Data enrichment adalah proses memperkaya atau memperkuat data dengan menambahkan informasi tambahan yang berguna dan relevan. Proses ini dilakukan untuk meningkatkan kualitas data dan membuat data lebih berguna bagi kebutuhan analitik dan pemasaran. Data enrichment bisa meliputi berbagai aktivitas seperti:

Data enrichment membantu memperkuat model analitik dan membuat pemasaran lebih efektif dengan membuat profil pelanggan yang lebih lengkap dan akurat. Data yang diperkaya juga berguna bagi bisnis untuk memahami pelanggan mereka dan membuat keputusan pemasaran yang lebih tepat.

Baca Juga: Memantau Data Pelanggan Anda Dengan Fitur Data Enrichment

Fungsi Data Enrichment

Data enrichment adalah proses memperkaya dan meningkatkan kualitas data yang sudah ada dengan menambahkan informasi tambahan dan memperkuat detail data yang sudah ada. Berikut adalah beberapa fungsi utama data enrichment:

Data enrichment membantu menambah detail dan memperkuat informasi data yang sudah ada sehingga memastikan bahwa data yang disimpan dan digunakan lebih akurat dan dapat dipercaya.

Data enrichment membantu perusahaan memperoleh informasi tambahan tentang target pasar mereka, seperti demografi, minat, dan perilaku belanja, yang membantu perusahaan membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

Data enrichment membantu perusahaan memilah dan memilih target pasar yang sesuai dengan minat dan perilaku tertentu, sehingga membantu perusahaan menyampaikan pesan yang lebih relevan dan efektif.

Data enrichment membantu perusahaan memperoleh informasi pasar yang lebih akurat dan terkini, sehingga membantu perusahaan memperkuat posisi pasar mereka dan memenangkan persaingan.

Data enrichment membantu perusahaan menghemat waktu dan sumber daya dengan memastikan bahwa data yang disimpan dan digunakan lebih akurat dan dapat dipercaya, sehingga membantu perusahaan membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan lebih cepat.

Komponen pada Data Enrichment

Data enrichment adalah proses mengambil data yang ada dan menambahkan informasi baru atau meningkatkan kualitas data yang ada. Beberapa komponen yang umumnya termasuk dalam proses data enrichment meliputi:

Salah satu komponen yang harus dipelajari pada data enrichment adalah data cleansing. Data cleansing adalah proses membersihkan data dari kesalahan, kesalahan penulisan, dan duplikat. Hal ini membantu memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis adalah akurat dan terpercaya.

Selain data cleansing, kamu juga harus mengetahui komponen berikutnya yaitu data integration. Data integration bekerja dengan cara menggabungkan data dari beberapa sumber untuk menciptakan satu set data yang konsisten dan terpadu. Hal ini membantu memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis lengkap dan tidak terpisah-pisah.

Komponen berikutnya adalah data enchancement. Data enhancement juga punya cara kerja yang harus dipelajari yaitu dengan cara menambahkan informasi baru ke dalam data yang sudah ada. Hal ini dapat dilakukan dengan menggabungkan data dari sumber eksternal atau dengan menggunakan algoritma untuk menghasilkan data baru.

Selain hal-hal di atas, data normalization juga masuk ke dalam komponen data enrichment yang harus dipelajari. Data normalization sendiri adalah proses mengubah data menjadi bentuk yang konsisten dan mudah dipahami. Fungsi dari data normalization adalah untuk membantu memudahkan analisis data.

Data validation juga perlu dikuasai untuk menjadi data analyst yang berkutat pada data enrichment. Data validation sendiri memiliki peran penting berupa proses memastikan bahwa data yang dihasilkan sudah sesuai dengan aturan bisnis dan tidak mengandung kesalahan. Hal ini memastikan bahwa data yang tersusun pada data enrichment berguna dan valid.

Bukan hanya itu, jika kamu ingin mempelajari data enrichment, pastikan kamu memahami data aggregation. Data aggregation adalah proses menggabungkan data dari beberapa sumber untuk menciptakan tampilan yang lebih luas dan lengkap tentang subjek yang sama.

Data classification adalah proses mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu untuk memudahkan analisis dan pengambilan keputusan. Ini juga diperlukan di dalam sebuah data enrichment untuk memudahkan pembaca mendapati berbagai sumber data berbeda.

Baca Juga: Jenis dan Manfaat Data Enrichment untuk Perusahaan

Ingin Dapatkan Data Enrichment? Andalkan Sociomation!

Ayo mulai kelola dan manfaatkan database pelanggan dengan platform pengiriman pesan secara otomatis, berbasis skenario multi-channel pertama di Indonesia dari Ivosights. Melalui platform Sociomation, kamu dapat melakukan re-engage database pelanggan, ini membantu mendapatkan kembali prospek potensial penjualan dari pelanggan lama. Karena kamu sudah mengetahui apa yang mereka minati, ini memungkinkan perusahaan untuk mempersonalisasi komunikasi dengan pelanggan sehingga mereka merasa dihargai.

Melalui Sociomation dari Ivosights, kamu dapat mengirim pesan otomatis ke database pelanggan, berbasis skenario pengiriman. Perusahaan dapat merancang skenario pengiriman pesan dengan menentukan alur kanal pengiriman pesan yang akan digunakan, serta kustomisasi pesan ke pelanggan. Lakukan perancangan skenario dengan mudah dan jalankan skenario kapan saja.

Sociomation akan memastikan pesan terkirim ke pelanggan melalui berbagai percobaan kanal pengiriman otomatis seperti yang telah diskenariokan sebelumnya. Beragam kanal pengiriman pesan diantaranya, Email, SMS, Twitter, Telegram, dan WhatsApp.