o que são dados do cliente? Definição, Tipos, coleta, Validação e análise

os dados do cliente são as informações comportamentais, demográficas e pessoais sobre os clientes coletados por empresas e empresas de marketing para entender, comunicar e se envolver com os clientes.

nesta edição da MarTech 101, analisamos os fundamentos dos dados do cliente. Começaremos entendendo sua definição e tipos. Em seguida, nos aprofundamos em como você pode coletar, validar e analisar os dados do cliente.

tabela de conteúdo

• o que são dados do cliente?
• tipos de dados do cliente
• como coletar dados do cliente?
• Validação de Dados do Cliente
• Análise de Dados do Cliente
• Benefícios de Cliente de Análise de Dados
• Conclusão

Vamos começar!

O Que São Dados Do Cliente?

os dados do cliente são definidos como as informações que seus clientes fornecem ao interagir com sua empresa por meio de seu site, aplicativos móveis, pesquisas, mídias sociais, campanhas de marketing e outros caminhos online e offline.

os dados do cliente são a pedra angular de uma estratégia de negócios bem-sucedida. As organizações orientadas por dados percebem a importância disso e tomam medidas para garantir que coletem os pontos de dados necessários do cliente que lhes permitam melhorar a experiência do cliente e ajustar a estratégia de negócios ao longo do tempo.

tipos de dados do cliente

uma organização coleta uma infinidade de pontos de dados do cliente ao longo da jornada do comprador. O volume desses pontos de dados é vasto e, para facilitar a compreensão, os segregamos em diferentes categorias.

Vamos olhar para os diferentes tipos de dados de clientes que você precisa coletar para melhorar a sua estratégia de negócio.

Nota: Coletar e armazenar dados de clientes é um tópico complexo que é amplamente ditado pelas regras e regulamentos (como o GDPR) do país em que sua organização opera e/ou do seu público-alvo. Certifique-se de estudar e seguir estes regulamentos para evitar consequências legais. É seguro procurar ajuda legal se você não tiver certeza.

dados pessoais (PII e não-PII)

os dados pessoais podem ser divididos em duas categorias, informações pessoalmente identificáveis (PII) e informações não pessoalmente identificáveis (não-PII).

informações de identificação pessoal (PII): PII é qualquer informação que pode ser usada para reconhecer a identidade de um indivíduo. É dividido em duas categorias

1. Informações vinculadas:

informações vinculadas são informações que podem ser usadas para identificar um indivíduo sem exigir informações/pontos de dados adicionais. Exemplos de informações vinculadas são:

1. nome Completo
2. endereço Físico
3. endereço de e-Mail
4. detalhes de início de sessão
5. número da carteira de habilitação
6. número de segurança Social
7. número do Passaporte
8. cartão de Crédito/débito
9. Data de nascimento
10. número de Telefone

2. Informação vinculável: informação vinculável é qualquer informação que não pode identificar uma pessoa por conta própria, mas pode fazê-lo quando é clubbed com outra informação. Exemplos de informações vinculáveis incluem:

1. nome ou sobrenome
2. Localização — País, estado, cidade, CEP
3. Gênero
4. Raça e etnia
5. grupo Etário
6. detalhes do Trabalho

Informações Não Identificáveis Pessoalmente (Non-PII): Não-PII é o oposto do PII, o que é informação anónima e não pode ser utilizado para identificar uma pessoa. Exemplos de não-PII incluem:

1. endereço IP
2. Cookies
3. IDs de Dispositivo

Nota: Você pode estar se perguntando por que optamos por incluir não PII na seção de dados pessoais, embora não ajude a identificar indivíduos. A razão é que várias leis tratam esses pontos de dados de maneira diferente. Por exemplo, de acordo com o GDPR, não PII, como cookies, podem ser categorizados como dados pessoais. Então, para evitar qualquer confusão potencial, nós os agrupamos sob um guarda-chuva.

dados de engajamento

os dados de engajamento informam como seus clientes interagem com sua marca por meio de vários caminhos de marketing. Esses dados incluem informações como o comportamento do cliente no site, sua interação com você nas redes sociais e por meio do atendimento ao cliente e assim por diante. Aqui estão as inclusões de cada canal:

