- ¿Qué es el enriquecimiento de datos?
- Los tipos de enriquecimiento de datos
- Técnicas de enriquecimiento de datos
- ¿Por qué es necesario "enriquecer" los datos?
- Soluciones de enriquecimiento de datos para el futuro
Los consumidores tienen abundantes opciones, lo que hace más difícil que su marca destaque, por no hablar de conectar con personas que estarían interesadas en su producto. Los datos impulsan las ventas y la experiencia del cliente, pero usted necesita algo más que sus datos de origen para obtener la información que necesita para dirigirse a su base de clientes ideal y diferenciarse de la competencia. El enriquecimiento de datos es importante porque puede utilizarlo para obtener la información de calidad que su empresa necesita.
¿Qué es el enriquecimiento de datos?
El significado de enriquecimiento de datos se refiere a los procesos que mejoran y aumentan los datos brutos. Estos procesos combinan datos de primera mano con otra información procedente de fuentes internas y externas. A continuación, las herramientas de enriquecimiento aplican la organización y los conocimientos para desarrollar información más precisa y detallada sobre la base de clientes de una empresa. Entonces, ¿cómo funciona el enriquecimiento de datos y cómo se puede hacer?
El enriquecimiento de datos empieza por recopilar información de múltiples fuentes, incluidos estos tres tipos.
- Datos de origen: Los datos de origen son la información que recopila directamente de sus clientes. Por ejemplo, las direcciones de correo electrónico y los números de teléfono recogidos en el formulario de contacto de su sitio web y almacenados en su plataforma de gestión de relaciones con los clientes. Los datos de origen también pueden proceder de listas de suscripción, análisis de redes sociales y encuestas a clientes.
- Datos de segunda parte: Los datos de segunda parte son los datos de primera parte de otra organización. Puede combinar esta información con sus datos de origen con la ayuda de una plataforma de colaboración de datos para aumentar su escala y dirigirse a los clientes con mayor precisión. Los datos de segunda parte son especialmente valiosos para llegar a un nuevo grupo demográfico que representa una parte significativa de la base de clientes de la empresa de origen.
- Datos de terceros: Los datos de terceros son datos de origen agregados y compilados a partir de muchas fuentes. En lugar de comprar datos de segunda parte a otra organización, una empresa puede adquirir conjuntos de datos de agregadores para enriquecer y ampliar su información de primera parte.
Los tres tipos de datos pueden ser eficaces para comprender mejor y dirigirse a su público ideal. Aunque los datos de origen suelen ser los más valiosos porque se trata de información recopilada directamente de los clientes, no siempre proporcionan una escala suficiente. Mejorar esos datos utilizando datos de segunda y tercera parte ayuda a proporcionar una visión más panorámica de su audiencia. Para llevar el enriquecimiento aún más lejos, puede aplicar análisis para descubrir patrones e identificar información valiosa.
Combinando datos mediante técnicas de enriquecimiento, las marcas pueden conocer mejor las preferencias y comportamientos de sus clientes. Su empresa puede aprovechar el enriquecimiento de datos para tomar decisiones informadas, ampliar su base de clientes y personalizar sus mensajes para alcanzar nuevas cotas de éxito. Las organizaciones utilizan cada vez más esta táctica para alcanzar sus objetivos de marketing a largo plazo.
Los tipos de enriquecimiento de datos
Aunque existen tantos tipos de enriquecimiento de datos como fuentes de datos, las empresas tienden a basarse en unos pocos enfoques predominantes.
Demografía
El enriquecimiento de datos demográficos mejora los conjuntos de datos de los clientes aplicando información como el estado civil, el tamaño de la familia, el nivel de ingresos y la calificación crediticia. Estos datos permiten una personalización granular de los criterios de segmentación, los mensajes y la creatividad.
Geográfico
El enriquecimiento de datos geográficos consiste en añadir información sobre la ubicación a los perfiles de los clientes, incluidos códigos postales y datos cartográficos. Los datos geográficos son especialmente beneficiosos para la publicidad móvil, la fijación de precios localizados y la determinación de dónde ubicar nuevas tiendas.
Comportamiento
El enriquecimiento de los datos de comportamiento aplica patrones de comportamiento de los clientes a sus perfiles, incluidas sus compras y comportamientos de navegación. Este método suele implicar el seguimiento de la trayectoria de compra de un usuario para identificar las principales áreas de interés de cada cliente. Los datos de comportamiento son esenciales para que las empresas determinen qué campañas publicitarias funcionan mejor y cuál será el retorno de la inversión de cada campaña.
Técnicas de enriquecimiento de datos
En el proceso de enriquecimiento de datos se utilizan seis técnicas.
