고객 데이터란? 정의,유형,수집,검증 및 분석
고객 데이터는 고객을 이해하고 의사 소통하고 참여하기 위해 기업 및 마케팅 회사에서 수집 한 고객에 대한 행동,인구 통계 및 개인 정보입니다.
이번 마텍 101 호에서는 고객 데이터의 기본을 살펴본다. 우리는 그 정의와 유형을 이해함으로써 시작할 것입니다. 그런 다음 고객 데이터를 수집,검증 및 분석하는 방법을 탐구합니다.
내용 표
- 고객 데이터란?
- 고객 데이터 유형
- 고객 데이터 수집 방법
- 고객 데이터 검증
- 고객 데이터 분석
- 고객 데이터 분석의 이점
- 결론
시작하자!
고객 데이터 란 무엇입니까?
고객 데이터는 고객이 웹 사이트,모바일 애플리케이션,설문 조사,소셜 미디어,마케팅 캠페인 및 기타 온라인 및 오프라인 수단을 통해 비즈니스와 상호 작용하는 동안 제공하는 정보로 정의됩니다.
고객 데이터는 성공적인 비즈니스 전략의 초석입니다. 데이터 기반 조직은 이러한 중요성을 인식하고 시간이 지남에 따라 고객 경험을 개선하고 비즈니스 전략을 미세 조정할 수 있도록 필요한 고객 데이터 요소를 수집하도록 조치를 취합니다.
고객 데이터 유형
조직은 구매자의 여정 내내 수많은 고객 데이터 포인트를 수집합니다. 이러한 데이터 포인트의 볼륨은 광대 한,그리고 이해의 용이성을 위해,우리는 다른 카테고리에서 그들을 분리했다.
4 가지 유형의 고객 데이터 표현
비즈니스 전략을 강화하기 위해 수집해야 할 다양한 유형의 고객 데이터를 살펴 보겠습니다.
주: 고객 데이터를 수집하고 저장하는 것은 조직이 운영하는 국가 및/또는 타겟 고객의 규칙과 규정(예:국내 총생산)에 의해 결정되는 복잡한 주제입니다. 법적 결과를 피하기 위해 이러한 규정을 연구하고 따르십시오. 그것은 당신이 확실하지 않은 경우 법적 도움을 요청하는 것이 안전합니다.
개인 정보(개인 식별 정보 및 비 개인 식별 정보)
개인 정보는 개인 식별 정보(개인 식별 정보)와 비 개인 식별 정보(비 개인 식별 정보)의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
개인 식별 정보: 개인 식별 정보는 개인의 신원을 인식하는 데 사용할 수 있는 모든 정보입니다. 그것은 2 개의 종류
1 로 더 분할됩니다. 링크된 정보:
링크된 정보는 추가 정보/데이터 포인트를 요구하지 않고 개인을 식별하는데 사용될 수 있는 정보이다. 링크 된 정보의 예는 다음과 같습니다:
- 성명
- 실제 주소
- 이메일 주소
- 로그인 세부 정보
- 운전 면허 번호
- 사회 보장 번호
- 여권 번호
- 신용/직불 카드 세부 정보
- 생년월일
- 전화번호
2. 연결 가능한 정보:연결 가능한 정보는 그 자체로 사람을 식별 할 수없는 정보이지만 다른 정보로 뒤덮여있을 때 그렇게 할 수 있습니다. 링크 가능한 정보의 예는 다음과 같습니다:
- 이름 또는 성
- 위치—국가,주,도시,우편 번호
- 성별
- 인종 및 민족
- 연령 그룹
- 작업 세부 정보
비 개인 식별 정보(비 개인 식별 정보)개인식별정보):개인식별정보가 아닌 개인식별정보의 반대는 익명의 정보이며 한 사람을 식별하는 데 사용할 수 없습니다. 비 개인 식별 정보의 예는 다음과 같습니다:
- 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우 쿠키가 저장되지 않은 경우: 개인 식별에 도움이되지 않더라도 개인 정보 섹션에 비 개인 식별 정보를 포함하도록 선택한 이유가 궁금 할 수 있습니다. 그 이유는 다양한 법률이 이러한 데이터 포인트를 다르게 취급하기 때문입니다. 예를 들어,개인 정보 보호 정책에 따르면 쿠키와 같은 비 개인 정보는 개인 데이터로 분류 될 수 있습니다. 따라서 잠재적 인 혼란을 피하기 위해 하나의 우산 아래에 그룹화했습니다.
