- Data Enrichment adalah proses sistematis untuk meningkatkan kualitas dan nilai data mentah dengan menambahkan informasi eksternal yang terpercaya.
- Manfaat utama dari Data Enrichment adalah meningkatkan akurasi dan kualitas data, yang pada gilirannya menghasilkan segmentasi pemasaran yang lebih kuat.
- Ada empat jenis Data Enrichment yakni Behavioral, Geographic, Demographic, dan Firmographic.
- Data Enrichment melalui empat tahapan yakni Pengumpulan Data Awal, Data Matching, Data Cleansing, hingga Penyimpanan dan Pemanfaatan data dalam sistem terpusat.
- Rekomendasi tools Data Enrichment diantaranya Mekari Qontak, Crunchbase, Clearbit, dan sebagainya.
Data pelanggan menjadi aset paling berharga bagi bisnis. Namun, memiliki banyak data saja tidak cukup jika data tersebut tidak lengkap, usang, atau tidak akurat. Maka, data enrichment kemudian memainkan peran krusial.
Proses ini sangat penting untuk memastikan setiap keputusan bisnis didukung oleh informasi yang utuh dan terkini. Bahkan, penggunaan data enrichment diprediksi akan terus meningkat seiring kompleksitas pasar dan tuntutan personalisasi pelanggan.
Pelajari terkait manfaat, tantangan, jenis, hingga temukan rekomendasi tools data enrichment terbaik dalam ulasan blog Mekari Qontak di bawah ini.
Apa itu Data Enrichment?
Data enrichment adalah proses sistematis untuk meningkatkan kualitas dan nilai data yang sudah ada (data mentah) dengan menambahkan informasi tambahan dari sumber eksternal yang terpercaya, sehingga data menjadi lebih akurat, relevan, dan lengkap untuk pengambilan keputusan bisnis.
Setelah disimpan dalam satu sistem, data menjadi lebih mudah diakses saat dibutuhkan. Misalnya untuk pengambilan keputusan bisnis seperti meningkatkan keterlibatan pelanggan, memperbaiki strategi pemasaran, dan memperkuat hubungan dengan pelanggan.
Selain itu, tujuannya adalah menciptakan profil pelanggan atau profil perusahaan yang lebih kaya, akurat, dan komprehensif.
Baca juga: Analytical CRM: Pengertian, Fungsi, Manfaat, dan Cara KerjanyaManfaat Utama Data Enrichment untuk Strategi Bisnis
Manfaat utama dari data enrichment adalah membantu bisnis memahami kebutuhan dan harapan pelanggan secara lebih mendalam. Selain itu, terdapat beberapa manfaat utama dari data enrichment diantaranya.
- Meningkatkan akurasi dan kualitas data: Dengan menggabungkan dan memvalidasi data dari berbagai sumber, data enrichment memastikan informasi yang Anda gunakan adalah yang terbaru dan paling kredibel.
- Meningkatkan wawasan dan pemahaman pelanggan: Data enrichment dapat memberikan wawasan 360 derajat tentang pelanggan, sehingga Anda dapat melihat gambaran lengkap preferensi pembelian, demografi, hingga perilaku online mereka.
- Memperkuat strategi pemasaran: Hasil data enrichment akan mengarahkan segmentasi yang lebih baik dan menghasilkan kampanye pemasaran yang lebih tertarget, personal, dan efisien, yang pada akhirnya meningkatkan Return on Investment (ROI).
- Meningkatkan Customer Experience (CX): Dengan pemahaman data yang lengkap, bisnis dapat memberikan interaksi dan pengalaman yang dipersonalisasi sesuai kebutuhan spesifik pelanggan, meningkatkan kepuasan dan loyalitas mereka.
- Meningkatkan retensi pelanggan: Pengalaman yang menyenangkan dan relevan membuat pelanggan merasa dihargai dan terikat dengan brand, yang secara langsung menjaga hubungan pelanggan dalam jangka panjang.
Baca juga: Tren Customer Experience di 2025 yang Wajib Bisnis KetahuiJenis-Jenis Data Enrichment yang Perlu Diketahui
Data enrichment dapat dikelompokkan berdasarkan jenis informasi yang ditambahkan. Namun selain tiga jenis umum di bawah ini, terdapat satu jenis yang sangat relevan untuk bisnis B2B.
1. Behavioral
Jenis pertama merupakan behavioral yang berisi data berhubungan dengan perilaku pelanggan. Kelompok data ini mempermudah bisnis untuk memahami kebutuhan serta prespektif pelanggan dengan baik.
Berdasarkan informasi tersebut, perusahaan bisa menyusun strategi promosi yang efektif dengan memberikan konten relevan dan rekomendasi produk sesuai kebutuhan pelanggan.
2. Geographic
Jenis data selanjutnya adalah geographic yang berhubungan dengan lokasi atau posisi pelanggan. Hal ini memudahkan bisnis untuk memetakan pelanggan berdasarkan lokasinya, untuk mudah dalam menjangkau mereka.