1. interações de sites e aplicativos móveis: visitas a sites, aderência a aplicativos, páginas mais visualizadas, fluxo de Usuários, fontes de tráfego, etc.
2. engajamento de mídia Social: curtidas de Postagens, compartilhamentos de Postagens, respostas de Postagens, visualizações de vídeo nativas, etc.Engajamento por e-mail: taxa de abertura, taxa de cliques, taxa de rejeição, encaminhamentos de E-mail, etc.
3. Informações De Atendimento Ao Cliente: Número de tickets, detalhes de reclamação/consulta, Feedback, etc.
4. engajamento de Anúncios Pagos: impressões, taxa de cliques, custo por clique/mille, conversões, etc.

dados comportamentais

os dados comportamentais ajudam a descobrir padrões subjacentes que seus clientes revelam durante a jornada de compra. Os dados de engajamento podem ou não fazer parte dos dados comportamentais. Veja como você pode coletar esses dados:

1. Dados Transacionais: Detalhes da Assinatura, detalhes da compra, compras anteriores, valor médio do pedido, dados de abandono do carrinho, valor médio da vida útil do cliente, Detalhes do programa de fidelidade do cliente, etc.

2. Uso do produto: ações repetidas, uso de recursos, Duração do recurso, conclusão da tarefa, dispositivos, etc.

3. Dados qualitativos: atenção do Usuário, mapas de calor (cliques, rolagem, dados de movimento do mouse), etc.

dados atitudinais:

os dados atitudinais são movidos pelos sentimentos e emoções de seus clientes. É assim que eles percebem sua marca e ofertas. Como os dados atitudinais são principalmente qualitativos e subjetivos, para obter resultados concretos, é aconselhável combiná-los com dados quantitativos.

os dados atitudinais geralmente são pesquisados por meio de pesquisas, entrevistas, grupos focais, feedback, reclamações de clientes, avaliações, etc. Aqui estão alguns exemplos de atitudes de dados:

1. a satisfação do Cliente
2. Sentimentos
3. Produto conveniência
4. Preferências >
5. Motivações e desafios
6. Comprar critérios de

Saiba Mais: o Que É Cliente do google Analytics? Definição, processo, principais tendências e exemplos

como coletar dados do cliente?

os profissionais de marketing podem coletar dados de todos os canais em que o cliente interage com a marca. Embora provavelmente existam centenas de maneiras de coletar dados do cliente, nesta seção, veremos os caminhos mais essenciais que você pode usar para conhecer melhor seus clientes.

Antes de nos aprofundarmos em como você pode coletar dados do cliente, responda às cinco perguntas a seguir:

1. quais são os diferentes pontos de dados que você deve coletar?
2. como você deve organizar os dados? Quais ferramentas você precisaria para armazená-lo?
3. quais medidas você deve tomar para proteger os dados do cliente? E você é transparente com seus clientes sobre como você coleta suas informações?
4. você garantiu que seus métodos de coleta de dados estejam em conformidade com as leis e regulamentos do seu país?
5. como você vai usar os dados para o benefício da organização?

depois de decidir sobre essas perguntas, você pode ver como coletar dados do cliente.

Website do google Analytics

o Seu website é muitas vezes o principal canal que os seus clientes interagem com. Você pode coletar dados do cliente, como suas características demográficas e geográficas, juntamente com o engajamento e dados comportamentais.

ferramentas como Google Analytics, Mixpanel, Piwik PRO e Matomo ajudam você a entender seus interesses, fontes de referência, detalhes de conversão, juntamente com seu comportamento em tempo real em seu site.Embora essas ferramentas tenham deficiências, como a incapacidade de coletar informações qualitativas, você pode compensá-las usando ferramentas visuais/de experimentação, como Crazy Egg, Optimizely, VWO e Hotjar. Essas ferramentas ajudam você a entender o comportamento do usuário por meio de mapas de calor, gravações de sessão e visualização de funil de conversão.

mídias sociais

você pode saber muito sobre seus clientes com base em como eles interagem com você nas mídias sociais. Além de usar métricas básicas de engajamento (como curtidas, comentários e compartilhamentos), você pode conhecer muito sobre seus clientes por meio da seção nativa de análise/insights de cada plataforma de mídia social.

por meio dos esforços de gerenciamento de reputação on-line (ORM), você pode coletar dados do cliente que permitem entender o sentimento geral em torno de sua marca e ofertas.

você pode aumentar a ante das atividades de coleta de dados de seus clientes investindo em anúncios de mídia social. Por meio dos recursos de segmentação das plataformas de mídia social, você pode entender os interesses e outras características de seus clientes. Ao enviar sua lista de E-mail em plataformas de mídia social usando o recurso de Público Personalizado, você pode descobrir o comportamento deles em um canal de mídia social específico para saber mais sobre eles.