1. Segmentación de datos
Dividir los datos en diferentes grupos es la segmentación, una parte crucial del enriquecimiento de los datos de marketing. Puedes segmentar tus datos de forma diferente en función de tus objetivos y de las variables con las que estés trabajando.
Estos son algunos ejemplos de segmentos de datos utilizados habitualmente.
- Geográficos: Categorización de datos en función del estado, la ciudad, el condado, etc.
- Demográfico: Una de las formas más útiles de enriquecer los datos de los clientes, este segmento se deriva de atributos como la edad, el sexo, los ingresos, la ocupación, el estado civil, el número de hijos, etc.
- Comportamiento: también puede segmentar los datos de los consumidores en función de sus hábitos de gasto, historial de navegación, hábitos de pedido, hábitos de consumo, frecuencia de sesión, tiempo de permanencia en un sitio web, etc.
- Tecnográfica: La segmentación tecnográfica depende de preferencias tecnológicas como dispositivos móviles, navegadores favoritos, software y otros comportamientos.
- Psicográficos: Las actitudes, los intereses, los valores, las personalidades y los arquetipos son criterios de segmento psicográficos habituales.
2. Imputación de datos
La falta de información puede restarle valor a sus esfuerzos de marketing y dificultar el trabajo eficaz con los datos disponibles. La imputación de datos es un tipo de enriquecimiento de datos que sustituye los datos y campos que faltan por otro valor en lugar de eliminarlos del sistema.
Al utilizar estas sustituciones para indicar los datos que faltan, es menos probable que los sesgos o las suposiciones infundadas afecten a sus conclusiones. Estos son algunos ejemplos de técnicas de imputación de datos utilizadas habitualmente para sustituir los datos que faltan.
- Valores fijos: La imputación de valores fijos consiste en sustituir los datos que faltan por campos o valores preestablecidos. Por ejemplo, utilizar "no contestó" en los resultados de una encuesta significa que la información asociada a esta pregunta o campo no está disponible. El sistema aplicará esta respuesta sustitutiva a todos los campos que falten, lo que facilitará el trabajo con el conjunto de datos.
- Valor más frecuente: Esta popular técnica sustituye los datos que faltan por el valor más frecuente de una columna. Es una técnica de imputación eficaz que funciona con datos numéricos y nominales.
- Vecino más próximo: La técnica del vecino más próximo consiste en que el sistema sustituye los datos que faltan por el valor de la característica más común en el grupo o segmento de datos.
- Valor siguiente o anterior: Este método es bueno para datos recogidos a lo largo del tiempo, como datos ordenados o de series temporales. Sustituye la información que falta por el valor más cercano dentro de la serie temporal.
3. Añadir datos
Una de las técnicas más eficaces para enriquecer los datos de los clientes consiste en agregar datos, es decir, reunir varias fuentes para crear un conjunto de datos más preciso y holístico. Un ejemplo es combinar la información de los clientes procedente de los equipos de marketing, relaciones con los clientes y finanzas en un conjunto de datos gigante. La agregación de datos es beneficiosa para el enriquecimiento de datos de audiencia y ventas.
Incluir datos de una fuente externa también forma parte de la adición de datos. Fusionar datos de terceros puede ser vital, ya que permite comparar resultados y extraer mejores conclusiones. Cuantos más datos tenga para trabajar, más fácil le resultará comprender un tema o un público.
4. Atributos derivados
Los atributos derivados son campos o valores que se pueden inferir a partir de otros atributos de un conjunto de datos. Por ejemplo, es posible que su empresa no almacene la edad como valor en su base de datos, pero puede calcular esta información a partir de la fecha de nacimiento de un cliente. La posibilidad de mejorar la integridad de los datos manteniendo la información actualizada hace que los atributos derivados tengan un valor incalculable.
He aquí algunos atributos derivados típicos.
- Ventas totales: Determine este valor calculando la suma de todas las ventas realizadas por un cliente o vendedor concreto.
- Tiempo entre: Utilice campos de fecha y hora para calcular intervalos relevantes: por ejemplo, el tiempo transcurrido entre una compra y una respuesta.
- Conversiones: Por ejemplo, la conversión de horas en días, semanas o meses facilita el uso de datos temporales.
- Clasificaciones de pedidos: La categoría del producto y la antigüedad del producto son atributos derivados que puede utilizar para clasificar y organizar los datos de forma más eficaz.
