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Casos de Uso Entretenimiento

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El impacto del manejo adecuado de los Datos en los sectores del Entretenimiento

Fuzzy data matching, calidad de datos y software de gestión de datos maestros pueden ayudar a la industria del entretenimiento a mejorar la calidad de sus datos, crear un perfil completo del cliente, personalizar las campañas de marketing, centralizar la información de la empresa, optimizar las estrategias de crecimiento y analizar los datos de marketing.

gobierno de datos

Gestión de audiencias

Fuzzy data matching se puede utilizar para la gestión de audiencias en la industria del entretenimiento. Al comparar los datos del público con los criterios de segmentación de mercado, los algoritmos de comparación de datos difusos pueden ayudar a las empresas de entretenimiento a identificar y llegar a su audiencia objetivo.

Limpieza de datos

Identificación y fusión registros duplicados, los algoritmos de comparación de datos difusos pueden ayudar a mejorar la calidad de los datos, eliminando los errores y las inexactitudes.
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Caso de uso Gobierno de datos

Enriquecimiento de datos

Comparación de los datos existentes con los datos de terceros, los algoritmos de comparación de datos difusos pueden agregar información adicional a los registros existentes, como información demográfica, información de contacto y preferencias de compra. 

Customer 360°

Relación entre datos de diferentes fuentes, como compras anteriores, interacciones con la marca y perfiles en redes sociales, los algoritmos de comparación de datos difusos pueden ayudar a las empresas de entretenimiento a crear un perfil completo del cliente que pueda informar las decisiones de marketing y ofrecer una experiencia más personalizada.
governanza de datos

La limpieza y preparación de los Datos representan alrededor del 80% del trabajo de los científicos de datos

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Gestión de la relación con el cliente

Los registros de los clientes con los patrones de comportamiento de los clientes, son comparados con algoritmos de comparación de datos difusos ayudando a las empresas de entretenimiento a identificar oportunidades para mejorar la retención de clientes y aumentar el valor de vida del cliente.

Personalización de marketing

Comparación de datos del público con los criterios de personalización de marketing, los algoritmos de comparación de datos difusos pueden ayudar a las empresas de entretenimiento a ofrecer contenido y ofertas personalizadas a su audiencia.

KYC AML Riesgos y Fraude Software
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Gestión de la información de la empresa

Fuzzy data matching se puede utilizar para centralizar la información de la empresa en la industria del entretenimiento, al comparar los datos de diferentes fuentes de información, los algoritmos de comparación de datos difusos pueden ayudar a las empresas de entretenimiento a centralizar su información y eliminar datos duplicados o inconsistentes.

Data lake management

los algoritmos de comparación de datos difusos pueden ayudar a las empresas de entretenimiento a identificar y eliminar datos duplicados o inconsistentes en sus lagos de datos.

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Growth Hacking

Comparación de los datos del público con los criterios de crecimiento, los algoritmos de comparación de datos difusos pueden ayudar a las empresas de entretenimiento a identificar oportunidades de crecimiento y optimizar sus estrategias de crecimiento.

Análisis de datos

Los algoritmos de comparación de datos difusos pueden ayudar a las empresas de entretenimiento a identificar patrones y tendencias en los datos que pueden informar futuras decisiones de marketing y estrategias de crecimiento entre los datos del público con los resultados de la campaña.

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Casos de uso aplicados en la industria

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