforce, đã khảo sát hơn 7.000 người tiêu dùng, nếu một công ty không nỗ lực cá nhân hóa thông tin liên lạc, 52% người tiêu dùng “phần nào có khả năng” chuyển sang một thương hiệu khác.

Khách hàng của bạn liên tục phải đối mặt với một thách thức quan trọng – dữ liệu xấu, không chính xác. Theo Marketing Sherpa, 2,1% dữ liệu liên hệ bị hỏng mỗi tháng. Làm giàu dữ liệu là lấp đầy những khoảng trống quan trọng trong cơ sở dữ liệu hiện có. Làm giàu dữ liệu (còn được gọi là bổ sung dữ liệu) là quá trình tìm kiếm và bổ sung các thuộc tính bị thiếu hoặc không chính xác trong danh sách liên hệ dữ liệu hiện có. Một số danh mục làm giàu dữ liệu phổ biến bao gồm:

• Địa chỉ Email
• Số điện thoại
• Địa chỉ gửi thư
• Liên hệ mới / thay thế
• Chức danh công việc
• URL trang web
• ID phương tiện truyền thông xã hội
• Doanh thu của Công ty
• Số lượng nhân viên
• Thông tin chính, chi nhánh hoặc công ty con

Cũng có thể thêm thông tin nhân khẩu học, tâm lý học và hành vi. Với tất cả các thuộc tính sẵn có, bạn có thể giúp khách hàng của mình hiểu rõ hơn về thói quen của khách hàng và tập trung nỗ lực tiếp thị vào các lĩnh vực mà chuyển đổi dự kiến ​​sẽ được tối đa hóa. Dịch vụ làm giàu dữ liệu đại diện cho một cơ hội kinh doanh đáng kể cho các nhà cung cấp dịch vụ in để cung cấp giá trị gia tăng khác biệt cho khách hàng của họ.

Con đường làm giàu dữ liệu

Quá trình làm giàu dữ liệu là gì? Các nhà tiếp thị, đại lý và nhà cung cấp dịch vụ cung cấp các dịch vụ này đã xác định một quy trình gồm bốn bước. Bởi vì dữ liệu khách hàng đang trải qua sự thay đổi liên tục, quá trình này lặp đi lặp lại và liên tục.

Bước 1: Đánh giá chất lượng dữ liệu

Bước đầu tiên là xem xét kỹ lưỡng dữ liệu hiện có về độ chính xác, tính đầy đủ, tính phù hợp và tính toàn vẹn. Điều này giúp xác định bất kỳ thiếu sót và lỗ hổng nào trong cơ sở dữ liệu hiện có.

Bước 2: Quy trình làm sạch

Tiếp theo, nhà cung cấp dịch vụ có thể sử dụng bất kỳ công cụ và giải pháp phần mềm nào để thực hiện quy trình chính là làm sạch dữ liệu thô. Điều này giúp đảm bảo rằng thông tin minh bạch và dễ tiếp cận nhất có thể. Trong quá trình làm sạch, bạn đang tìm cách giải quyết các vấn đề sau:

• Dữ liệu dự phòng
• Bản ghi trùng lặp
• Thông tin không chính xác
• Dữ liệu bị phân loại sai
• Thông tin không hợp lệ

Bước 3: Xác định nguồn dữ liệu để bổ sung thông tin

Sau khi dữ liệu đã được làm sạch, các nhà tiếp thị phải đánh giá cách họ có thể cải thiện dữ liệu của mình với thông tin nhân khẩu học, kích hoạt, hành vi và mua hàng cụ thể. Có nhiều nguồn dữ liệu bên ngoài có thể thúc đẩy sự hiểu biết tốt hơn về khách hàng hiện tại và nhu cầu của họ, đồng thời, dữ liệu hiện có cũng có thể được sử dụng để giúp phân khúc khách hàng tiềm năng cho việc nhắm mục tiêu tối ưu. Bước này của quy trình thường liên quan đến việc phát triển một lược đồ cơ sở dữ liệu (kế hoạch chi tiết), trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (nội bộ và bên ngoài) và kiểm tra chất lượng của dữ liệu.

Bước 4: Quá trình bắt đầu lại!

Với tốc độ phân rã dữ liệu khách hàng, quá trình làm giàu dữ liệu phải là một quá trình lặp đi lặp lại. Ngay cả những ước tính thận trọng nhất cũng chỉ ra rằng ít nhất 30% dữ liệu khách hàng bị suy giảm mỗi năm. Trong các thị trường B2B, các ngành có tỷ lệ việc làm cao (ví dụ: ngành công nghệ ở Thung lũng Silicon) có thể thấy tỷ lệ phân rã dữ liệu liên hệ cao tới 70% mỗi năm. Điều này có nghĩa là làm giàu dữ liệu không phải là hoạt động chỉ diễn ra một lần — nó phải là một phần của quá trình kinh doanh liên tục.

Lợi ích cho khách hàng và điểm mấu chốt của bạn

Khách hàng của bạn hiểu rằng dữ liệu đã trở thành mạch máu của doanh nghiệp. Dữ liệu khách hàng tiềm năng và khách hàng tiềm năng sạch sẽ, chính xác và toàn diện là điều kiện tiên quyết đối với bất kỳ chiến lược bán hàng, tiếp thị và quản lý khách hàng nào. Khả năng cung cấp các dịch vụ làm giàu dữ liệu có đề xuất giá trị ngắn gọn có thể mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp. Đặc biệt:

• Việc làm giàu dữ liệu là rất quan trọng để tuân thủ Đạo luật bảo vệ dữ liệu;
• Chất lượng dữ liệu toàn diện sẽ giảm lãng phí gửi thư và cho phép bạn phân đoạn các ưu đãi và khuyến mại chính xác hơn;
• Vệ sinh dữ liệu có thể giảm chi phí gửi thư;
• Làm sạch dữ liệu làm giảm sự đào tẩu của khách hàng và cải thiện hình ảnh thương hiệu;
• Việc làm giàu dữ liệu được chứng minh là có thể cải thiện cuối cùng tỷ lệ phản hồi.

Khách hàng của bạn sẵn sàng thuê ngoài để làm sạch và nâng cao dữ liệu của họ. Những dịch vụ này có thể mang lại giá trị gia tăng đáng kể cho cơ sở khách hàng của bạn đồng thời cải thiện lợi nhuận cuối cùng của bạn. Đã đến lúc các nhà cung cấp dịch vụ phải bước vào thử thách làm giàu dữ liệu!