Selain itu, juga bisa menjadi bagian rencana untuk memperluas jangkauan perusahaan. Pada umumnya, pelanggan pada lokasi yang sama cenderung memiliki kebutuhan atau permasalahan sama, sehingga membutuhkan solusi yang sama pula.
3. Demographic
Demographic enrichment menjadi jenis data enrichment terakhir. Sesuai namanya, jenis ini mengelompokkan data pelanggan berdasarkan demografis tertentu.
Misalnya suatu perusahaan memiliki pelanggan pria berusia 25-45 tahun, maka gunakan bahasa marketing yang berbeda dengan target pasar remaja kisaran usia 13-18 tahun. Dengan demikian, promosi perusahaan juga akan lebih efektif.
4. Firmographic
Jenis data yang digunakan dalam konteks Business-to-Business (B2B) dan melibatkan penambahan informasi perusahaan ke dalam database prospek B2B.
Contoh datanya adalah terkait industri perusahaan, ukuran perusahaan (jumlah karyawan), pendapatan tahunan, lokasi kantor pusat, dan status kepemilikan.
Jenis ini kemudian akan memudahkan sales dan marketing menargetkan prospek yang memiliki kriteria ideal dengan penawaran yang sesuai skala bisnis mereka.
Baca juga: Cara Mengelola Database Pelanggan dengan TepatCara Kerja Proses Data Enrichment
Data enrichment melewati proses yang terstruktur dan sistematis yang memastikan data mentah diubah menjadi aset yang berharga. Untuk mencapai profil pelanggan yang komprehensif, proses ini melewati empat tahapan kunci.
1. Pengumpulan Data Awal (Internal)
Proses dimulai dengan mengumpulkan data pihak pertama, yaitu data yang langsung didapatkan dari interaksi pelanggan dengan bisnis Anda, seperti informasi dasar dari sistem CRM, formulir pendaftaran, atau website.
Data awal ini sering disebut data mentah dan berfungsi sebagai fondasi yang akan diperkaya dengan informasi tambahan.
2. Pencocokan Data (Data Matching)
Setelah data dasar terkumpul, tahap selanjutnya adalah mencocokkan data internal ini dengan sumber data eksternal yang tepercaya untuk mengisi kekosongan informasi.
Pencocokan ini biasanya memanfaatkan kunci data umum seperti alamat email atau nomor telepon, dan seringkali menggunakan otomatisasi atau API untuk menarik data dari mitra bisnis (second-party) atau penyedia data profesional (third-party).
3. Validasi, Verifikasi, dan Pembersihan (Data Cleansing)
Informasi tambahan yang berhasil ditarik harus melalui proses audit kualitas yang ketat sebelum digunakan.
Tahap ini berfokus pada validasi untuk memastikan keakuratan dan keterbaruan data, sekaligus menghilangkan duplikasi, memperbaiki kesalahan format, dan menghapus entri yang sudah usang agar data yang diperkaya benar-benar kredibel.
4. Penyimpanan dan Pemanfaatan Data
Data yang telah selesai diperkaya dan divalidasi kemudian siap untuk disimpan dalam sebuah sistem terpusat, seperti Customer Data Platform (CDP) atau CRM, yang bertindak sebagai single source of truth.
Dari sini, data tersebut dapat langsung diakses dan dimanfaatkan secara strategis untuk berbagai kegiatan bisnis, mulai dari analisis mendalam hingga personalisasi kampanye pemasaran.
Baca juga: Mengenal CRM Automation: Cara Kerja, dan Contoh Tugas yang Dapat DiotomatisasiTantangan dalam Implementasi Data Enrichment
Meskipun data enrichment menawarkan manfaat yang signifikan, namun terdapat beberapa kendala utama yang harus dihadapi bisnis saat memasukkan dan mengelola data yang diperkaya.
1. Akurasi dan Validitas Data Eksternal
Salah satu risiko terbesar dalam data enrichment adalah memastikan kualitas data yang didapatkan dari sumber luar benar-benar akurat dan mutakhir.
Selain itu, sumber pihak ketiga mungkin tidak melakukan pembaruan secara waktu nyata (real-time), sehingga perusahaan harus menyiapkan protokol validasi yang ketat.
Hal ini bertujuan untuk menjamin bahwa data yang dimasukkan ke dalam sistem adalah data yang kredibel dan dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan.
2. Kepatuhan Regulasi dan Privasi
Dengan semakin ketatnya undang-undang perlindungan data global seperti GDPR atau CCPA, menjaga kepatuhan hukum menjadi tantangan yang serius.
Bisnis harus berhati-hati dalam mengumpulkan, menyimpan, dan memperkaya data pelanggan untuk memastikan semua praktik sesuai dengan peraturan privasi yang berlaku di wilayah operasional mereka.
3. Integrasi Sistem yang Kompleks
Secara teknis, menggabungkan data yang diperkaya dengan sistem bisnis yang sudah ada, seperti CRM, ERP, atau database lama, dapat menjadi proses yang rumit dan menantang.
Diperlukan solusi dan alat integrasi yang mumpuni untuk memastikan data baru dapat mengalir dengan lancar, terpusat, dan mudah diakses oleh semua departemen yang membutuhkan.