참여 데이터
참여 데이터는 고객이 다양한 마케팅 수단을 통해 브랜드와 상호 작용하는 방식을 알려줍니다. 이 데이터에는 웹 사이트에서의 고객의 행동,소셜 미디어 및 고객 서비스를 통한 고객과의 상호 작용 등과 같은 정보가 포함됩니다. 여기에 각 채널의 포함은 다음과 같습니다:
- 웹 사이트 및 모바일 앱 상호 작용:웹 사이트 방문,앱 끈적 거림,가장 많이 본 페이지,사용자 흐름,트래픽 소스 등
- 소셜 미디어 참여:좋아요 게시,공유 게시,답글 게시,기본 비디오 조회수 등
- 이메일 참여:공개 비율,클릭률,이탈률,이메일 전달 등
- 고객 서비스 정보: 티켓 수,불만/쿼리 세부 정보,피드백 등
- 유료 광고 참여도:노출수,클릭률,클릭당 비용/밀리,전환수 등
행동 데이터
행동 데이터를 통해 고객이 구매 여정 중에 드러내는 기본 패턴을 파악할 수 있습니다. 참여 데이터는 행동 데이터의 일부일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 이 데이터를 수집하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 트랜잭션 데이터: 구독 세부 정보,구매 세부 정보,이전 구매,평균 주문 값,카트 포기 데이터,평균 고객 평생 가치,고객 충성도 프로그램 세부 정보 등
2. 제품 사용:반복 작업,기능 사용,기능 기간,작업 완료,장치 등
3. 정 성적 데이터:사용자주의,히트 맵(클릭,스크롤,마우스 이동 데이터)등
태도 데이터:
태도 데이터는 고객의 감정과 감정에 의해 구동됩니다. 그들이 너의 상표 및 제물을 감지하는 까 라고 이다. 태도 데이터는 대부분 질적이며 주관적이기 때문에 구체적인 출력을 얻으려면 정량적 데이터와 결합하는 것이 현명합니다.
태도 데이터는 일반적으로 설문 조사,인터뷰,포커스 그룹,피드백,고객 불만,리뷰 등을 통해 탐색됩니다. 다음은 태도 데이터의 몇 가지 예입니다:
- 고객 만족도
- 감정
- 제품 바람직 함
- 환경 설정
- 동기 부여 및 과제
- 구매 기준
자세히 알아보기:고객 분석이란 무엇입니까? 정의,프로세스,주요 동향 및 예
고객 데이터를 수집하는 방법?
마케팅 담당자는 고객이 브랜드와 상호 작용하는 모든 채널에서 데이터를 수집 할 수 있습니다. 고객 데이터를 수집하는 방법은 수백 가지가 있지만 이 섹션에서는 고객을 더 잘 알기 위해 사용할 수 있는 가장 중요한 방법을 살펴보겠습니다.
고객 데이터를 수집하는 방법을 탐구하기 전에 다음 다섯 가지 질문에 답하십시오:
- 수집해야 할 다른 데이터 포인트는 무엇입니까?
- 데이터를 어떻게 구성해야합니까? 어떤 도구를 당신이 그것을 저장하는 데 필요한 것?
- 고객 데이터를 보호하기 위해 어떤 조치를 취해야 합니까? 그리고 너가 그들의 정보를 모으는 까 라고에 너는 너의 고객과 투명한가?
- 데이터 수집 방법이 해당 국가의 법률 및 규정을 준수하는지 확인 했습니까?
- 조직의 이익을 위해 데이터를 어떻게 사용할 것인가?
