Che cosa sono i dati dei clienti? Definizione, tipi, raccolta, convalida e analisi

I dati dei clienti sono le informazioni comportamentali, demografiche e personali sui clienti raccolte da aziende e società di marketing per comprendere, comunicare e interagire con i clienti.

In questa puntata di MarTech 101, esaminiamo le basi dei dati dei clienti. Inizieremo comprendendone la definizione e i tipi. Approfondiamo quindi come è possibile raccogliere, convalidare e analizzare i dati dei clienti.

Tabella dei contenuti

• Che cosa sono i dati dei clienti?
• Tipi di dati dei clienti
• Come raccogliere i dati dei clienti?
• Convalida dei dati dei clienti
• Analisi dei dati dei clienti
• Vantaggi dell’analisi dei dati dei clienti
• Conclusione

Cominciamo!

Che cosa sono i dati dei clienti?

I dati dei clienti sono definiti come le informazioni fornite dai clienti durante l’interazione con la tua azienda tramite il tuo sito Web, le applicazioni mobili, i sondaggi, i social media, le campagne di marketing e altre vie online e offline.

I dati dei clienti sono una pietra angolare per una strategia aziendale di successo. Le organizzazioni basate sui dati si rendono conto dell’importanza di questo aspetto e intraprendono azioni per garantire che raccolgano i punti dati dei clienti necessari per migliorare l’esperienza del cliente e ottimizzare la strategia aziendale nel tempo.

Tipi di dati dei clienti

Un’organizzazione raccoglie una miriade di punti dati dei clienti durante il percorso dell’acquirente. Il volume di questi punti dati è vasto e, per facilità di comprensione, li abbiamo segregati in diverse categorie.

Diamo un’occhiata ai diversi tipi di dati dei clienti è necessario raccogliere per migliorare la vostra strategia di business.

Nota: La raccolta e l’archiviazione dei dati dei clienti è un argomento complesso che è in gran parte dettato dalle regole e dai regolamenti (come il GDPR) del paese in cui opera la tua organizzazione e/o quello del tuo pubblico di destinazione. Assicurati di studiare e seguire questi regolamenti per evitare conseguenze legali. È sicuro cercare aiuto legale se non sei sicuro.

Dati personali (PII e Non-PII)

I dati personali possono essere suddivisi in due categorie, Informazioni personali identificabili (PII) e informazioni non personali identificabili (Non-PII).

Informazioni di identificazione personale (PII): PII è qualsiasi informazione che può essere utilizzata per riconoscere l’identità di un individuo. È ulteriormente diviso in due categorie

1. Informazioni collegate:

Le informazioni collegate sono informazioni che possono essere utilizzate per identificare un individuo senza richiedere ulteriori informazioni / punti dati. Esempi di informazioni collegate sono:

1. denominazione
2. indirizzo Fisico
3. indirizzo e-Mail
4. dettagli di Login
5. numero di patente di guida
6. numero di previdenza Sociale
7. numero di Passaporto
8. dati della carta di Credito
9. Data di nascita
10. numero di Telefono

2. Informazioni collegabili: Informazioni collegabili sono tutte le informazioni che non possono identificare una persona da sola, ma può farlo quando è bastonato con un altro pezzo di informazioni. Esempi di informazioni collegabili includono:

1. Nome o cognome
2. Località — Paese, stato, città, CAP
3. Sesso
4. Razza ed etnia
5. Fascia di età
6. Dettagli del lavoro

Informazioni non identificabili personalmente (non-PII): Non-PII è l’opposto di PII, che è un’informazione anonima e non può essere utilizzata per identificare una sola persona. Esempi di non-PII includono:

1. Indirizzo IP
2. Cookie
3. ID dispositivo

Nota: Ci si potrebbe chiedere perché abbiamo scelto di includere non-PII nella sezione dati personali, anche se non aiuta a identificare le persone. Il motivo è, varie leggi trattano questi punti di dati in modo diverso. Ad esempio, secondo il GDPR, i non PII come i cookie possono essere classificati come dati personali. Quindi, per evitare qualsiasi potenziale confusione, li abbiamo raggruppati sotto un unico ombrello.

