고객 데이터 관리를 통해 성장을 달성하고 수익을 창출하는 방법

고객 데이터 관리는 성장에 대한 대화에서 더 많은 신뢰를 받을 자격이 있습니다. 따라서 풍부한 고객 데이터를 활용하여 다음 수준의 비즈니스 수익을 창출할 준비가 되었습니다. 고객 데이터 관리 모범 사례를 통합하는 것의 가치를 인식하고 있습니다. 그리고 고객 데이터 관리의 가치를 이해하고 있습니다. 회사가 강력한 고객 데이터 플랫폼에 투자해야 하는 이유를 설명했을 수도 있습니다.

이제 이러한 성장 전략을 실현하는 것은 귀하의 몫입니다. 어디서 시작합니까? 다음은 고객 데이터를 통해 지속 가능한 성장을 달성하기 위한 몇 가지 전략입니다.

고객 데이터 관리: 고객 파악

실제로 고객을 얼마나 잘 알고 있습니까? 최소한 평균 연령, 지리적 위치 등과 같은 인구 통계 정보의 히트 목록을 내놓을 수 있어야 합니다. 그들이 생계를 위해 하는 일에 대한 아이디어와 해당 산업에 대한 통찰력이 있을 수 있습니다. 그러나 그 이상으로 많은 기업이 망하는 경향이 있습니다.

요즘은 그게 안 됩니다. 우리는 손끝에 너무 많은 고객 데이터를 가지고 있으며 고객은 그것을 알고 있습니다. 그뿐만 아니라 데이터 공유가 놀라운 고객 경험으로 이어지는 방법을 보았고 이를 기대치로 설정했습니다. 이러한 수준의 고객 지식은 상당히 새로운 것이며 기업에 다른 유형의 압력을 가합니다.

이제 고객은 귀하가 내리는 비즈니스 선택에 주의를 기울이고 있으며 고객이 신중하고 정보에 입각한 정보를 제공하기를 기대합니다. 시장 동향뿐만 아니라 시장 동향, 고객의 요구 및 관심사를 기반으로 합니다 .

잠재 고객을 진정으로 이해하기 위해 데이터 및 고객 데이터 관리 모범 사례를 사용하는 브랜드가 앞서 나올 것입니다.

효과적인 고객 데이터 관리는 고객에 대한 데이터를 추적하고 저장하는 것 이상입니다. 제대로 하면 실제로 개인 및 거시적 수준에서 고객에 대해 알려줍니다. 그렇게 함으로써 회사와 성장 방법에 대해 알려줄 수도 있습니다.

고객 데이터 관리를 통한 성장을 위한 3가지 전략

고객이 좋아 보인다는 사실을 알고 비즈니스 성장을 주도하세요.

다음은 과다한 데이터를 사용하는 방법에 대한 세 가지 예입니다.

1. 보다 효과적으로 상향 판매 및 교차 판매
2. 행동 세분화로 인구통계를 넘어
3. 잠재적 파트너십 및 확장 기회 식별

고객 데이터 관리 모범 사례

훌륭한 비밀은 바로 오늘부터 고객 데이터 관리 모범 사례를 도입할 수 있다는 것입니다. 고객 및 고객 데이터와 관련된 세부 사항에 주의를 기울이는 것은 상식입니다. 다음 3가지를 수행하면 진행됩니다.

1. 고객 정의 - 고객이 어떤 사람이 되기를 원하는지 자세히 알아보십시오.
2. 데이터 통합 ​​- 데이터를 위한 단일 장소를 만들어 작업을 단순화합니다.
3. 데이터 정리 - 데이터와 고객에 대한 정의를 모니터링합니다. 이러한 지속적인 초점은 통찰력을 이끌어낼 것입니다.

통찰력 있는 상향 판매

상향 판매 및 교차 판매는 종종 기업이 수익을 창출하기 위해 가장 먼저 고려하는 전략이며 그럴만한 이유가 있습니다. 일반적으로 새로운 고객을 발굴하는 것보다 기존 고객에게 판매하는 것이 더 쉽고 저렴합니다. 이미 확립된 신뢰와 관계가 있으며 그들이 어떤 제품이나 서비스를 구매했는지 이미 알고 있습니다. 좋은 고객 데이터는 이러한 검증된 성장을 더욱 효과적으로 만들 것입니다.

기업은 수십 년 동안 구매 통찰력을 사용하여 교차 판매 및 상향 판매 기회를 이끌어 왔습니다. 90년대에 영국의 식료품 체인 Tesco는 매장에서 기저귀를 사는 남성도 맥주를 살 가능성이 높다는 사실을 발견했습니다(그들은 추측만 할 수 있었지만 이론은 많았습니다). 그것이 상점에서 해당 품목을 배치한 위치에 영향을 미쳤는지 또는 향후 제안에 대해 알렸는지 여부를 확인할 수 없습니다. 그러나 10년 후, 우리는 적어도 한 대학 광고 수업에서 이러한 잠재적 결과에 대해 이야기하고 있었다는 것을 확인할 수 있습니다.