이러한 질문을 결정한 후에는 고객 데이터를 수집하는 방법을 살펴볼 수 있습니다.
고객 데이터를 수집하는 7 가지 방법
웹 사이트 분석
웹 사이트는 종종 고객이 상호 작용하는 기본 채널입니다. 참여 및 행동 데이터와 함께 인구 통계 및 지리적 특성과 같은 고객 데이터를 수집 할 수 있습니다.
구글 애널리틱스,믹스패널,피윅 프로,마토모와 같은 툴들은 그들의 관심사,추천 소스,전환 세부사항과 함께 귀하의 웹사이트에 있는 그들의 실시간 행동을 이해하는 데 도움이 됩니다.
이러한 도구들은 정성적인 정보를 수집하지 못하는 등의 단점을 가지고 있지만,크레이지 에그,옵티마이즐리,폭스바,핫자르와 같은 시각적/실험적 도구를 사용하여 이를 보완할 수 있다. 이러한 도구는 히트맵,세션 기록 및 전환 유입경로 시각화를 통해 사용자 행동을 이해하는 데 도움이 됩니다.
소셜 미디어
소셜 미디어에서 고객과 어떻게 상호 작용하는지에 따라 고객에 대해 많은 것을 알 수 있습니다. 기본 참여 메트릭(예:좋아요,댓글 및 공유)을 사용하는 것 외에도 각 소셜 미디어 플랫폼의 기본 분석/통찰력 섹션을 통해 고객에 대해 많은 것을 알 수 있습니다.
온라인 평판 관리를 통해 브랜드와 오퍼링에 대한 일반적인 정서를 이해할 수 있는 고객 데이터를 수집할 수 있습니다.
소셜 미디어 광고에 투자하여 고객 데이터 수집 활동의 분담금을 올릴 수 있습니다. 소셜 미디어 플랫폼의 타겟팅 기능을 통해 고객의 관심사 및 기타 특성을 이해할 수 있습니다. 사용자 지정 잠재 고객 기능을 사용하여 소셜 미디어 플랫폼에 이메일 목록을 업로드하면 특정 소셜 미디어 채널에서 자신의 행동을 발견하여 그들에 대해 더 많이 알 수 있습니다.추적 픽셀은 웹 사이트 또는 이메일에 삽입 된 모든 방문자가 귀하의 웹 사이트에 방문하거나 이메일을 여는 것을 기록합니다. 추적 픽셀은 주소,운영 체제,브라우저 등을 기록 할 수 있습니다. 이는 광고주가 정교한 리 마케팅 캠페인을 운영하는 데 도움이됩니다.
추적 픽셀을 통해 마케팅 담당자는 고객의 전환 활동을 알 수 있습니다.
연락처 정보
연락처 정보는 아마도 고객과의 의사 소통의 관점에서 가장 중요한 정보 일 것입니다. 너의 고객이 얻 가기에서 모든 정보를 나눌 고 있을 법하지 않다. 구매자 여행의 단계를 사려하는 그들의 세부사항을 모으는것은 총명하다. 예를 들어,더 긴 형태는 초기 단계에서 효과가 없을 것입니다. 고객이 데이터를 제공 할 때 적절한 보상/인센티브를 제공해야합니다.
고객 피드백 및 설문 조사
고객 피드백 및 설문 조사는 고객의 관심사,취향 및 선호도를 수집하는 데 효과적입니다. 올바른 질문을함으로써 설문 조사는 질적 인 태도 데이터를 수집하는 데 도움이 될 수 있습니다.
설문조사를 통해 제품,서비스,영업 및 마케팅 활동에 대한 피드백을 받을 수 있습니다. 순 발기인 점수를 사용하면 고객 간의 제품의 가능성을 이해할 수 있습니다.
고객 서비스 소프트웨어
고객 서비스 소프트웨어는 고객이 도움을 요청하는 경우,제품에 존재하는 문제,이러한 문제의 복잡성,고객이 귀하와 연결하기로 선택한 매체,쿼리를 해결하는 데 걸리는 시간 및 최적화 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.