Engagement Data

Engagement data ti spiega come i tuoi clienti interagiscono con il tuo marchio attraverso varie vie di marketing. Questi dati includono informazioni come il comportamento del cliente sul sito web, la loro interazione con te sui social media e attraverso il servizio clienti, e così via. Ecco le inclusioni di ciascun canale:

1. Interazioni con siti web e app mobili: visite al sito Web, viscosità delle app, pagine più viste, flusso di utenti, fonti di traffico, ecc.
2. Coinvolgimento dei social media: Post Mi piace, Post condivisioni, Post risposte, visualizzazioni video native, ecc.
3. Email Engagement: Open rate, Click-through rate,Bounce rate, Email forward, ecc.
4. Informazioni sul servizio clienti: Numero di biglietti, Reclami / Dettagli di query, Feedback, ecc.
5. Coinvolgimento degli annunci a pagamento: impressioni, percentuale di clic, costo per clic / mille, conversioni, ecc.

Dati comportamentali

I dati comportamentali ti aiutano a scoprire i modelli sottostanti che i tuoi clienti rivelano durante il loro percorso di acquisto. I dati di coinvolgimento possono o non possono essere parte di dati comportamentali. Ecco come è possibile raccogliere questi dati:

1. Dati transazionali: Dettagli dell’abbonamento, dettagli dell’acquisto, acquisti precedenti, valore medio dell’ordine, dati di abbandono del carrello, valore medio della durata del cliente, dettagli del programma di fidelizzazione del cliente, ecc.

2. Utilizzo del prodotto: azioni ripetute, utilizzo delle funzionalità, durata delle funzionalità, completamento delle attività, dispositivi, ecc.

3. Dati qualitativi: attenzione dell’utente, Heatmap (clic, scorrimento, dati di movimento del mouse), ecc.

Dati attitudinali:

I dati attitudinali sono guidati dai sentimenti e dalle emozioni dei tuoi clienti. È come percepiscono il tuo marchio e le tue offerte. Poiché i dati attitudinali sono per lo più qualitativi e soggettivi, per ottenere risultati concreti, è saggio combinarli con dati quantitativi.

I dati attitudinali vengono solitamente esplorati tramite sondaggi, interviste, focus group, feedback, reclami dei clienti, recensioni, ecc. Ecco alcuni esempi di dati attitudinali:

1. Customer satisfaction
2. Sentiments
3. Product desiderability
4. Preferences
5. Motivations and challenges
6. Purchase criteria

Learn More: What Is Customer Analytics? Definizione, processo, tendenze chiave ed esempi

Come raccogliere i dati dei clienti?

I marketer possono raccogliere dati da ogni canale su cui il cliente interagisce con il marchio. Anche se ci sono probabilmente centinaia di modi per raccogliere i dati dei clienti, in questa sezione, vedremo le strade più essenziali che è possibile utilizzare per conoscere meglio i vostri clienti.

Prima di approfondire come è possibile raccogliere i dati dei clienti, rispondere alle seguenti cinque domande:

1. Quali sono i diversi punti dati che dovresti raccogliere?
2. Come organizzare i dati? Quali strumenti richiederesti per memorizzarlo?
3. Quali misure adottare per proteggere i dati dei clienti? E sei trasparente con i tuoi clienti su come raccogli le loro informazioni?
4. Hai assicurato che i tuoi metodi di raccolta dei dati siano conformi alle leggi e ai regolamenti del tuo paese?
5. Come utilizzerai i dati a beneficio dell’organizzazione?

Una volta che hai deciso su queste domande, puoi vedere come raccogliere i dati dei clienti.

