Существует множество различных типов обогащения данных, каждый из которых имеет свои преимущества. В этой статье мы рассмотрим наиболее распространенные типы и приведем примеры их использования. Итак, читайте дальше, чтобы узнать больше об обогащении данных и увидеть, как вы можете использовать его в своих проектах!
Читайте также : Что такое обогащение данных и каковы его преимущества?
Преимущества обогащения данных
Улучшенная персонализация : благодаря обогащенным данным компании могут адаптировать свои маркетинговые кампании к определенным сегментам аудитории, что приводит к повышению уровня вовлеченности и конверсии.
Более эффективное принятие решений : Обогащенные данные обеспечивают более полное понимание клиентов или лидов, позволяя компаниям принимать более обоснованные решения.
Повышение эффективности продаж : отделы продаж могут отдавать приоритет высококачественным лидам, используя обогащенные данные, такие как информация о намерениях или поведении, что приводит к более быстрому закрытию сделок.
Улучшенный клиентский опыт : используя обогащенные данные, компании могут предугадывать потребности клиентов, персонализировать взаимодействие и улучшать общий клиентский опыт.
Читайте также : 5 лучших практик для эффективных стратегий обогащения данных
Типы обогащения данных
1. Географическое обогащение данных
Обогащение географических данных подразумевает интеграцию географических данных в существующий набор данных, что может раскрыть большой объем информации — от географических границ между городами до почтовых индексов.
2. Обогащение демографических данных
Обогащение демографических данных относится к добавлению демографических данных в существующий набор данных, таких как уровень дохода человека или семейное положение. Помимо семейного положения и дохода, обогащение демографических данных также состоит из информации, такой как кредитный рейтинг человека, размер семьи, пол и т. д.
Данные, обогащенные такой информацией, могут значительно улучшить целевые маркетинговые мероприятия за счет предоставления персонализированных коммуникаций.
3. Обогащение поведенческих данных
Обогащение поведенческих данных дополняет данные о клиентах информацией об их поведении. Это может включать историю покупок, активность просмотра веб-страниц, взаимодействие в социальных сетях и частоту взаимодействия с вашей компанией. Это дает бренду точную картину того, чего хочет потенциальный клиент.
Маркетологи могут проводить целевые кампании, ориентированные на производительность. Эти кампании фокусируются на соответствующих клиентах и приближают их к принятию решения, получая фактическую информацию о покупках и частоте просмотра продуктов.
Читайте также : 6 лучших стратегий обогащения данных для роста бизнеса
4. Обогащение транзакционных данных
Транзакционное обогащение фокусируется на обогащении данных на основе финансовых транзакций, таких как прошлые покупки, способы оплаты или частота покупок. Это особенно полезно для понимания ценности клиента и потенциальных будущих моделей покупок.
Пример : Интернет-магазин обогащает профили клиентов прошлым покупательским поведением, включая предпочтительные способы оплаты и среднюю стоимость покупки. Это позволяет ритейлеру нацеливать ценных клиентов на эксклюзивные предложения, стимулируя повторный бизнес.
5. Обогащение технографических данных
Технографическое обогащение детализирует технологии компаний, включая программное обеспечение, оборудование и ИТ-услуги. Это особенно важно для компаний B2B, продающих технологические решения.
Пример : Поставщик маркетингового программного обеспечения обогащает свой список потенциальных клиентов, определяя, какие CRM-системы используют их целевые компании. Затем они адаптируют свои рекламные материалы, чтобы показать, как их программное обеспечение интегрируется с существующими инструментами потенциальных клиентов, увеличивая шансы на конверсию.
6. Обогащение психографических данных
Психографическое обогащение подразумевает добавление информации о стиле жизни, ценностях, отношениях и интересах человека. Это помогает компаниям понять мотивы, определяющие поведение клиентов.
Пример : фитнес-бренд обогащает данные своих клиентов психографическими данными, которые показывают, заботится ли клиент о своем здоровье или ценит экологически чистые продукты. Это позволяет бренду отправлять персонализированный контент, который соответствует образу жизни клиентов, увеличивая вероятность покупки.
7. Намеренное обогащение данных
Обогащение данных о намерениях библиотека телефонных номеров филиппин фокусируется на добавлении информации, которая указывает на готовность потенциального покупателя к покупке. Этот тип обогащения выгоден для компаний B2B, поскольку он показывает, какие компании активно исследуют или находятся на рынке определенных продуктов или услуг.
Пример : фирма по кибербезопасности обогащает свой список потенциальных клиентов данными о намерениях, показывающими, какие компании недавно искали информацию об их услугах. Затем фирма может расставить приоритеты в своем охвате этих высоконамеренных лидов, повышая эффективность своих усилий по продажам.
Читайте также : Обогащение данных против очистки данных: все, что вам нужно знать
Примеры обогащения данных
1. Сегментация клиентов на основе расширенных данных
Добавление обогащения данных о клиентах в вашу стратегию сегментации может улучшить ваши результаты, помогая вам лучше нацеливаться и понимать ваших клиентов. Добавление демографических и поведенческих данных в ваш профиль клиента может создать более точные сегменты и определить новые возможности для роста.
Услуги по обогащению данных — это отличный подход к сегментации маркетинговых данных на основе сторонних факторов, включая намерение и интерес к покупке. Это поможет вам точнее находить новых клиентов и предоставлять им материалы, соответствующие их индивидуальным потребностям.
2. Увеличьте коэффициент конверсии с помощью оценки лидов
Маркетологи обнаружили, что процесс начисления баллов за лиды и оценки отнимает много времени, но обогащение данных может помочь им автоматизировать эту задачу.
Допустим, лид решил присоединиться к списку рассылки и предоставить свое полное имя, но не указал адрес. Инструмент обогащения данных с социально-демографическими данными может сравнить введенные данные с почтовыми записями и автоматически добавить данные адреса, потенциально повышая оценку лида.
Добавляя обогащенные данные о своих потенциальных клиентах, вы сможете лучше понять, кто они и что их интересует, что поможет вам правильно расставить приоритеты.
Заключительные мысли
Обогащение данных больше не роскошь, а необходимость для компаний, стремящихся оставаться конкурентоспособными в сегодняшней среде, основанной на данных. Понимая различные типы обогащения данных — такие как демографические, поведенческие и технографические — вы можете обогатить свои наборы данных, чтобы получить действенные идеи, усовершенствовать свои маркетинговые стратегии и добиться лучших результатов.
Внедрение обогащения данных в ваши бизнес-процессы гарантирует, что вы принимаете решения на основе полной, точной и актуальной информации, что дает вам решающее преимущество перед конкурентами.
Обогащение данных — это не разовая работа. Клиентские данные постоянно меняются, даже если они были тщательно собраны с самого начала. Следовательно, их необходимо постоянно контролировать и обновлять, чтобы соответствовать текущим требованиям клиентов. Компании, которые игнорируют постоянное обогащение данных, упускают возможности предоставлять ценность посредством соответствующих услуг и опыта.
FunnL — компания, специализирующаяся на генерации лидов продаж B2B. Убедительная внутренняя команда продаж может предоставить высококачественных потенциальных клиентов на основе вашей идеальной персоны клиента! Мы можем помочь вам, предоставив данные B2B о возможных клиентах, чтобы нацелиться на них конкретно!