pixels de rastreamento

um pixel de rastreamento é um pedaço de código HTML ou JavaScript inserido em um site ou um e-mail que registra cada visitante aterrissando em seu site ou abrindo o e-mail. Os pixels de rastreamento podem gravar endereços IP, sistemas operacionais, navegadores, etc. o que, por sua vez, ajuda os anunciantes a executar campanhas sofisticadas de remarketing.

por meio do rastreamento de pixels, os profissionais de marketing também podem conhecer as atividades de conversão de seus clientes.

informações de contato

as informações de contato são talvez as informações mais importantes do ponto de vista da comunicação com seus clientes. É improvável que seus clientes compartilhem todas as informações desde o início. É aconselhável coletar seus detalhes considerando o estágio da jornada do comprador. Por exemplo, formas mais longas serão ineficazes no início do estágio. Certifique-se de fornecer recompensas/incentivos apropriados quando seus clientes fornecerem seus dados.

comentários e Pesquisas de clientes

comentários e pesquisas de clientes são eficazes para reunir interesses, gostos e preferências de seus clientes. Ao fazer as perguntas certas, as pesquisas podem ajudá-lo a coletar dados qualitativos e atitudinais.

você pode receber feedback sobre suas ofertas, Serviços, vendas e atividades de marketing por meio de pesquisas. Usando o Net Promoter Score (NPS), você pode compreender a avidez de seus produtos entre seus clientes.

software de atendimento Ao cliente

um software de atendimento ao cliente ajuda você a entender as instâncias em que seus clientes procuram ajuda, problemas existentes em seu produto, a complexidade desses problemas, o meio que seus clientes escolhem para se conectar com você, quanto tempo leva para resolver uma consulta e como ela pode ser otimizada.

com base nesses dados, os profissionais de marketing podem avaliar a satisfação do cliente.

Saiba Mais: Top 10 Digital Customer Experience (CX) plataformas de Software para 2020

informações transacionais

dependendo do seu modelo de negócios, existem diferentes maneiras de coletar dados transacionais do cliente. Para um negócio SaaS, muitas vezes é inteiramente através de meios on-line, e normalmente consiste nos dados padrão, como os detalhes da assinatura do cliente.Por exemplo, para um negócio de comércio eletrônico, ele incluirá dados de abandono de carrinho, enquanto para uma marca de varejo com lojas físicas, dependerá principalmente do Sistema PoS (Ponto de venda) para coletar dados de compra.

além dessas sete maneiras, você pode coletar dados do cliente por meio de grupos focais, entrevistas com clientes, plataforma de gerenciamento de dados (DMP), para citar alguns.

validar dados do cliente

garantir a precisão dos dados do cliente é essencial para o sucesso de seus esforços de marketing. Os dados precisos do cliente não apenas aumentam seus esforços de marketing, mas também evitam a perda de tempo e recursos monetários e evitam ainda mais uma má experiência de cliente.

portanto, validando os principais pontos de dados do cliente-nome, endereço de E-mail, endereço físico, número de contato, etc. é crucial para a precisão e integridade dos dados.

veja como você pode validar os dados do seu cliente:

1. ter um plano de validação de dados ajuda você a definir as expectativas certas desde o início. O plano deve estabelecer seus marcos Para medir o progresso. Ele também deve considerar o impacto que pode ter nas operações existentes e garantir que haja tempo suficiente para resolver quaisquer obstáculos potenciais que possam surgir.
2. em seguida, verifique o tamanho dos dados e se os dados estão disponíveis em sua totalidade. Além disso, meça o número de registros de clientes, o tamanho dos dados e os IDs exclusivos.
3. o enriquecimento de dados ajuda os profissionais de marketing a validar e refinar os dados dos clientes, verificando seus dados internos/primários em relação a fontes de dados confiáveis de terceiros.O enriquecimento de dados também ajuda a eliminar redundâncias de dados e atualizar registros existentes.
4. o objetivo da validação de dados é estabelecer um registro dourado ou uma única fonte de verdade. Com a ajuda do customer data integration (CDI), você pode coletar, organizar e unificar os dados do cliente para obter uma visão de 360 graus de seus clientes.

dica: leia os conceitos básicos de gerenciamento de dados do cliente Parte I e Parte II de nossa série MarTech101 para entender esses conceitos completamente.

a análise de dados do cliente

a análise de dados do cliente é um empreendimento importante. Uma coisa é coletar dados do cliente, mas é um jogo de bola totalmente novo para obter insights acionáveis a partir dele.

um dos maiores desafios com a análise de grandes conjuntos de dados do cliente é analisar informações qualitativas, pois são subjetivas e variam de pessoa para pessoa. Mas antes de entrarmos em como você pode analisar informações qualitativas, vamos entender como a mineração de dados pode ajudar a analisar dados quantitativos.