이 데이터를 바탕으로 마케팅 담당자는 고객 만족도를 측정 할 수 있습니다.
자세히 알아보기: 거래 정보
비즈니스 모델에 따라 거래 고객 데이터를 수집하는 다양한 방법이 있습니다. 일반적으로 고객의 구독 세부 정보와 같은 표준 데이터로 구성됩니다.
예를 들어,전자 상거래 비즈니스의 경우 장바구니 포기 데이터가 포함되며 오프라인 매장이있는 소매 브랜드의 경우 주로 구매 데이터를 수집하기 위해 판매 시점 시스템에 의존합니다.이 7 가지 방법 외에도 포커스 그룹,고객 인터뷰,데이터 관리 플랫폼을 통해 고객 데이터를 수집 할 수 있습니다.
고객 데이터 검증
고객 데이터의 정확성을 보장하는 것은 마케팅 활동의 성공을 위해 필수적입니다. 정확한 고객 데이터는 마케팅 노력을 향상시킬뿐만 아니라 시간과 금전적 자원의 낭비를 방지하고 더 나쁜 수익을 방지 할 수 있습니다.
따라서 주요 고객 데이터 요소(이름,이메일 주소,실제 주소,연락처 번호 등)의 유효성을 검사합니다. 데이터의 정확성과 완전성을 위해 매우 중요합니다.
고객 데이터의 유효성을 검사하는 방법은 다음과 같습니다:
- 데이터 유효성 검사에 대한 계획을 수립하면 처음부터 올바른 기대치를 설정하는 데 도움이 됩니다. 계획은 진도를 측정하기 위하여 너의 공정표를 계획해야 한다. 또한 기존 작업에 미칠 수 있는 영향을 고려하고 발생할 수 있는 잠재적인 장애물을 해결할 충분한 시간이 있는지 확인해야 합니다.
- 다음으로 데이터의 크기와 데이터 전체를 사용할 수 있는지 여부를 확인합니다. 또한 고객 레코드 수,데이터 크기 및 고유 신분증을 측정하십시오.
- 데이터 강화는 마케팅 담당자가 신뢰할 수 있는 타사 데이터 소스에 대해 자체/자사 데이터를 확인하여 고객 데이터를 검증하고 구체화하는 데 도움이 됩니다.
데이터 강화는 또한 데이터 중복을 제거하고 기존 레코드를 업데이트하는 데 도움이 됩니다. - 데이터 검증의 목적은 황금 기록 또는 단일 진실의 근원을 확립하는 것이다. 고객 데이터 통합을 통해 고객 데이터를 수집,구성 및 통합하여 고객을 360 도 볼 수 있습니다.
팁:고객 데이터 관리의 기본 사항을 읽고 이러한 개념을 철저히 이해하십시오.
고객 데이터 분석
고객 데이터 분석은 중요한 사업입니다. 그것은 고객 데이터를 수집하는 한 가지,하지만 그것에서 실행 가능한 통찰력을 도출 할 수있는 완전히 새로운 야구장이다.
대규모 고객 데이터 세트를 분석하는 데있어 가장 큰 과제 중 하나는 주관적이고 개인마다 다르기 때문에 질적 정보를 분석하는 것입니다. 우리는 당신이 질적 정보를 분석 할 수있는 방법에 들어가기 전에 그러나,데이터 마이닝이 정량적 데이터를 분석하는 데 도움이 될 수있는 방법을 이해하자.
데이터 마이닝을 사용하여 정량적 고객 데이터 분석
데이터 마이닝은 통계,인공 지능 및 기계 학습의 개념을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 기본 패턴을 식별합니다. 다음 데이터 마이닝 기술을 사용하여 실행 가능한 인사이트를 추정할 수 있습니다:
- 분류:이 기술을 사용하려면 데이터를 지정된 범주(클래스)집합으로 분류해야 합니다. 예를 들어 고객의 수입 그룹 및 구매 내역을 기반으로 사용자 지정된 제품 오퍼
- 연결 규칙 마이닝:연결에서는 상관 관계를 사용하여 지정된 데이터 집합의 패턴을 식별합니다. 그것은 결과를 예측하기 위해’이…그…’추론을 사용합니다. 추천 엔진은 연결 규칙 마이닝을 사용하여 제품 또는 콘텐츠를 추천합니다.
