您对用户和客户了解得越多，就越有可能部署有效的策略来个性化客户体验。
我们知道，个人信息、偏好和购买习惯的行为数据、兴趣和心理数据是有效分析策略的基础，但对于与品牌的数字和非数字资产或 ADS 活动进行互动的用户，我们能了解多少呢？
一个重要的统计数据是，在意大利，平均只有 1.8% 的访客决定在网站或电子商务网站上透露他们的数据并留下联系信息。
这意味着超过 98% 的用户以
匿名方式进行互动，这个重要的数字代表着巨大的挑战，但同时也是巨大的机遇。即使是匿名的，用户实际上也会在与品牌互动的各种场合发布有价值的信息（他们连接的地理区域、使用的设备、查看的内容等），这些信息可用于丰富个人资料并导致后续的个性化和渐进式分析活动。
这就是数据丰富过程发挥作用的地方，正如表达本身所表明的那样，其目的是丰富用户资料，无论是已知的还是匿名的。
数据丰富策略：为什么它如此重要？
“数据丰富”一词指的是丰富且更新与个人用户相关的数据和信息的过程。
您可能已经猜到了，其目标是创建一个完整的、实时更新的用户配置文件，即客户的统一视图，正如我们所知，这是任何有效的客户体验改进策略的基础。
随着第三方 cookie 的消失，数据丰富活动变得越来越突出，尤其是在匿名用户资料方面。
众所周知使用第一方数
据统计的受众对于营销人员、广告商和出版商来说是一笔重要的资产，但其规模有限，通常需要采用不同的逻辑来实现数字上相关的覆盖面和效果。
因此，数据丰富策略对于匿名用户和 电话号码数据 已知用户都至关重要：在第一种情况下，它允许基于浏览上下文而不是概率模型来丰富数据和信息；而在第二种情况下，它可以通过表格、调查、民意调查等渐进式分析活动进行部署，仅举几个例子。
如果我们要关注可以丰富的数据类型，它们本质上是指：
- 人口统计数据；
- 地理数据；
- 行为数据；
- 交易数据；
- 联系信息;
- 心理统计数据。
数据丰富策略可以让您更详细地了解您的受众。
对于品牌和公司来说，所有这些不仅意味着提供更好的客户体验的可能性，而且最重要的是意味着应用更有效、更及时的基于数据的策略的机会。
使用 Blendee 丰富数据
Blendee 的营销操作系统能够高效地丰富数据。
这是通过受众平台引擎和AI 受众分析功能实现的。
具体来说，数据丰富活动基于三层增量系统。
第一级第一级通过分析用
户移动的参考环境来工作。在这种情况下，我们主要针对匿名用户，对他们来说，数据丰富活动的目标正是丰富他们的个人资料的可能性。
通过在品牌数字资产之外的媒体上跟踪广告活动用户或在数字资产内跟踪匿名用户，Blendee 的人工智能算法可以检测用户所处的环境，并将某些特征与来自环境本身的定性和定量信息相关联。
在此第一级，Audience Platform 引擎使用内容的语义分析，并使用不同的分类法（例如第一级和第二级 IAB 分类法）进行分类。
第二级
第二级增加了第一阶段收集 十种利用节日剩菜的美味方法 的信息量，通过统计模型得出的人口统计信息（性别和年龄），使我们能够通过基于不同置信度级别的概率模型将其归因于浏览网站的匿名用户。
第三个层次使我们能够用已知用
户的信息来补充先前的信息，即他们已公开的数据和品牌拥有的数据。
从数据丰富活动到受众创建活动只需一步：基于数据丰富活动期间分配的特征， Blendee 的AI受众分析允许您分析这些特征，并在此基 赌博电子邮件列表 础上继续创建不同类型的受众。
数据丰富是获得竞争优势并提供个性 数据丰富：如何改善用户，即使他们是匿名的 化和真正相关的客户体验的有力策略。