Mantenere puliti i dati è cruciale per mantenere un elevato livello di qualità e ottenere analisi più accurate, migliorando il processo decisionale aziendale nel complesso.

Con dati puliti e ben ordinati, è possibile costruire una comprensione più approfondita del proprio target e sviluppare strategie che contribuiranno al successo a lungo termine dell’azienda.
Nel contesto dei progetti di CRM, spesso ci si confronta con il tema dei dati provenienti da molteplici sistemi, i quali tendono a essere eterogenei e possono generare diverse problematiche da affrontare attentamente per proseguire lo sviluppo del progetto in modo efficace.

Le azioni sui dati possono essere raggruppate in tre diverse fasi:

Data Deduplication

Il processo di deduplicazione dei dati permette di identificare dati duplicati all’interno dei record di un database e di unificarli o eliminarli, garantendo l’unicità delle informazioni nel sistema. Tuttavia, questa operazione può risultare complessa poiché i dati da mantenere possono differire nei record, rendendo necessaria la definizione di una priorità e l’attuazione di un processo di fusione insieme a quello di deduplicazione.
Dopo la deduplicazione, è fondamentale tracciare le informazioni provenienti dai record originali. Una volta ottenuta l’informazione univoca, questa può essere facilmente distribuita, aggiornando i record originali nei sistemi che potrebbero contenere dati incompleti o non aggiornati.

Data Enrichment

L’arricchimento dei dati consiste nell’unire dati di terze parti, provenienti da fonti autorevoli esterne, con un database esistente di dati dei clienti. Questo processo consente di migliorare i dati preesistenti per prendere decisioni più informate. I dati dei clienti, indipendentemente dalla fonte, iniziano come informazioni grezze. Quando vengono raccolti, questi dati confluiscono spesso in un archivio centrale, ma possono essere inseriti nel sistema come set di dati separati. In molti casi, tali dati, una volta scaricati in un repository (come un data lake), contengono informazioni grezze poco utili al di fuori di specifici contesti.

Data Cleansing

La pulizia dei dati è il processo di individuazione e correzione di record con dati imprecisi all’interno di un database. Si riferisce all’identificazione di parti incomplete, errate, imprecise o irrilevanti dei dati e alla sostituzione, modifica o eliminazione dei dati non corretti o inutili.
La pulizia dei dati coinvolge la rimozione di errori tipografici e la validazione e correzione dei valori rispetto a un elenco noto di entità. Questo può includere una convalida rigorosa, ad esempio rifiutare indirizzi privi di codice postale valido, o una convalida approssimativa, come correggere i record parzialmente corrispondenti a record noti. Una prassi comune di pulizia dati è il miglioramento dei dati, che li rende più completi aggiungendo informazioni correlate. Ad esempio, aggiungere numeri di telefono correlati a determinati indirizzi. La pulizia dei dati può anche includere l’armonizzazione (o normalizzazione) dei dati, che consiste nel riunire dati di formati diversi e trasformarli in un unico set di dati coeso. Un esempio semplice è espandere le abbreviazioni (“st.”, “rd.”, ecc.) in “strada”, “road”…

Grazie a Vertical 9Ways Loyalty & Retail for 365 e all’approccio consulenziale del nostro team, prepariamo le fasi iniziali di caricamento dei vostri dati applicando le migliori pratiche internazionali. Questo consente ai nostri clienti non solo di implementare sistemi CRM con processi completi, dal reparto vendite al marketing, ma anche di basare tali sistemi su basi dati solide e ben strutturate.