Analisi dei siti web

Il tuo sito web è spesso il canale principale con cui i tuoi clienti interagiscono. È possibile raccogliere i dati dei clienti, come le loro caratteristiche demografiche e geografiche, insieme a dati di coinvolgimento e comportamentali.

Strumenti come Google Analytics, Mixpanel, Piwik PRO e Matomo ti aiutano a capire i loro interessi, le fonti di riferimento, i dettagli della conversione e il loro comportamento in tempo reale sul tuo sito web.

Mentre questi strumenti presentano carenze come l’incapacità di raccogliere informazioni qualitative, è possibile compensarli utilizzando strumenti visivi/di sperimentazione come Crazy Egg, Optimizely, VWO e Hotjar. Questi strumenti consentono di comprendere il comportamento dell’utente tramite heatmap, registrazioni di sessioni e visualizzazione dell’imbuto di conversione.

Social Media

Puoi sapere molto sui tuoi clienti in base a come interagiscono con te sui social media. Oltre a utilizzare metriche di coinvolgimento di base (come Mi piace, commenti e condivisioni), puoi conoscere molto dei tuoi clienti attraverso la sezione di analisi/approfondimenti nativi di ogni piattaforma di social media.

Attraverso gli sforzi di gestione della reputazione online (ORM), è possibile raccogliere dati sui clienti che consentono di comprendere il sentimento generale che circonda il marchio e le offerte.

Puoi aumentare la posta delle attività di raccolta dei dati dei tuoi clienti investendo in annunci sui social media. Attraverso le funzionalità di targeting delle piattaforme di social media, puoi comprendere gli interessi e le altre caratteristiche dei tuoi clienti. Caricando la tua lista e-mail su piattaforme di social media utilizzando la funzione pubblico personalizzato, puoi scoprire il loro comportamento su uno specifico canale di social media per saperne di più su di loro.

Pixel di tracciamento

Un pixel di tracciamento è un pezzo di codice HTML o JavaScript inserito in un sito web o in un’e-mail che registra ogni visitatore che atterra sul tuo sito web o apre l’e-mail. I pixel di tracciamento possono registrare indirizzi IP, sistemi operativi, browser,ecc. che a sua volta aiuta gli inserzionisti a eseguire campagne di remarketing sofisticate.

Attraverso i pixel di tracciamento, i marketer possono anche conoscere le attività di conversione dei loro clienti.

Informazioni di contatto

Le informazioni di contatto sono forse le informazioni più importanti dal punto di vista della comunicazione con i tuoi clienti. È improbabile che i vostri clienti condivideranno tutte le informazioni dal get-go. È saggio raccogliere i loro dettagli considerando la fase del viaggio dell’acquirente. Ad esempio, le forme più lunghe saranno inefficaci all’inizio della fase. Assicurati di fornire premi/incentivi appropriati quando i tuoi clienti forniscono i loro dati.

Feedback e sondaggi dei clienti

Feedback e sondaggi dei clienti sono efficaci per raccogliere interessi, gusti e preferenze dei tuoi clienti. Ponendo le domande giuste, i sondaggi possono aiutarti a raccogliere dati qualitativi e attitudinali.

Puoi ricevere feedback sulle tue offerte, servizi, attività di vendita e marketing attraverso sondaggi. Utilizzando Net Promoter Score (NPS), puoi comprendere l’avidità dei tuoi prodotti tra i tuoi clienti.

Software del servizio clienti

Un software del servizio clienti ti aiuta a capire i casi in cui i tuoi clienti cercano aiuto, i problemi esistenti nel tuo prodotto, la complessità di tali problemi, il mezzo che i tuoi clienti scelgono di connettersi con te, il tempo necessario per risolvere una query e come può essere ottimizzata.

Sulla base di questi dati, i marketer possono valutare la soddisfazione del cliente.

