O enriquecimento de dados pode ser entendido como a atualização periódica das informações dos clientes de uma empresa. Sem esse procedimento, a comunicação com o consumidor tende a ficar difícil, visto que ele pode ter mudado, por exemplo, o seu telefone ou endereço. O uso de Big Data e Inteligência Artificial no enriquecimento de dados contribui para o processo ser mais ágil do que se fosse feito manualmente.
Dito isso, porque é tão necessário a empresa estar atenta ao processo de enriquecimento de dados? Quais os benefícios que ela obterá? Vamos responder estas perguntas ao longo do texto, destacando também como fazer para enriquecer os dados dos seus clientes. Boa leitura!
Qual a importância do enriquecimento de dados?
Considerando o fato de que a empresa pode entrar em contato com o cliente por um número desatualizado, isso aumenta as chances dele fechar negócio com o concorrente. Portanto, enriquecer dados é obter diferencial competitivo e identificar tendências que podem ser exploradas em campanhas de marketing e ações de vendas. Além de informações pessoais e profissionais, esse processo capta também preferências e anseios do público, em função das suas visitas ao site do negócio e interações nas redes sociais, por exemplo.
Quais os benefícios do enriquecimento de dados?
Agora que você entendeu melhor a importância de enriquecer dados, acompanhe as subseções a seguir e conheça os principais benefícios desse processo!
Melhora a comunicação
Usando Big Data e IA no enriquecimento de dados, a comunicação com o cliente se torna mais personalizada. Significa ofertas mais condizentes com o seu perfil, anseios e necessidades, contribuindo de modo significativo não só na sua fidelização, mas também aumentará as chances dele recomendar o negócio a outras pessoas.
Facilita a localização dos clientes
Imagine um cliente que comprou no passado, mas está há algum tempo sem fechar negócio. A empresa que usa o enriquecimento de dados tem as informações desse comprador atualizadas, facilitando a localização e o processo de reaproximação. Inclusive, é mais barato um cliente que já está na base voltar a comprar do que direcionar esforços de marketing na prospecção de novos leads.
Aumenta as vendas
As etapas que compõem o enriquecimento de dados trazem correlações e insights que auxiliam bastante no processo de vendas. Para exemplificar, imagine uma loja que vende computadores: caso ela identifique na sua base de dados algum gerente que deseje adquirir novas máquinas para a sua empresa, essa pode ser a chance de se aproximar dele e oferecer os produtos da loja. As chances de fechar o negócio tendem a ser maiores, visto que o contato é com alguém que já demonstrou interesse pela mercadoria.
Como fazer o enriquecimento da base de clientes do negócio?
A primeira coisa a se considerar é a conformidade com a LGPD, ou Lei Geral de Proteção de Dados. É preciso a empresa estar atenta a essa legislação na hora de coletar e atualizar dados, pois as multas e sanções já estão na fase de serem aplicadas. Em seguida, a adoção de ferramentas automatizadas e softwares faz toda a diferença, desde que eles usem Big Data e IA no processo de enriquecer os dados.
O enriquecimento de dados é a atualização periódica das informações pessoais e profissionais dos clientes de uma empresa. Engloba também preferências e padrões de consumo, auxiliando o negócio a fazer uma comunicação mais personalizada. Dessa forma, é possível simplificar o processo de vendas, contribuindo no aumento de receita e fidelização do consumidor.
Agora que você entendeu a importância e os benefícios do enriquecimento de dados, não saia do blog da Know Solutions sem antes compartilhar este conteúdo nas redes sociais!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?