Варианты использования обогащения данных
Узнайте, как наш Web Search API позволяет компаниям обогащать данные для маркетинга, управления рисками, улучшения клиентского опыта и бизнес-аналитики.
Повышение эффективности маркетинга и продаж
Обогащение и дополнение данных добавляют важные демографические, фирмографические, психографические и технографические данные к профилям клиентов и потенциальных клиентов. Это обеспечивает гиперперсонализацию, точные целевые маркетинговые кампании, улучшенную оценку лидов и оптимизированные стратегии привлечения клиентов, что приводит к более высокой рентабельности инвестиций и оптимизации продаж за счет лучшей сегментации рынка.
Усиление обнаружения мошенничества и управления рисками
Используйте обогащение данных для надежной проверки и обеспечения качества данных путем верификации личностей, проверки юридических лиц и перекрестной сверки со списками санкций и негативными упоминаниями в СМИ. Этот критически важный процесс улучшает оценку рисков, обеспечивает соблюдение нормативных требований (например, KYC, AML) и активно предотвращает финансовые преступления, защищая активы и репутацию.
Повышение качества обслуживания клиентов (CX) и превосходство в сервисе
Обогащение данных имеет решающее значение для создания полного 360-градусного обзора клиента. Добавляя историю взаимодействий, предпочтения и данные о покупках, компании предоставляют агентам по обслуживанию клиентов информацию в реальном времени для персонализированной поддержки, проактивного решения проблем и выявления возможностей для дополнительных/перекрестных продаж, значительно улучшая удержание клиентов и их удовлетворенность.
Улучшение бизнес-аналитики (BI) и операционной эффективности
Добейтесь превосходного качества и точности данных с помощью процессов обогащения данных, которые очищают, проверяют и стандартизируют разрозненные наборы данных. Это создает надежную основу для предиктивной аналитики, управления основными данными (MDM) и принятия стратегических решений на уровне предприятия, что приводит к оптимизации операций, сокращению ошибок, связанных с данными, и улучшению бизнес-аналитики.