Per saperne di più: Top 10 Digital Customer Experience (CX) Piattaforme software per il 2020

Informazioni transazionali

A seconda del vostro modello di business, ci sono diversi modi per raccogliere i dati dei clienti transazionali. Per un business SaaS, è spesso interamente attraverso mezzi online, e in genere è costituito da dati standard come i dettagli di sottoscrizione del cliente.

Ad esempio, per un’attività di e-commerce, includerà i dati di abbandono del carrello, mentre per un marchio di vendita al dettaglio con negozi di mattoni e malta, si baserà principalmente sul sistema PoS (Point of sale) per raccogliere i dati di acquisto.

Oltre a questi sette modi, è possibile raccogliere i dati dei clienti attraverso focus group, interviste ai clienti, data Management Platform (DMP), per citarne alcuni.

Convalida dei dati dei clienti

Garantire l’accuratezza dei dati dei clienti è essenziale per il successo dei vostri sforzi di marketing. I dati accurati dei clienti non solo aumentano gli sforzi di marketing, ma impediscono anche perdite di tempo e risorse monetarie e impediscono ulteriormente un CX negativo.

Pertanto, convalidare i punti chiave dei dati del cliente-nome, indirizzo email, indirizzo fisico, numero di contatto, ecc. è fondamentale per l’accuratezza e la completezza dei dati.

Ecco come puoi convalidare i dati dei tuoi clienti:

1. Avere un piano per la convalida dei dati ti aiuta a impostare le giuste aspettative fin dall’inizio. Il piano dovrebbe tracciare le tue pietre miliari per misurare i progressi. Dovrebbe anche considerare l’impatto che potrebbe avere sulle operazioni esistenti e assicurarsi che ci sia abbastanza tempo per risolvere eventuali potenziali ostacoli che potrebbero sorgere.
2. Quindi, controllare la dimensione dei dati e se i dati sono disponibili nella sua interezza. Inoltre, misurare il numero di record del cliente, la dimensione dei dati e gli ID univoci.
3. L’arricchimento dei dati aiuta i marketer a convalidare e perfezionare i dati dei clienti verificando i dati interni/di prima parte rispetto a fonti di dati di terze parti attendibili.
   L’arricchimento dei dati consente inoltre di eliminare le ridondanze dei dati e aggiornare i record esistenti.
4. Lo scopo della convalida dei dati è quello di stabilire un record d’oro o una singola fonte di verità. Con l’aiuto di Customer Data Integration (CDI), è possibile raccogliere, organizzare e unificare i dati dei clienti per ottenere una visione a 360 gradi dei clienti.

Suggerimento: leggi le basi della gestione dei dati dei clienti Parte I e parte II della nostra serie MarTech101 per comprendere a fondo questi concetti.

Analizzare i dati dei clienti

L’analisi dei dati dei clienti è un’impresa importante. Una cosa è raccogliere i dati dei clienti, ma è un gioco da ragazzi completamente nuovo per ricavare informazioni utili da esso.

Una delle maggiori sfide con l’analisi di grandi insiemi di dati dei clienti è quello di analizzare le informazioni qualitative in quanto è soggettiva e varia da persona a persona. Ma prima di entrare in come è possibile analizzare le informazioni qualitative, cerchiamo di capire come data mining può aiutare ad analizzare i dati quantitativi.

Analizzare i dati quantitativi dei clienti utilizzando il Data Mining

Il data mining utilizza i concetti di statistica, intelligenza artificiale e apprendimento automatico per analizzare grandi insiemi di dati e identificare i modelli sottostanti. È possibile utilizzare le seguenti tecniche di data mining per estrapolare informazioni utili:

