ce sunt datele clienților? Definiție, Tipuri, colectare, validare și analiză

datele clienților sunt informațiile comportamentale, demografice și personale despre clienți colectate de companii și companii de marketing pentru a înțelege, comunica și interacționa cu clienții.

în această tranșă de MarTech 101, ne uităm la elementele de bază ale datelor clienților. Vom începe prin înțelegerea definiției și tipurilor sale. Apoi aprofundăm modul în care puteți colecta, valida și analiza datele clienților.

cuprins

• ce sunt datele clienților?
• tipuri de date despre clienți
• cum se colectează datele despre clienți?
• validarea datelor clienților
• analiza datelor clienților
• beneficiile analizei datelor clienților
• concluzie

să începem!

Ce Sunt Datele Clienților?

datele despre clienți sunt definite ca informațiile pe care clienții dvs. le furnizează în timp ce interacționează cu afacerea dvs. prin intermediul site-ului dvs. web, al aplicațiilor mobile, al sondajelor, al rețelelor sociale, al campaniilor de marketing și al altor căi online și offline.

datele clienților reprezintă o piatră de temelie pentru o strategie de afaceri de succes. Organizațiile bazate pe date își dau seama de importanța acestui lucru și iau măsuri pentru a se asigura că colectează punctele de date necesare clienților care le-ar permite să îmbunătățească experiența clienților și să ajusteze strategia de afaceri în timp.

tipuri de date despre clienți

o organizație colectează o multitudine de puncte de date despre clienți pe parcursul călătoriei cumpărătorului. Volumul acestor puncte de date este vast și, pentru o ușurință de înțelegere, le-am separat în diferite categorii.

Să analizăm diferitele tipuri de date despre clienți pe care trebuie să le colectați pentru a vă îmbunătăți strategia de afaceri.

notă: Colectarea și stocarea datelor clienților este un subiect complicat, care este în mare parte dictat de regulile și reglementările (cum ar fi GDPR) din țara din care operează organizația dvs. și/sau din cea a publicului dvs. țintă. Asigurați-vă că studiați și urmați aceste reglementări pentru a evita consecințele juridice. Este sigur să solicitați ajutor juridic dacă nu sunteți sigur.

date cu caracter Personal (PII și Non-PII)

datele cu caracter Personal pot fi împărțite în două categorii, Informații de identificare personală (PII) și informații de identificare Non-personală (Non-PII).

informații de identificare personală (PII): PII este orice informație care poate fi utilizată pentru a recunoaște identitatea unui individ. Acesta este împărțit în două categorii

1. Informații legate:

informațiile legate sunt informații care pot fi utilizate pentru a identifica o persoană fără a necesita Informații/puncte de date suplimentare. Exemple de informații legate sunt:

1. numele complet
2. adresa fizică
3. adresa de e-mail
4. detalii de conectare
5. numărul permisului de conducere
6. numărul de securitate socială
7. numărul pașaportului
8. Detalii card de Credit/debit
9. data nașterii
10. număr de telefon

2. Informații corelabile: informații Corelabile este orice informație care nu poate identifica o persoană pe cont propriu, dar se poate face acest lucru atunci când este clubbed cu o altă bucată de informații. Exemple de informații corelabile includ:

1. nume sau prenume
2. locație — țară, stat, oraș, cod poștal
3. gen
4. rasă și etnie
5. grupa de vârstă
6. detalii loc de muncă

informații de identificare non-personale (Non-pii): non-pii este opusul pii, care este o informație anonimă și nu poate fi utilizată pentru a identifica o singură persoană. Exemple de non-PII includ:

1. adresa IP
2. cookie-uri
3. ID-uri de dispozitiv

notă: S-ar putea să vă întrebați de ce am ales să includem non-PII în secțiunea de date cu caracter personal, chiar dacă nu ajută la identificarea persoanelor. Motivul fiind, diverse legi trata aceste puncte de date în mod diferit. De exemplu, conform GDPR, non-PII, cum ar fi cookie-urile, pot fi clasificate ca date personale. Deci, pentru a evita orice confuzie potențială, le-am grupat sub o umbrelă.

