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收集并更好地利用客户数据的 7 个步骤
收集客户的营销数据是发展业务最重要的事情之一。掌握正确的数据可让您的团队完成多项任务:
- 提高品牌知名度
- 强化你的信息传递
- 改善您的产品、服务和整体客户体验
但这假设您知道如何有效地收集所需的客户数据 — 并且知道如何使用它来进行必要的改进。
不幸的是,虽然大多数公司都了解使用客户数据的重要性,但许多公司在实际尝试时却未能做到这一点。
根据Sitecore 收集的数据:
- 42% 的公司无法整合其数据收集工具
- 31% 缺乏充分分析客户数据的能力
- 20% 没有收集在线客户数据所需的工具
- 15% 缺乏存储客户数据的技术
然而,近年来,客户数据已成为全球商业领袖的首要任务。
来源
显而易见的是:
客户数据应成为业务的核心,否则您将很快落后于竞争对手。在本文中,我们将讨论如何更好地控制和利用客户数据。
让我们开始吧。
在本文中
- 1. 确定您的业务和客户体验目标
- 2.了解你需要挖掘哪些客户数据
- 3. 确定您的客户数据源
- 4. 确定要投资的工具和技术
- 5. 制定标准操作程序以促进数据收集和分析
- 6. 采取系统性和战略性的行动
- 7.修改和改进与数据相关的流程
- 客户数据是改善客户体验的关键
1. 确定您的业务和客户体验目标
正如我们所说,收集客户数据的原因有很多。
在开始收集数据之前,你必须清楚自己打算如何处理收集到的数据,这一点至关重要。
在发展业务方面,您需要有一个明确的目标。
您是否希望扩大客户群?从现有受众群体中创造更多价值?增加参与度和忠诚度?
一旦确定了业务目标,您就需要考虑需要改进客户体验的哪些方面才能实现这些目标。
也许您需要创建更具吸引力和针对性的内容来吸引新客户。
也许您需要改进交付方式和时间来保持现有客户的参与度。
或者,您可能需要开发更有价值的产品或服务,以确保您最有价值的客户不断回头购买更多产品或服务。
此时,你掌握的知识将非常笼统。毕竟,由于你尚未深入研究细节数据,因此你对客户体验方面需要改进的地方只有粗略的了解。
但是,有了这种粗略的了解,再加上营销、销售、支持和设计团队带来的知识,您将能够专注于改善客户体验所需的特定数据,并更有效地实现业务目标。除此之外,您还可以随时将 数据导入 Google 表格,确保您将所有必要的客户信息集中在一个地方。这将帮助您根据确凿的事实做出更好的业务决策。
2.了解你需要挖掘哪些客户数据
说到具体数据……
一旦您确定了下一个计划的重点,您就需要确定要重点收集哪些数据。
在这里,尽可能全面是至关重要的。忽略或无视某些信息可能会导致您的团队对您的客户做出假设或得出错误的结论——这最终会导致您的努力偏离轨道。
三类客户数据
为了真正了解您的客户,您需要收集三类主要数据。
综合起来,这些数据将帮助你充实你的目标人物资料,然后可以利用这些数据制定计划,更好地服务你的受众。
识别和描述客户数据侧重于从人口统计学角度分析您的客户。此类数据的一些关键示例包括客户的以下信息:
- 年龄
- 性别
- 地点
- 婚姻状况
- 教育程度
- 职业/事业
- 财务状况
心理客户数据考虑了客户的态度、兴趣和观点,这些构成了他们的生活方式。利用这些信息,您可以开发适合您的受众整体生活方式的产品、服务、产品和服务。
行为客户数据侧重于客户作为消费者所采取的行动。有了行为数据,您将清楚地了解客户在与诸如您的品牌互动时采取进一步行动的原因。
以下是人物档案的示例:
来源
再次强调,如果缺少这其中的一块,您在努力吸引目标受众并向其提供价值时就有可能达不到目标。
定量和定性数据
当您对客户进行更深入的研究时,您将收集各种定量和定性数据——这两者对于改善 CX 都至关重要。
定量数据本质上是数字,通常关注业务指标和参与结果。
以下是一些定量客户数据的示例:
- 平均订单价值
- 购物车放弃率
- 重复购买率
这些指标可适用于单个客户资料、细分受众群或整个客户群。请注意,定量数据与行为数据紧密相关,可确定客户在与您的品牌互动时采取某些行动的程度。
定性数据描述了客户的某些方面,以及/或者他们对您品牌的体验。产品评论、帮助台工单和对品牌代表的评论都提供了有关上述体验质量的信息。
您的团队必须分析和解释定量和定性数据,以确保准确性和完整性,并根据数据结果采取具体行动。
虽然您收集的所有客户数据都会为您的团队提供宝贵的见解,但从特定计划开始就缩小您的关注范围非常重要。这将帮助您的团队避免收集错误、不完整或过多的数据,因为这些数据很容易让您的下一个活动在开始之前就偏离轨道。
中国游戏数据:中国游戏行业收集了大量用户的习惯、消费模式和偏好数据,从而使他们能够进行有针对性 WhatsApp 号码数据 的营销。中国数据驱动广告:中国公司正在利用先进的数据分析技术,根据用户行为、人口统计和偏好制定非常有针对性的广告活动。