1. Classificazione: questa tecnica richiede di classificare i dati in un determinato insieme di categorie (classi). Ad esempio, in base ai gruppi di reddito e alla cronologia degli acquisti dei clienti, è possibile personalizzare le offerte di prodotti
2. Estrazione delle regole di associazione: l’associazione utilizza la correlazione per identificare i modelli in un determinato set di dati. Usa il ragionamento “se questo then allora quello to” per prevedere i risultati. I motori di raccomandazione utilizzano l’estrazione di regole di associazione per raccomandare prodotti o contenuti.
3. Rilevamento dei valori anomali: è possibile utilizzare questa tecnica per identificare anomalie o pattern imprevisti nei dati. Ad esempio, se si vede un aumento inaspettato durante le vendite del prodotto in un periodo, è possibile trovare la causa principale di esso e prendere la decisione necessaria.
4. Clustering: l’analisi del cluster viene utilizzata per classificare i dati in categorie omogenee basate su una caratteristica/caratteristica
5. Analisi di regressione: la regressione viene utilizzata per identificare la relazione tra diversi punti dati. È utile capire come la presenza di una caratteristica specifica impatti altre caratteristiche nel set.
6. Previsione: Con l’aiuto della previsione, puoi prevedere il comportamento futuro dei tuoi clienti in base alla loro cronologia.

Insieme al data mining, i marketer possono anche utilizzare tecniche di visualizzazione dei dati e business intelligence per estrarre informazioni significative dai dati quantitativi.

Analisi dei dati qualitativi

Informazioni raccolte tramite software di assistenza clienti, interviste, feedback, sondaggi, ecc. tende ad essere di natura qualitativa, e quindi le tradizionali tecniche di data mining non sarebbero efficaci su di esse. Tuttavia, è possibile utilizzare i seguenti metodi per estrarre rivelazioni da loro:

1. Analisi dei contenuti: nell’analisi dei contenuti, è possibile evidenziare parole chiave, idee o temi pertinenti per individuare le loro occorrenze nei dati. Ad esempio, durante l’analisi dei sondaggi, è possibile creare un elenco di problemi identificati dal team interno e scoprire diverse parole chiave che un cliente utilizzerebbe per descriverli. Ora, analizzando il sondaggio puoi capire come puoi migliorare il tuo prodotto.
2. Analisi narrativa: le persone comunicano attraverso le storie. Con un’analisi narrativa, è possibile identificare come i clienti comunicano storie e idee, che può ulteriormente aiutare a capire come i clienti si sentono circa il vostro marchio e le offerte.

Vantaggi dell’analisi dei dati dei clienti

Ecco cinque modi in cui l’analisi dei dati dei clienti può aiutarti a saperne di più su clienti, marchi e offerte:

1. Se hai già creato modelli persona acquirente, in base all’analisi dei dati del cliente, puoi apportare le modifiche necessarie in questi modelli per tenerli aggiornati.
2. Puoi segmentare i tuoi clienti in base alle loro caratteristiche geografiche, demografiche o psicografiche.
3. Ti aiuta a capire le esigenze e i punti dolenti dei tuoi clienti e ad adattare di conseguenza la tua messaggistica di prodotto. Puoi anche migliorare la tua narrativa per giustificare l’aspetto prezzo-beneficio del tuo prodotto.
4. Può aiutarti a semplificare le tue campagne di marketing.
5. L’analisi dei dati dei clienti può anche aiutarti ad aumentare il valore di vita del cliente e ridurre il churn.

Per saperne di più: cos’è la risoluzione delle identità? Definizione, Processo, Vantaggi con esempi

Conclusione

Per riassumere, abbiamo esaminato il concetto di dati del cliente, le sue varie tipologie tra cui Personali (PII e Non-PII), Engagement, Comportamentali e attitudinali. Abbiamo coperto sette modi in cui è possibile raccogliere i dati dei clienti e imparato tutto sull’analisi e la convalida di questi dati, oltre ai vantaggi di farlo.

Spero che questo articolo ti abbia aiutato a capire le basi dei dati dei clienti. Ora puoi iniziare a raccogliere e analizzare i tuoi dati per migliorare la tua strategia aziendale e il ROI.