Análise Quantitativa de Dados do Cliente Utilizando Mineração de Dados

mineração de Dados usa os conceitos de estatística, inteligência artificial e aprendizado de máquina para analisar grandes conjuntos de dados e identificar padrões subjacentes. Você pode usar as seguintes técnicas de mineração de dados para extrapolar insights acionáveis:

1. Classificação: Esta técnica requer que você categorizar dados em um determinado conjunto de categorias (classes). Por exemplo, com base nos grupos de renda e no histórico de compras de seus clientes, você pode torná-los ofertas de produtos personalizadas
2. mineração de regras de associação: a Associação usa correlação para identificar padrões em um determinado conjunto de dados. Ele usa o raciocínio’ se isso…então… ‘ para prever resultados. Os mecanismos de recomendação usam a mineração de regras de associação para recomendar produtos ou conteúdo.
3. detecção de Outlier: você pode usar essa técnica para identificar anomalias ou padrões inesperados nos dados. Por exemplo, se você vir um aumento inesperado durante as vendas do produto em um período, poderá encontrar a causa raiz e tomar a decisão necessária.
4. Clustering: a análise de Cluster é usada para classificar os dados em categorias homogêneas com base em uma característica/característica
5. Análise de regressão: a regressão é usada para identificar a relação entre diferentes pontos de dados. É útil entender como a presença de uma característica específica afeta outras características no conjunto.
6. Previsão: Com a ajuda da Previsão, você pode prever o comportamento futuro de seus clientes com base em seu histórico.

junto com a mineração de dados, os profissionais de marketing também podem usar técnicas de visualização de dados e inteligência de negócios para extrair informações significativas de dados quantitativos.

analisando dados qualitativos

informações coletadas por meio de software de atendimento ao cliente, entrevistas, feedback, pesquisas, etc. tende a ser de natureza qualitativa e, portanto, as técnicas tradicionais de mineração de dados não seriam eficazes nelas. No entanto, você pode usar os seguintes métodos para extrair revelações deles:

1. Análise de conteúdo: na análise de conteúdo, você destaca palavras-chave, ideias ou temas relevantes para encontrar suas ocorrências em seus dados. Por exemplo, ao analisar pesquisas, você pode criar uma lista de problemas identificados por sua equipe interna e descobrir diferentes palavras-chave que um cliente usaria para descrevê-las. Agora, analisando a pesquisa, você pode entender como pode melhorar seu produto.
2. análise narrativa: as pessoas se comunicam por meio de histórias. Com uma análise narrativa, você pode identificar como os clientes comunicam histórias e ideias, o que pode ajudá-lo a entender como os clientes se sentem sobre sua marca e ofertas.

Benefícios de Cliente de Análise de Dados

Aqui estão cinco maneiras de analisar os dados do cliente podem ajudar você a saber mais sobre os seus clientes, marcas e ofertas:

1. Se você já tiver criado comprador persona modelos, com base no cliente, análise de dados, você pode fazer os necessários ajustes destes modelos para mantê-los atualizados.
2. você pode segmentar seus clientes com base em suas características geográficas, demográficas ou psicográficas.
3. ajuda você a entender as necessidades e os pontos problemáticos de seus clientes e a adaptar as mensagens do seu produto de acordo. Você também pode melhorar sua narrativa para justificar o aspecto preço-benefício do seu produto.
4. pode ajudá-lo a otimizar suas campanhas de marketing.
5. a análise de dados do Cliente também pode ajudá-lo a aumentar o valor da vida útil do cliente e reduzir a rotatividade.

Saiba Mais: O Que É Resolução De Identidade? Definição, processo, vantagens com exemplos

conclusão

para resumir, analisamos o conceito de dados do cliente, seus vários tipos, incluindo pessoal (PII e não-PII), engajamento, Comportamental e atitudinal. Cobrimos sete maneiras pelas quais você pode coletar dados do cliente e aprender tudo sobre como analisar e validar esses dados, além dos benefícios de fazer isso.

espero que este artigo tenha ajudado você a entender o básico dos dados do cliente. Agora você pode começar a coletar e analisar seus dados para melhorar sua estratégia de negócios e ROI.