date de implicare

datele de implicare vă arată modul în care clienții dvs. interacționează cu marca dvs. prin diferite căi de marketing. Aceste date includ informații precum comportamentul clientului pe site-ul web, interacțiunea acestuia cu dvs. pe rețelele de socializare și prin intermediul serviciului pentru clienți și așa mai departe. Iată incluziunile fiecărui canal:

1. Interacțiuni cu site-ul web și aplicațiile Mobile: vizite pe site-ul web, lipirea aplicațiilor, cele mai vizualizate pagini, fluxul de utilizatori, sursele de trafic etc.
2. social media Engagement: Postează like-uri, Postează share-uri, Postează răspunsuri, vizualizări video Native etc.
3. implicarea prin e-mail: rata de deschidere, rata de clic, rata de respingere, redirecționarea e-mailurilor etc.
4. Informații Despre Serviciul Clienți: Numărul de bilete, reclamație/interogare detalii, Feedback-ul, etc.
5. implicarea anunțurilor plătite: afișări, rata de clic, costul pe clic/mille, conversii etc.

date comportamentale

datele comportamentale vă ajută să descoperiți modelele de bază pe care clienții dvs. le dezvăluie în timpul călătoriei lor de cumpărare. Datele de implicare pot fi sau nu o parte a datelor comportamentale. Iată cum puteți aduna aceste date:

1. Date Tranzacționale: Detalii despre Abonament, Detalii despre achiziție, achiziții anterioare, valoarea medie a comenzii, date despre abandonarea coșului, valoarea medie a duratei de viață a clientului, detalii despre programul de fidelizare a clienților etc.

2. Utilizarea produsului: acțiuni repetate, utilizarea caracteristicilor, durata caracteristicilor, finalizarea sarcinilor, dispozitive etc.

3. Date calitative: atenția utilizatorului, hărți de căldură (clicuri, defilare, date de mișcare a mouse-ului) etc.

date atitudinale:

datele atitudinale sunt conduse de sentimentele și emoțiile clienților dvs. Este modul în care percep marca și ofertele dvs. Deoarece datele atitudinale sunt în mare parte calitative și subiective, pentru a obține rezultate concrete, este înțelept să le combinăm cu date cantitative.

datele atitudinale sunt de obicei cercetate prin sondaje, interviuri, focus grupuri, feedback, reclamații ale clienților, recenzii etc. Iată câteva exemple de date atitudinale:

1. satisfacția clienților
2. sentimente
3. dezirabilitatea produsului
4. Preferințe
5. motivații și provocări
6. criterii de achiziție

Aflați mai multe: Ce este Analiza clienților? Definiție, Proces, tendințe cheie și exemple

cum se colectează datele clienților?

marketerii pot colecta date de pe fiecare canal pe care clientul interacționează cu marca. Deși există probabil sute de modalități de colectare a datelor clienților, în această secțiune, vom analiza cele mai esențiale căi pe care le puteți utiliza pentru a vă cunoaște mai bine clienții.

înainte de a aprofunda modul în care puteți colecta datele clienților, răspundeți la următoarele cinci întrebări:

1. care sunt diferitele puncte de date pe care ar trebui să le colectați?
2. cum ar trebui să organizați datele? Ce instrumente ați avea nevoie pentru a le stoca?
3. ce măsuri ar trebui să luați pentru a proteja datele clienților? Și sunteți transparent cu clienții dvs. cu privire la modul în care colectați informațiile lor?
4. v-ați asigurat că metodele dvs. de colectare a datelor respectă legile și reglementările țării dvs.?
5. cum veți utiliza datele în beneficiul organizației?

odată ce ați decis cu privire la aceste întrebări, puteți să vă uitați la modul de colectare a datelor despre clienți.

analiza site-ului web

site-ul dvs. web este adesea canalul principal cu care interacționează clienții dvs. Puteți colecta date despre clienți, cum ar fi caracteristicile lor demografice și geografice, împreună cu date de implicare și comportament.

instrumente precum Google Analytics, Mixpanel, Piwik PRO și Matomo vă ajută să înțelegeți interesele, sursele de recomandare, detaliile conversiilor, împreună cu comportamentul lor în timp real pe site-ul dvs. web.