3. 确定您的客户数据源
按照今天的标准,收集客户数据时肯定不缺乏可用的资料来源。
这些来源主要分为四类:
零方数据
零方客户数据是指您的客户未经提示向您的团队提供的任何信息。
零方数据的一些主要示例包括:
- 未经请求的用户生成内容
- 帮助台咨询
- 社交媒体上的直接消息
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零方数据对你的团队来说非常有价值,主要有两个原因:
首先,由于您的客户是自愿提供相关信息的,因此您几乎可以肯定这些信息准确反映了他们对您品牌的看法。这些信息也具有独特性和私密性 — 这意味着这些信息包含只有您的品牌才能知晓的见解。
尽管零方数据是未经请求的,但您确实希望为客户提供大量机会来向您的团队提供此类信息。这意味着尽可能建立结构以支持双向沟通。
第一方数据
第一方客户数据是您的团队从客户征求和收集的信息。
基本上,您要求后客户提供的任何信息都可以被视为第一方数据。
一些例子:
- 联系表格数据
- 测验答案
- 实时聊天对话
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在收集第一方数据时,重点是要从客户那里获取特定信息。如果忽略了询问某个问题或请求某些数据,您就会错过进一步了解客户的绝佳机会。
(也就是说,您不想将这些活动拖延到令人厌烦的程度。相反,请专注于需要了解的客户数据 – 并确保您获得尽可能多的信息。)
第二方数据
第二方客户数据属于您的竞争对手,或者目标受众重叠的公司。
当然,你只能收集以某种方式公开的第二方数据。社交媒体评论、现场产品评论和已发布的报告都可以被视为第二方数据。
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深入研究这些数据的背景也很重要——表面上可能并不那么明显。例如,如果社交媒体上的一条评论可能涉及客户与竞争对手之间的先前交流,那么通过查看过去的交流,您可能会获得更多见解。
就这一点而言,您还需要对收集的任何第二方数据保持高度警惕。由于无法了解情况的整个背景,也无法了解信息的准确性,因此您不应将这些数据视为铁一般的事实。
不过,第二方数据可以为您收集的目标受众的其他信息增加一层洞察力。
第三方数据
第三方客户数据由报告利基行业或整体主题的组织精心整理和发布。
来源
例如,Statista 整理并呈现来自各个行业的数据。
第三方数据通常比较“不干涉”,提供相关数据的客观视图。不过,许多“行业现状”报告将深入了解所呈现数据背后的含义,这些含义由组织内的专家进行解释。
话虽如此,再次强调,考虑这些数据的背景(而不是将其视为真理)非常重要。尽管数据本身几乎肯定是准确的——而且相当全面——但重要的是要考虑这一切对贵公司未来发展意味着什么。
与您需要收集的不同类型的客户数据一样,深入挖掘所有可用的数据源以全面了解客户的需求和期望至关重要。
您可能还会意识到,通过深入挖掘客户,您可以扩展所收集的数据。例如,如果第三方报告揭示了第一方数据未发现的洞察,您将希望为客户创造机会来扩展您所了解到的内容。
再次强调,如今您的团队可以使用的数据源比以往任何时候都多。如果您想知道如何为客户提供最好的服务,您需要充分利用您掌握的每一种资源。
4. 确定要投资的工具和技术
由于存在如此多的客户数据,并且有如此多的来源可以从中提取数据,您将需要大量的技术援助。
幸运的是,有许多工具可以帮助您完成该过程的每个阶段。
数据收集工具
首先,您需要投资软件来帮助您收集客户数据。
Google Analytics、Crazy Egg、LiveSession.io和其他行为分析工具可以准确地告诉您客户访问您的网站时做什么。
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通过分析客户的现场旅程,您可以确定参与度最高的地方以及参与度容易下降的地方。反过来,您可以对客户的现场体验进行有针对性的改进,以保持他们的参与度并再次光顾。
使用 Woorise 等软件创建引人入胜的表格或调查问卷,您可以在客户旅程的关键时刻与他们取得联系,征求他们的反馈。这让您的客户能够表达自己的意见,并让您能够准确了解他们希望从您的品牌中获得什么。
同样,从您的帮助台软件收集的反馈可以帮助您识别 CX 中导致用户成功道路上出现摩擦的区域。
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社交聆听工具也很重要,因为它们可以帮 如何存钱买房——8 个省钱小贴士 助您了解客户在直接互动之外对您的品牌的评价。这些工具甚至可以帮助您发现以前未知的数据源,这些数据源可能对您团队的客户研究非常有价值。
