stringtranslate.com

Данные о клиентах

Данные о клиентах или потребительские данные относятся ко всем персональным, поведенческим и демографическим данным, которые собираются маркетинговыми компаниями и отделами из их клиентской базы. [1] В некоторой степени сбор данных от клиентов вторгается в конфиденциальность клиентов , точные ограничения на тип и объем собираемых данных должны регулироваться. [2] [3] Собранные данные обрабатываются в аналитике клиентов . Таким образом, сбор данных направлен на понимание поведения клиентов ( решения о покупке и т. д.) и, в конечном итоге, на максимизацию прибыли за счет консолидации и расширения клиентской базы. [4]

В эпоху Интернета основным методом сбора данных о клиентах являются явные онлайн-опросы , [5] а также скрытые методы, такие как измерение показателей кликов и отказов . [ необходима ссылка ]

Онлайн-опросы — это прямой подход, позволяющий компаниям собирать подробную информацию о клиентах, задавая конкретные вопросы. Этот метод предоставляет качественные данные, которые можно анализировать для понимания предпочтений, мнений и поведения клиентов.

Измерение показателей кликабельности (CTR) — еще один важный метод. CTR измеряет, как часто люди, увидев онлайн-рекламу или ссылку, в конечном итоге нажимают на нее. Эта метрика помогает компаниям оценить эффективность своих маркетинговых кампаний и понять, что привлекает внимание их аудитории.

Показатели отказа измеряют, как часто пользователи покидают веб-сайт или онлайн-процесс до завершения предполагаемого действия, например заполнения формы или совершения покупки. Высокие показатели отказа могут указывать на проблемы с удобством использования веб-сайта или клиентским путем, предоставляя ценные данные для улучшения пользовательского опыта и увеличения конверсий.

В совокупности эти методы обеспечивают комплексное представление о поведении и предпочтениях клиентов, позволяя компаниям принимать решения на основе данных и совершенствовать свои маркетинговые стратегии.

Данные о клиентах собираются для исследования клиентов , особенно для исследования удовлетворенности клиентов , и предположительно служат для повышения общей удовлетворенности клиентов . [6]

Уровни информации

Возможная классификация информации о корпоративных клиентах была предложена Минной Дж. Роллинз, которая выделила уровни a) рыночный, b) организационный, c) бизнес-единица и d) индивидуальный. [7] Для частных потребителей различными уровнями являются a) персональные идентификационные данные , b) психографические данные, c) транзакционные (покупочные) данные, d) демографические и e) финансовые данные. [6] В то время как уровень индивидуальных данных для корпоративных клиентов в некоторой степени совпадает с данными, полученными от индивидуальных потребителей, другие уровни, связанные с бизнесом, примерно соответствуют демографической части индивидуальных клиентов. [8]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Кролл, Ли; Фельдман, Х. Ли; Шинберг, Алан (23 мая 2019 г.). «Пора принять конфиденциальность и безопасность данных клиентов». Блог инноваций IBM RegTech . Архивировано из оригинала 8 июля 2019 г. Получено 24 января 2020 г.
  2. ^ Гупта, Сачин; Шнайдер, Мэтью (1 июня 2018 г.). «Защита конфиденциальности клиентов требует большего, чем анонимизация их данных». Harvard Business Review . Получено 24 января 2020 г.
  3. ^ Браун, Брэд; Канагасабай, Кумар; Пант, Прашант; Пинту, Гонсало Серпа (15.03.2017). «Извлечение ценности из данных о клиентах». McKinsey & Company . Получено 15.08.2018 . В мире, который все больше ориентируется на клиентов, способность извлекать и использовать информацию о клиентах для формирования продуктов, решений и процесса покупки в целом имеет решающее значение. Исследования показывают, что организации, которые используют информацию о поведении клиентов, превосходят своих конкурентов на 85 процентов по росту продаж и более чем на 25 процентов по валовой прибыли.1 Данные о клиентах следует рассматривать как стратегические. ... Информация о том, что покупают клиенты, сколько раз они обращаются в службу поддержки клиентов и как долго они задерживаются на определенном веб-сайте, может создать проницательное повествование о привычках и предпочтениях покупателей.
  4. ^ Дин, Кевин (28.09.2022). «Открытое письмо маркетологам и специалистам по данным». AnalyticsIQ . Получено 02.10.2023 .
  5. ^ ab Shandrow, Kim Lachance (8 февраля 2015 г.). «10 вопросов, которые следует задать при сборе данных о клиентах». Entrepreneur . Получено 24 января 2020 г. .
  6. ^ Роллинз, Минна Дж. (октябрь 2014 г.). «Типы информации о клиентах, собираемой о корпоративных клиентах». Использование информации о клиентах и ​​ее влияние на эффективность работы компании-продавца с клиентами на рынках B2B — эмпирическое исследование (Отчет). Архивировано из оригинала 12 марта 2024 г. — через ResearchGate.
  7. ^ Чуй, Майкл; Хазан, Эрик; Робертс, Роджер; Сингла, Алекс; Смайе, Кейт; Сухаревский, Алекс; Йи, Ларейна; Земмел, Родни (14 июня 2023 г.). «Экономический потенциал генеративного ИИ». McKinsey . Получено 2023-10-02 .