- Recuentos dimensionales: El recuento de valores dentro de un conjunto de datos puede informar campos de contador específicos, permitiéndole crear prácticos campos comparativos. Por ejemplo, puede comparar a un consumidor que compra cosméticos con frecuencia con alguien que compra muchos productos tecnológicos. Averigüe en qué se diferencian y desarrolle estrategias de marketing basadas en esa información.
5. Categorización de datos
La categorización de datos consiste en etiquetar datos no estructurados para organizarlos y analizarlos mejor. Existen dos tipos principales de categorización de datos que se utilizan para enriquecerlos.
- Tematización: La tematización consiste en determinar el tema cubierto por el texto o los datos: por ejemplo, precios, noticias, deportes, entretenimiento, etc.
- Análisis de sentimientos: Puedes extraer emociones de los puntos de datos para analizar los comentarios de los clientes, clasificando sus respuestas en positivas, enfadadas, neutras, negativas o relajadas.
6. Extracción de entidades
La extracción de entidades es similar a la categorización de datos porque ambas tratan datos no estructurados. La diferencia es que la extracción de entidades consiste en extraer datos útiles y estructurados de datos no estructurados. Puede utilizar la extracción de entidades para identificar lugares, organizaciones, conceptos y lugares basándose en información como fechas, divisas y números de teléfono.
He aquí algunos usos muy extendidos de la extracción de entidades.
- Encontrar y emparejar candidatos: Las empresas de selección de personal y los departamentos de recursos humanos pueden encontrar candidatos ideales mediante la extracción de entidades. Leyendo y extrapolando información de currículos, perfiles en línea y otros documentos, pueden encontrar atributos y cualificaciones que coincidan con las descripciones de los puestos de su base de datos.
- Soluciones de enriquecimiento de datos: Las soluciones de enriquecimiento de datos B2B utilizan la extracción de entidades para ofrecer a los clientes información útil oculta en los conjuntos de datos proporcionados, lo que conduce a la creación de nuevas categorías y conocimientos sobre cómo utilizar la información de los clientes.
- Recomendaciones de contenidos: Extraer y organizar información sobre los usuarios en función de su historial de navegación y sus intereses permite ofrecerles mejores recomendaciones.
Cada tipo de enriquecimiento de datos ayuda a una empresa a alcanzar diferentes objetivos empresariales. Antes de seleccionar la técnica de enriquecimiento de datos adecuada para su empresa, identifique el tipo de información que necesita.
¿Por qué es necesario "enriquecer" los datos?
La principal ventaja de enriquecimiento de datos es la mejora del valor y la precisión de su comprensión o visión de los clientes de la empresa. Las empresas necesitan datos de alta calidad para tomar decisiones empresariales esenciales y extraer conclusiones valiosas. 
Si se está planteando el enriquecimiento de datos, puede que se pregunte por qué necesita utilizar algo más que datos de origen recogidos de plataformas de CRM, sitios web, encuestas y listas de suscripción. Aunque la información obtenida directamente de la base de clientes existente es valiosa, también puede tener limitaciones. Los datos de origen informan a las empresas sobre el comportamiento de sus visitantes en sus sitios web o aplicaciones, pero no proporciona información sobre la vida de los consumidores fuera del ámbito de la empresa, como las decisiones de compra y la actividad en el sitio web.
Aunque su empresa recopile información demográfica y geográfica, su observación de cada cliente depende únicamente de cómo se comporta cuando interactúa con su empresa, lo que sólo muestra una mínima parte de quién es. Un conocimiento menos detallado podría no proporcionar a su empresa toda la información que necesita para un marketing preciso y eficaz.
Si complementa la información de su empresa con datos de terceros, podrá hacerse una idea más completa de quién es su cliente para comprenderlo y dirigirse a él con mayor precisión. Además, dispondrá de más información para aplicar los análisis y obtener información cada vez más significativa.
Además de eliminar los límites de los datos de origen, el enriquecimiento de datos puede ofrecer ventajas significativas en varias áreas críticas para la empresa. Veamos algunas de estas ventajas.
1. Mejora de las relaciones con los consumidores
Cuando un cliente siente que su empresa comprende sus necesidades, es más probable que realice una compra y siga trabajando con su empresa en el futuro. El enriquecimiento de datos puede facilitar esta mejor comprensión de los clientes, proporcionando más información para permitir una experiencia más personalizada.
Los datos enriquecidos le permiten adaptar su negocio a información general o muy específica, todo ello basado en los detalles de su conjunto de datos. Puede ajustar los precios y los esfuerzos publicitarios de su empresa para atraer a un grupo demográfico determinado. También puede crear comunicaciones más personalizadas basadas en los datos de un cliente individual.