în timp ce aceste instrumente au deficiențe, cum ar fi incapacitatea de a colecta informații calitative, le puteți compensa folosind instrumente vizuale/experimentare, cum ar fi Crazy Egg, Optimizely, VWO și Hotjar. Aceste instrumente vă ajută să înțelegeți comportamentul utilizatorului prin hărți de căldură, înregistrări de sesiuni și vizualizarea canalului de conversie.

Social Media

puteți ști multe despre clienții dvs. în funcție de modul în care interacționează cu dvs. pe social media. În afară de utilizarea valorilor de bază ale implicării (cum ar fi aprecieri, comentarii și partajări), puteți cunoaște multe despre clienții dvs. prin intermediul secțiunii native analytics/insights a fiecărei platforme de socializare.

prin eforturile de gestionare a reputației online (ORM), puteți aduna date despre clienți care vă permit să înțelegeți sentimentul general din jurul mărcii și ofertelor dvs.

puteți crește ante-ul activităților de colectare a datelor clienților dvs. investind în reclame pe rețelele de socializare. Prin capacitățile de direcționare ale platformelor de socializare, puteți înțelege interesele și alte caracteristici ale clienților dvs. Încărcând lista de e-mailuri pe platformele de socializare folosind funcția de audiență personalizată, puteți descoperi comportamentul acestora pe un anumit canal de socializare pentru a afla mai multe despre ele.

pixeli de urmărire

un pixel de urmărire este o bucată de cod HTML sau JavaScript inserat într-un site web sau într-un e-mail care înregistrează fiecare vizitator care aterizează pe site-ul dvs. web sau deschide e-mailul. Pixelii de urmărire pot înregistra adrese IP, sisteme de operare, browsere etc. ceea ce, la rândul său, îi ajută pe agenții de publicitate să deruleze campanii sofisticate de remarketing.

prin pixeli de urmărire, marketerii pot cunoaște și activitățile de conversie ale clienților lor.

informații de Contact

informațiile de Contact sunt probabil cele mai importante informații din perspectiva comunicării cu clienții dvs. Este puțin probabil ca clienții dvs. să împărtășească toate informațiile de la început. Este înțelept să colectați detaliile lor având în vedere stadiul călătoriei cumpărătorului. De exemplu, formele mai lungi vor fi ineficiente la începutul etapei. Asigurați-vă că oferiți recompense/stimulente adecvate atunci când clienții dvs. furnizează datele lor.

Feedback-ul și sondajele clienților

feedback-ul și sondajele clienților sunt eficiente pentru a aduna interesele, gusturile și preferințele clienților dvs. Punând întrebările corecte, sondajele vă pot ajuta să colectați date calitative, atitudinale.

puteți primi feedback cu privire la ofertele, serviciile, vânzările și activitățile de marketing prin sondaje. Folosind net promotor Score (NPS), puteți înțelege aviditatea produselor dvs. în rândul clienților dvs.

software de servicii pentru clienți

un software de servicii pentru clienți vă ajută să înțelegeți situațiile în care clienții dvs. solicită ajutor, problemele existente în produsul dvs., complexitatea acestor probleme, mediul în care clienții dvs. aleg să se conecteze cu dvs., cât timp este nevoie pentru a rezolva o interogare și cum poate fi optimizată.

pe baza acestor date, marketerii pot evalua satisfacția clienților.