Baca juga: Digitalisasi Layanan Pelanggan: Strategi Implementasi dan TantangannyaRekomendasi Aplikasi Pengumpulan Data Enrichment
Data enrichment dapat dikatakan sebagai tools pengelolaan data yang mirip dengan Customer Data Platform (CDP) jika dilihat dari fungsinya, namun berfungsi mengumpulkan dan mengatur data pelanggan dari berbagai sumber yang berbeda.
Berikut ini adalah beberapa rekomendasi penyedia aplikasi CDP terbaik yang dapat Anda gunakan dalam implementasi strategi bisnis yang lebih akurat.
1. Mekari Qontak
Mekari Qontak menyediakan aplikasi CRM terbaik di Indonesia yang juga bisa dimanfaatkan sebagai CDP. Aplikasi CRM dapat mengumpulkan data pelanggan dari berbagai sistem bisnis dalam satu platform.
Customer data platform Mekari Qontak membantu Anda untuk menjalin hubungan baik dengan pelanggan melalui data akurat. Selain itu, tim support juga bisa dengan mudah mengakses data pelanggan tanpa berpindah aplikasi.
2. Crunchbase
Crunchbase merupakan tools yang membantu bisnis menemukan calon pelanggan dan target pasar yang tepat. Aplikasi ini banyak digunakan oleh perusahaan startup untuk mendesain pola komunikasi yang tepat dengan pelanggan mereka.
3. Clearbit
Clearbit adalah marketing data platform yuantu mengelola data dan informasi terkini. Dengan begitu, menghindarkan bisnis untuk mengambil keputusan dari data lawas. Aplikasi Clearbit ini juga memudahkan dalam merancang perjalanan pelanggan dari data-data yang terkumpul.
4. Experian
Experian adalah tool pengumpulan data yang mampu meningkatkan informasi riwayat pelanggan. Aplikasi Experian memberikan semua informasi pelanggan luas hingga 900 informasi tambahan.
Baca juga: Perbedaan CDP vs CRM, Lebih Baik Mana untuk Bisnis?Tingkatkan Akurasi Data Enrichment dengan Solusi Mekari Qontak!
Seperti yang telah diketahui di atas, pada dasarnya proses data enrichment membutuhkan dukungan tools seperti customer data platform (CDP) untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber.
Mekari Qontak menawarkan solusi CRM omnichannel terpercaya di Indonesia yang dapat difungsikan sebagai CDP. Solusi ini dapat mengambil semua interaksi yang terjadi dari aplikasi lain (WhatsApp API, Instagram, Facebook, Twitter dan lainnya).
Fitur-fiturnya memungkinkan pengumpulan data 360 derajat dari berbagai saluran komunikasi dan sistem ke dalam satu database terpusat, memfasilitasi validasi data otomatis untuk memastikan akurasi data.
Salah satunya adalah fitur open API yang terbuka agar mudah dihubungkan dengan tools dari pihak ketiga. Hasil data yang lengkap dan valid tersebut, kemudian dapat digunakan untuk menjalankan strategi personalisasi.
CRM Omnichannel Mekari Qontak juga telah tersertifikasi ISO 27001 untuk memastikan keamanan informasi data pelanggan.
Dapatkan uji coba gratis solusi AI Call Center Mekari Qontak atau konsultasikan strategi bisnis Anda dengan tim support Mekari Qontak sekarang tanpa dipungut biaya!
Pertanyaan yang Sering Diajukan Tentang Data Enrichment (FAQ)
Apa perbedaan utama antara Data Enrichment dengan Data Cleansing?
Apa perbedaan utama antara Data Enrichment dengan Data Cleansing?
Data Enrichment fokus pada penambahan informasi baru dari sumber eksternal untuk memperkaya data, sedangkan Data Cleansing adalah bagian dari proses Enrichment yang berfokus pada perbaikan data internal yang sudah ada (menghilangkan duplikasi, memperbaiki error) agar akurat.
Apa risiko jika bisnis tidak melakukan Data Enrichment secara rutin?
Apa risiko jika bisnis tidak melakukan Data Enrichment secara rutin?
Risiko utamanya adalah pengambilan keputusan yang didasarkan pada data yang tidak lengkap atau usang (stale data). Hal ini dapat menyebabkan segmentasi yang tidak efektif, pemborosan anggaran pemasaran, pengalaman pelanggan yang buruk (misalnya, pengiriman promosi yang tidak relevan), dan kehilangan peluang retensi pelanggan.
Bagaimana solusi Mekari Qontak memastikan data yang diperkaya itu tetap up-to-date (real-time)?
Bagaimana solusi Mekari Qontak memastikan data yang diperkaya itu tetap up-to-date (real-time)?
Mekari Qontak, dengan fungsi CDP-nya, mendukung koneksi real-time dan pembaruan data secara otomatis melalui integrasi API. Hal ini memastikan bahwa setiap interaksi atau perubahan data yang terjadi, baik internal maupun melalui sumber enrichment eksternal, segera tercermin di database terpusat, sehingga tim selalu bekerja dengan informasi terbaru.