- 이상치 감지:이 기술을 사용하여 데이터에서 이상 또는 예기치 않은 패턴을 식별할 수 있습니다. 예를 들어,한 기간에 제품 판매 중에 예기치 않은 상승이 발생하면 근본 원인을 찾아 필요한 결정을 내릴 수 있습니다.
- 클러스터링:클러스터 분석은 특성/특징에 따라 데이터를 동질적인 범주로 분류하는 데 사용됩니다
- 회귀 분석:회귀는 서로 다른 데이터 요소 간의 관계를 식별하는 데 사용됩니다. 특정 특성의 존재가 집합의 다른 특성에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 것이 유용합니다.
- 예측: 예측의 도움으로,당신은 그들의 역사를 기반으로 고객의 미래 행동을 예측할 수 있습니다.
데이터 마이닝과 함께 마케팅 담당자는 데이터 시각화 기술과 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 정량적 데이터에서 의미있는 정보를 추출 할 수도 있습니다.
정성 데이터 분석
고객 서비스 소프트웨어,인터뷰,피드백,설문 조사 등을 통해 수집 된 정보 본질적으로 질적 인 경향이 있으므로 전통적인 데이터 마이닝 기술은 효과가 없습니다. 그러나 다음 방법을 사용하여 계시를 추출 할 수 있습니다:
- 콘텐츠 분석:콘텐츠 분석에서 관련 키워드,아이디어 또는 테마를 강조 표시하여 데이터에서 해당 항목을 찾습니다. 예를 들어 설문조사를 분석하는 동안 사내 팀에서 식별한 문제 목록을 만들고 고객이 설명하는 데 사용할 다른 키워드를 검색할 수 있습니다. 지금,설문 조사를 분석함으로써 당신은 당신이 당신의 제품을 개선 할 수있는 방법을 이해할 수있다.
- 내러티브 분석:사람들은 이야기를 통해 의사 소통합니다. 내러티브 분석을 통해 고객이 스토리와 아이디어를 전달하는 방법을 식별 할 수 있으므로 고객이 브랜드 및 오퍼링에 대해 어떻게 생각하는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
고객 데이터 분석의 이점
고객 데이터를 분석하여 고객,브랜드 및 오퍼링에 대해 자세히 알 수 있는 다섯 가지 방법은 다음과 같습니다:
- 이미 고객 데이터 분석을 기반으로 구매자 페르소나 템플릿을 만든 경우,당신은 그들을 업데이트 유지하기 위해 이러한 템플릿에 필요한 비틀기를 할 수 있습니다.
- 고객의 지리적,인구통계학적 또는 심리학적 특성에 따라 고객을 분류할 수 있습니다.
- 그것은 당신이 당신의 고객의 요구와 고통을 이해하고 그에 따라 제품 메시징을 조정할 수 있습니다. 당신은 또한 당신의 제품의 가격 편익 양상을 정당화하기 위하여 당신의 내러티브를 개량할 수 있다.
- 마케팅 캠페인을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 고객 데이터 분석을 통해 고객의 평생 가치를 높이고 이탈을 줄일 수 있습니다.
자세히 알아보기:신원 확인이란 무엇입니까? 결론
요약하면,우리는 고객 데이터의 개념,개인(개인 식별 및 비 개인 식별),참여,행동 및 태도를 포함한 다양한 유형을 살펴 보았습니다. 우리는 고객 데이터를 수집 할 수있는 7 가지 방법을 다루었으며이 데이터를 분석하고 검증하는 것과 그 일의 이점에 대해 모두 배웠습니다.
이 기사가 고객 데이터의 기본 사항을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 이제 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 전략 및 투자 수익을 향상시킬 수 있습니다.
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