Aflați Mai Multe: Top 10 platforme software pentru experiența digitală a clienților (CX) pentru 2020

informații tranzacționale

în funcție de modelul dvs. de afaceri, există diferite modalități de colectare a datelor tranzacționale ale clienților. Pentru o afacere SaaS, este adesea în întregime prin mijloace online și constă de obicei din date standard, cum ar fi detaliile abonamentului clientului.

de exemplu, pentru o afacere de comerț electronic, aceasta va include date privind abandonarea coșului, în timp ce pentru o marcă de vânzare cu amănuntul cu magazine de cărămidă și mortar, se va baza în primul rând pe sistemul PoS (Point of sale) pentru a colecta date de achiziție.

în afară de aceste șapte moduri, puteți colecta date despre clienți prin focus grupuri, interviuri cu clienții, platforma de gestionare a datelor (DMP), pentru a numi câteva.

validarea datelor clienților

asigurarea acurateței datelor clienților dvs. este esențială pentru succesul eforturilor dvs. de marketing. Datele exacte ale clienților nu numai că stimulează eforturile dvs. de marketing, dar previne, de asemenea, pierderea de timp și resurse monetare și previne în continuare un CX rău.

prin urmare, validarea punctelor cheie de date ale clienților — nume, adresă de e-mail, adresă fizică, număr de contact etc. este esențială pentru acuratețea și caracterul complet al datelor.

Iată cum puteți merge despre validarea datelor dvs. de client:

1. având un plan de validare a datelor vă ajută să setați așteptările corecte de la început. Planul ar trebui să stabilească etapele dvs. pentru a măsura progresul. De asemenea, ar trebui să ia în considerare impactul pe care l-ar putea avea asupra operațiunilor existente și să se asigure că există suficient timp pentru a rezolva eventualele obstacole care pot apărea.
2. apoi, verificați dimensiunea datelor și dacă datele sunt disponibile în întregime. De asemenea, măsurați numărul de înregistrări ale clienților, Dimensiunea datelor și ID-urile unice.
3. îmbogățirea datelor ajută specialiștii în marketing să valideze și să perfecționeze datele clienților prin verificarea datelor interne/primare ale acestora în raport cu surse de date terțe de încredere.
   îmbogățirea datelor vă ajută, de asemenea, să eliminați redundanțele de date și să actualizați înregistrările existente.
4. scopul validării datelor este de a stabili o înregistrare de aur sau o singură sursă de adevăr. Cu ajutorul integrării datelor clienților (CDI), puteți colecta, organiza și unifica datele clienților pentru a obține o vizualizare de 360 de grade a clienților dvs.

sfat: citiți elementele de bază ale gestionării datelor clienților Partea I și partea II din seria noastră MarTech101 pentru a înțelege bine aceste concepte.

analiza datelor clienților

analiza datelor clienților este o întreprindere majoră. Este un lucru să colectezi date despre clienți, dar este un joc cu totul nou pentru a obține informații acționabile din acesta.

una dintre cele mai mari provocări cu analizarea seturilor mari de date despre clienți este analiza informațiilor calitative, deoarece sunt subiective și variază de la persoană la persoană. Dar, înainte de a intra în modul în care puteți analiza informații calitative, să înțelegem modul în care exploatarea datelor poate ajuta la analiza datelor cantitative.

analiza datelor cantitative ale clienților folosind Data Mining

data mining folosește conceptele de statistici, inteligență artificială și învățare automată pentru a analiza seturi mari de date și pentru a identifica modelele de bază. Puteți utiliza următoarele tehnici de extragere a datelor pentru a extrapola informații acționabile:

1. clasificare: această tehnică necesită Clasificarea datelor într-un set dat de categorii (clase). De exemplu, pe baza grupurilor de venituri și istoricul achizițiilor clienților dvs., le puteți face oferte de produse personalizate
2. exploatarea regulii de asociere: Asociația folosește corelația pentru a identifica tiparele dintr-un set de date dat. Folosește raționamentul ‘dacă asta … atunci asta …’ pentru a prezice rezultatele. Motoarele de recomandare utilizează exploatarea regulilor de asociere pentru a recomanda produse sau conținut.
3. detecție Outlier: puteți utiliza această tehnică pentru a identifica anomalii sau modele neașteptate în date. De exemplu, dacă observați o creștere neașteptată în timpul vânzărilor de produse într-o perioadă, puteți găsi cauza principală a acesteia și puteți lua decizia necesară.
4. Clustering: analiza Cluster este utilizată pentru a clasifica datele în categorii omogene pe baza unei caracteristici/caracteristici
5. analiza de regresie: Regresia este utilizată pentru a identifica relația dintre diferite puncte de date. Este util să înțelegem modul în care prezența unei caracteristici specifice afectează alte caracteristici din set.
6. predicție: Cu ajutorul predicției, puteți Prognoza comportamentul viitor al clienților dvs. pe baza istoricului lor.

împreună cu extragerea datelor, specialiștii în marketing pot utiliza, de asemenea, tehnici de vizualizare a datelor și informații de afaceri pentru a extrage informații semnificative din date cantitative.

analiza datelor calitative

informații colectate prin intermediul software-ului de servicii pentru clienți, interviuri, feedback, sondaje etc. tinde să fie de natură calitativă și, prin urmare, tehnicile tradiționale de extragere a datelor nu ar fi eficiente asupra lor. Cu toate acestea, puteți utiliza următoarele metode pentru a extrage revelații din ele:

1. analiza conținutului: în analiza conținutului, evidențiați cuvinte cheie, idei sau teme relevante pentru a găsi evenimentele lor în datele dvs. De exemplu, în timp ce analizați sondajele, puteți crea o listă de probleme identificate de echipa dvs. internă și puteți descoperi diferite cuvinte cheie pe care un client le-ar folosi pentru a le descrie. Acum, analizând sondajul, puteți înțelege cum vă puteți îmbunătăți produsul.
2. analiza narativă: oamenii comunică prin povești. Cu o analiză narativă, puteți identifica modul în care clienții comunică povești și idei, ceea ce vă poate ajuta în continuare să înțelegeți cum se simt clienții despre marca și ofertele dvs.

beneficiile analizei datelor clienților

iată cinci moduri în care analiza datelor clienților vă poate ajuta să aflați mai multe despre clienții, mărcile și ofertele dvs.::

1. dacă ați creat deja șabloane buyer persona, pe baza analizei datelor clienților, puteți face modificările necesare în aceste șabloane pentru a le menține actualizate.
2. vă puteți segmenta clienții în funcție de caracteristicile lor geografice, demografice sau psihografice.
3. vă ajută să înțelegeți nevoile și punctele de durere ale clienților dvs. și să vă adaptați mesageria produsului în consecință. De asemenea, vă puteți îmbunătăți narațiunea pentru a justifica aspectul preț-beneficiu al produsului dvs.
4. vă poate ajuta în eficientizarea campaniilor de marketing.
5. analiza datelor clienților vă poate ajuta, de asemenea, să creșteți valoarea vieții clienților și să reduceți putina.

Aflați Mai Multe: Ce Este Rezoluția Identității? Definiție, Proces, avantaje cu exemple

concluzie

pentru a rezuma, am analizat conceptul de date despre clienți, diferitele sale tipuri, inclusiv personale (PII și Non-PII), angajament, comportament și atitudine. Am acoperit șapte moduri în care puteți colecta date despre clienți și am învățat totul despre analiza și validarea acestor date, plus beneficiile de a face acest lucru.

Sper că acest articol v-a ajutat să înțelegeți elementele de bază ale datelor clienților. Acum Puteți începe să colectați și să analizați datele dvs. pentru a vă îmbunătăți strategia de afaceri și rentabilitatea investiției.