此时,投资现代数据收集工具是必要的。如果您无法持续收集客户数据,您将始终面临错过重要信息的风险,而这些信息可能会对您的业务发展产生重大影响。
数据组织工具
当您从这些不同来源收集客户数据时,您需要确保其保持井然有序。
(否则,理解这一切并真正有效地使用它将变得极其困难。)
这就是客户数据平台发挥作用的地方。
来源
CDP 是客户关系管理工具的“老大哥” 。借助现代 CPD 技术,您可以全面了解您的个人客户和受众群体。
客户数据平台与您的数据收集工具集成,将所有已知数据拉入中央数据库,供整个组织使用。随着新数据的出现,您的 CDP 将自动更新客户资料和其他数据文件。
从本质上讲,客户数据平台将成为您团队拥有的所有客户数据的唯一真实来源。反过来,这些数据可以在整个组织中使用,以各种方式更好地服务您的受众。
数据分析与解释
一旦您的客户数据被整理好,您的下一步就是弄清楚它们意味着什么。
如果您已经投资了现代 CDP,那么您 投注电子邮件列表 已经领先一步:其中许多工具都带有预测分析和类似的基于 AI 的功能,可以帮助您理解数据以及您的团队应该根据收集的数据做什么。
不过,在解读客户数据时,您还需要采取更实际的方法。这意味着将您从上述工具中获得的知识与您团队的知识和经验相结合,以全面了解您的客户。
一旦您将这些信息综合成实用知识,您就需要将其记录在您的内部知识库中。
来源
如果没有这一关键步骤,您收集的客户数据很容易“左耳进右耳出”——用于在收到时进行表面更改,最终被遗忘。通过花时间记录您收集到的知识,您可以利用收集到的每一条数据继续加深对受众的了解。
目前,投资这些工具基本上是没有商量余地的。而且,实际上,考虑到使用它们可以收集的数据和知识量,没有理由不这样做。
虽然您不一定需要立即采用上述所有工具,但您确实需要制定一个长期计划来收集和使用尽可能多的客户数据。
您的客户永远有更多值得了解的地方。而且,随着技术的发展,您也永远有更多方法可以了解他们。
5. 制定标准操作程序以促进数据收集和分析
虽然技术在您收集、组织、评估和使用客户数据方面发挥着巨大的作用,但它并不能为您做所有事情。
工作流程和标准操作程序 (SOP)是必要的,以确保您的团队知道如何充分利用您所采用的工具。
目标是确保与数据相关的流程像时钟一样运行。
这意味着定义:
- 每个阶段都有谁参与
- 每个阶段具体需要做什么才能确保数据得到实际应用
- 流程的每个阶段如何相互衔接
这适用于使用技术堆栈中的任何工具从任何来源收集的所有客户数据。
如果您没有制定明确的计划,那么随时都可能出现许多问题:
- 重要数据可能会被忽视,甚至更糟的是,彻底丢失
- 你的团队最终可能会收集到大量多余的数据
- 有价值的数据最终可能会被误解,甚至被滥用
无论如何,如果您的团队没有明确、系统的流程来使用您收集的客户数据,那么您在利用这些数据来改善您的 CX 时很可能会失败。
但是,通过全面标准化与数据相关的流程,您的团队将能够从客户数据中榨取每一分价值,并且能够进行精准的改进,继续朝着正确的方向发展。
6. 采取系统性和战略性的行动
系统地使用您的客户数据来改变您的 CX 也同样重要(如果不是更重要的话)。
实际上,您实现真正数据驱动 的努力依赖于您系统地、战略性地使用客户数据的能力。
从高层次来看,这个过程通常应按如下方式展开:
首先,将重点缩小到客户体验的特定方面。正如我们在开头所说的那样,无论您是想修复某些不起作用的东西,还是想在某个领域取得更大进步,您都需要从一开始就明确关注与 CX 相关的每项计划。
从那里,您可以深入了解您的团队定期收集的有关 CX 这一领域的数据。虽然您可能已经意识到需要进行改进,但您的数据将使所需的具体更改一目了然。
不过,您随后需要对要进行的更改以及这些更改将对您的 CX 产生的影响形成一个假设。再次利用您的客户数据和团队的知识,准确定义您将要更改的内容以及您希望改进的具体指标。
制定计划后:一次测试一个更改。科学方法在这里至关重要;同时更改 CX 的多个方面将很难(甚至不可能)确定每个更改对最终结果的影响。
当您开始看到测试阶段的结果时,您就需要做出决定。如果您看到了收益(无论是在 CX 还是您的底线方面),您显然会希望将这一变化推广到您的所有受众。如果您的假设没有成功,您就会知道要重新开始制定更好的行动方案。
现在,在进行这些数据驱动的改进时,您将经历的实际过程对于每个具体情况都是独一无二的。为此,您的团队需要做好准备,按照数据指向的任何方向前进。
总之,你的团队需要敏捷。你可以使用敏捷项目管理工具来让你的团队变得敏捷。
但是,“敏捷”和“凭直觉行事”之间存在巨大差异。虽然您的客户数据可能会为您的团队指明正确的方向,但战略方法才是确保您继续沿着正确轨道前进的关键。