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、关于偏好和购买习惯的行为数据、兴趣以及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广告活动互动的用户，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% 的访客选择在网站或电子商务网站上透露自己的详细信息并留下联系信息。
这意味着超过 98% 的用户以匿名
方式互动，这个重要的数字代表着重大挑战，但也是巨大的机遇。事实上，即使是匿名的，用户在与品牌互动的各种场合也会发布有价值的信息（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”一词指的是与个人用户相关的数据和信息不仅得到丰富而且得到更新的过程。
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。
随着备受瞩目的第三方 cookie 的消失，数据丰富活动已成为焦点，尤其是在匿名用户资料方面。
众所周知，通过第一方数据统
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才能实现数字上相关的覆盖面和效果。
因此，数据丰富策略对于
如果我们要关注 美籍华人数据 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实施更有效、更及时的数据驱动战略的机会。
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级增量系统。第一级从分析用户移动的参考环境开始。在这种情况下，它主要针对匿名用户，对于他们来说，数据丰富活动的目的就是具体丰富他们的个人资料。
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的背景并将某些特征与该用户关联起来，并与从该背景得出的定性和定量信息相链接。
在这个第一层级，Audience Platform 引擎
使用内容的语义分析，并使用不同的分类法（例如 IAB 的第一层级和第二层级分类法）进行分类。
第二级
第二级增加了第一阶段收集的信息量，通过 更好的潜在客户资格以及更高效 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。
第三层
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。这包括人口统计信息，也包括 whatsapp 电话列表 可能涉及消费者习惯或兴趣的数据。在这种情况下，已知用户的行为与匿名受众中的类似行为相关联，从而得出有关这些受众成员的社会人口统计特征。