요점은 때때로 데이터는 우리 스스로는 직관적으로 얻을 수 없는 패턴을 발견할 수 있다는 것입니다. Tesco가 맥주와 기저귀를 서로 관련하여 비축하기로 결정했는지 여부에 관계없이 데이터가 없었다면 누구도 그런 사고 방식을 고려하지 않았을 것이라고 말하는 것이 안전합니다.

오늘날 기업은 이러한 숨겨진 패턴을 발견하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 머신 러닝과 인공 지능을 사용하는 고객 데이터 관리 도구는 인간의 눈(그리고 직관)이 놓치는 경향을 볼 수 있습니다. 고객의 구매 이력부터 불만, 소셜 잡담까지, 다음 의외의 연결은 어디에서 올지 모릅니다.

그것은 큰 상향 판매 및 교차 판매 기회의 문을 열 수 있습니다.

행동에 따라 개인화

요즘은 개인화가 모든 것입니다. 물론 고객을 이해할 수 있는 방법이 없다면 고객 경험을 개인화할 수 없습니다. 따라서 비즈니스 성장 방법을 찾고 있다면 개인화 전략을 살펴보는 것이 좋습니다. 마지막으로 신선한 눈으로 접근한 것이 언제였습니까? 진정으로 통합되고 깊이 있는 개인 고객 경험을 위해 고객 데이터를 최대한 활용하고 있습니까?

그렇지 않은 경우 개인화라고 하는 것이 고객에게 그다지 개인적으로 느껴지지 않을 수 있습니다. 그리고 얕은 세분화가 비난받을 수 있습니다.

전통적인 세분화는 주로 지리 및 인구 통계 데이터에 중점을 둡니다. 이를 통해 연령대, 거주지 등에 따라 대상을 그룹화하고 커뮤니케이션 또는 제안을 개인화할 수 있습니다. 고객 데이터 관리의 발전으로 보다 심층적인 접근 방식인 행동 세분화가 가능해졌습니다.

행동 세분화는 고객이 회사, 제품 및 서비스에 참여하는 방식에 중점을 둡니다. 그들은 당신의 제품을 검색하기 위해 어떤 단어를 사용합니까? 그들은 어떤 제품을 서로 비교하고 있습니까? (둘 다 구체적으로 무엇을 찾고 있는지 나타낼 수 있습니다.) 얼마나 자주 탐색합니까? 구매?

이러한 통찰력은 고객의 나이와 고향보다 훨씬 더 많은 정보를 제공합니다.

또는 한 훌륭한 설명에 따르면 다음과 같습니다.

“찰스 왕자와 믹 재거는 둘 다 같은 나이의 영국인입니다. 만약 그것이 당신이 그들에 대해 아는 전부라면 그들에게 같은 제품 추천을 보여주려고 할 것입니다. 물론 그들에 대해 조금 더 알고 있거나 과거 구매 행동을 이해했다면 완전히 다른 경험을 제공했을 것입니다.”

고객 데이터 플랫폼을 사용하여 행동 데이터는 물론 인구 통계, 소셜 및 기타 모든 유형의 고객 데이터를 수집 및 분석하면 개인화를 훨씬 더 효과적이고 수익성 있게 만들 수 있습니다.

미래 기회 식별

데이터를 사용하여 보다 심층적이고 인간적인 수준의 제안에 대해 고객을 이해하면 미래 성장 기회의 문을 열 수도 있습니다. 최소한 데이터를 사용하여 현재 기반에 가장 적합한 성장 전략을 예측할 수 있습니다.

아이덴티티 및 설명 데이터를 넘어 보다 정성적이거나 태도적인 데이터로 들어가면 고객에게 중요한 것이 무엇인지 많이 배울 수 있습니다. 훌륭한 고객 데이터 관리를 통해 그렇게 할 수 있습니다.

이러한 통찰력은 정말 강력할 수 있습니다. 생각해 보십시오. 엄청난 수의 고객이 지속 가능성에 대해 정말 열정적이라는 사실을 알게 된다면 어떨까요? 운동화를 위한 신발이 아닌 패션 아이템으로 캐주얼하게 신는 고객이 더 많다는 사실을 알게 된 운동화 회사라면 어떨까요?

당신이 당신의 제품과 서비스를 얼마나 잘 알고 있더라도, 당신의 고객이 그것을 어떻게 사용하고 그들에게 가장 중요한 것이 무엇인지 이해하는 것은 효과가 있을 것입니다.

이는 창의적이고 놀라운 파트너십으로 이어질 수도 있습니다.

아는 것이 힘이다

큰 영향력을 행사해야 하는 임무를 맡을 때마다(압박이 가중되고 사람들이 지켜보고 있음을 알고 있을 때) 서둘러서 다음 큰 이정표를 향해 달려가고 싶은 마음이 들 것입니다. 그러나 가장 효과적인 전략은 사려 깊고 귀중한 데이터와 통찰력을 기반으로 합니다. 이것이 고객 데이터 관리 모범 사례의 진정한 가치입니다. 보다 효과적인 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 정보와 통찰력에 액세스할 수 있습니다.

따라서 데이터 작업부터 시작하십시오. 귀하의 비즈니스가 어디로 갈 수 있는지에 대해 무엇을 배울 수 있습니까? 그런 다음 듣고 그에 따라 행동하십시오.