Estas experiencias personalizadas son muy valiosas para los consumidores, ya que fomentan relaciones significativas y duraderas que se traducen en éxito empresarial. En una encuesta de Forbes, el 40 % de los directivos de empresas afirmaron que la personalización de los clientes tenía un impacto positivo directo en sus ventas.
2. Segmentación mejorada
Cuantos más datos tenga, con más precisión podrá segmentar su audiencia. La segmentación basada en determinantes a gran y pequeña escala ayuda a categorizar a los clientes para ver qué tienen en común. Este conocimiento permite a su empresa desarrollar campañas específicas más eficaces. Con más datos, puede revelar nuevos patrones y oportunidades de marketing o de productos que antes podían pasar desapercibidos.
3. Optimización de la selección de objetivos
La estrategia de marketing de "rociar y rociar" puede ayudar al conocimiento general de la marca, pero su eficacia a la hora de captar clientes no está tan clara. En su lugar, la mayoría de las empresas centran sus esfuerzos en el marketing dirigido. Sin embargo, dirigirse a los compradores con anuncios personalizados requiere que las empresas tengan una imagen completa de su audiencia.
Mientras que los datos de primera mano sólo pueden mostrar cómo se comportan los consumidores cuando interactúan directamente con una empresa, aumentar estos datos con datos de segunda y tercera parte permite a las organizaciones obtener una visión panorámica de cada consumidor y de su vida digital. Esto ayuda a las empresas a identificar y centrar sus esfuerzos en los clientes potenciales con más probabilidades de conversión.
4. Puntuación fiable de clientes potenciales
Evaluar y puntuar a los clientes potenciales ayuda a los equipos de ventas a priorizar sus esfuerzos, pero es casi imposible hacerlo cuando se tienen perfiles de clientes incompletos. El enriquecimiento de datos puede mejorar los perfiles de los clientes con datos de calidad, lo que permite una puntuación fiable y significativa. La calidad y la profundidad de los datos también pueden permitir la puntuación automatizada de los clientes potenciales, eliminando las conjeturas y permitiendo a su equipo de ventas centrarse en sus objetivos.
5. Mantenimiento de la conformidad de los datos
Los procesos de enriquecimiento de datos garantizan que su empresa cumple la normativa sobre privacidad de datos. Muchas leyes imponen límites sobre qué tipo de datos de clientes puede almacenar y cuánto tiempo puede conservarlos, y también debe mantener listas de "no llamar". Si su empresa no cumple la normativa, puede enfrentarse a costosas sanciones.
Por otro lado, puede establecer procesos de enriquecimiento de datos para depurar periódicamente las bases de datos, almacenando de forma segura datos valiosos y manteniendo al mismo tiempo la conformidad de su empresa.
6. Mejora de la calidad de los datos
Los datos redundantes e inexactos pueden dar lugar a un desperdicio de dinero en publicidad, a la insatisfacción de los clientes y a análisis incorrectos, lo que supone un coste importante para las empresas. Muchas empresas operan con datos redundantes porque no son conscientes de su existencia o no saben qué datos eliminar.
Las herramientas de enriquecimiento de datos pueden eliminar los datos redundantes e inexactos analizando automáticamente la información, combinando las entradas duplicadas y corrigiendo los errores al tiempo que mantienen los perfiles actualizados. Este método mejora la calidad de los datos de una empresa para que pueda estar segura de que trabaja con la información más precisa y actualizada posible.
7. Mejora del ahorro de costes y de las ventas
El enriquecimiento de datos reduce los costes y optimiza las ventas. Los protocolos de enriquecimiento de datos ahorran dinero a las empresas al gestionar la información existente, lo que garantiza que no se desperdicie el almacenamiento de la base de datos en datos que no son útiles para su negocio. Este proceso también reduce los costes al minimizar las sanciones por incumplimiento de datos. Al mismo tiempo, el enriquecimiento de datos maximiza los beneficios al impulsar las ventas mediante una gestión más eficaz del marketing y de los clientes. Puede identificar las oportunidades de venta cruzada y de venta adicional, a la vez que fomenta las relaciones significativas con los clientes.
Soluciones de enriquecimiento de datos para el futuro
La recopilación de datos está cambiando, y el rastreo de terceros está cayendo en desgracia. Sin cookies de terceros, las empresas tendrán que buscar socios con soluciones de enriquecimiento de datos preparadas para el futuro. Aunque la mayoría de las soluciones de enriquecimiento de datos se basan en cookies, muchas opciones están preparadas para el nuevo futuro de la publicidad digital. Una de ellas es la plataforma de colaboración de datos de extremo a extremo Spherical de Lotame , que enriquece los datos de los clientes mediante la activación basada en la identidad.
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