Типы данных о клиентах: определения, значение, примеры

Данные о клиентах повсюду. Различные типы данных о клиентах могут выгодно позиционировать компании , если они проведут работу по их интерпретации и использованию. Чтобы оставаться конкурентоспособным, нужно использовать силу данных. Каждый раз, когда вы взаимодействуете с брендом, вы оставляете за собой след из хлебных крошек. По отдельности эти биты информации что-то говорят о вас как о потребителе. Но в сочетании они создают ценный профиль клиента, который могут использовать предприятия.

В целом существует четыре различных типа данных о клиентах, которые собирают компании, и каждый из них служит своей цели, помогая им узнать вас, и они сообщают, как обеспечить клиентский опыт, который отличает их от других.

"Кто ты?"

Типы данных о клиентах: определения

Давайте сначала определим типы данных о клиентах. Понимание того, как собираются данные и почему, поможет вам разработать лучшую стратегию для вашей компании.

1. В идентификационных данных указано: «Я Джон, я живу в Сан-Франциско». Это имя, контакт, логин учетной записи и другая информация для персонализации.
2. Описательные данные добавляют: «Я мужчина в возрасте 30 лет. Я женат, у меня есть дети, собака, и я зарабатываю на жизнь тем, что пишу». Описательные данные углубляются в детали того, кем является человек.
3. Поведенческие данные говорят: «Вот лучший способ связаться со мной» (и квитанции подтверждают это). Поведенческие данные показывают, как потребителю нравится взаимодействовать с брендом, от истории покупок до социальных сетей и количества открытых электронных писем от бренда.
4. Качественные данные или данные об установках говорят: «Вот то, что меня волнует больше всего». Эти типы данных помогают компаниям понять мотивы, мнения, предпочтения и отношения потребителей и клиентов.

Идентификационные данные: это личное

Идентификационные данные — это, вероятно, то, о чем думает большинство людей, когда они впервые думают о компаниях, собирающих и хранящих их данные.

Идентификационные данные — это ваше имя, контактная информация, данные для входа в учетную запись, демографические данные, уникальные ссылки на ваши профили в социальных сетях — информация, которую базы данных используют, чтобы отличить вас от всех остальных.

Ваши идентификационные данные будут основой вашего профиля клиента. Это цифровой эквивалент вступления: «Привет, меня зовут Джон, и я живу в Сан-Франциско». Настольные ставки в наши дни.

Компании используют эти данные для базовой персонализации (например, обращаясь к вам по имени в электронном письме), но CDP также используют их для агрегирования вашей информации из различных источников данных. Так они перепроверяют, что этот Джон Норрис — тот самый Джон Норрис, который недавно совершил покупку у вас, а также отметил вас в посте в Instagram.

Описательные данные: это актуально

Описательные данные начинают рисовать более полную картину того, кем вы являетесь, помимо вашего имени и адреса. Типы данных о клиентах, которые компании собирают, варьируются от бизнеса к бизнесу.

Описательные данные дают более полное представление информации о профиле клиента. Он может включать такие сведения, как семейное и семейное положение, данные о карьере и образовании, информацию об образе жизни, например, какой у вас дом и транспортное средство, сколько у вас детей, какие у вас домашние животные и т. д.

Например, грумер может захотеть узнать, какая у вас собака, спасли ли вы ее и т. д. С другой стороны, магазин одежды вряд ли вообще спросит о домашних животных.

Возвращаясь к нашей вводной метафоре, описательные данные эквивалентны ответу на быстрый дополнительный вопрос, например: «Откуда вы?» или «Чем ты занимаешься?» Это дает немного больше контекста о том, кто вы есть, но не обязательно любопытно или навязчиво.

Компании используют эту информацию несколькими способами:

• Для создания более точных сегментов аудитории
• Для разработки портретов клиентов
• Прогнозировать покупательские привычки
• Вывести маркетинговую персонализацию за рамки основ.

Дело никогда не в объеме данных — успех зависит от качества ваших данных. И ваша готовность позволить данным изменить то, как вы общаетесь.

Поведенческие данные: это сложно

Поведенческие данные охватывают все различные способы вашего взаимодействия с компанией или брендом — от данных о транзакциях, таких как прошлые покупки, до отправленных вами обращений в службу поддержки. Это также взаимодействие, которое вы имели с торговыми представителями, как часто вы открываете их электронные письма и так далее.

И это не ограничивается общением в сети. Например, розничный продавец может отметить, какой магазин вы посещаете чаще всего, или заметить, что, совершая покупки в Интернете, вы всегда делаете возвраты в магазине.

Информация о поведении показывает, как клиенты взаимодействуют с брендами, и может использоваться для улучшения общего клиентского опыта несколькими способами.

Примеры поведенческих данных включают:

1. Как и описательные данные, поведенческие данные помогают сегментировать аудиторию. Его можно использовать для разработки персонализированных коммуникаций (например, для отправки ретаргетинговых электронных писем покупателям, которые отказались от своих корзин).
2. Это помогает брендам определить, какие каналы потребители и клиенты предпочитают использовать (например, когда вы выбираете, чтобы с вами связались по электронной почте вместо текстового сообщения для напоминаний об обслуживании и т. д.)
3. В больших масштабах поведенческие данные могут помочь определить тенденции и проблемы в общем опыте компании (например, они могут заметить, что большая часть их онлайн-клиентов в определенный момент уходит с сайта, что указывает на потенциальную проблему в UX).
4. Он может сообщить, какие ключевые слова SEO компания должна использовать для своих продуктов, сайты социальных сетей, которые часто посещают их клиенты, и так далее.

Поведенческие данные — это эквивалент взаимодействий на ранней стадии в любых отношениях — например, вы замечаете, что ваш новый друг с гораздо большей вероятностью ответит на текстовое сообщение, чем на телефонный звонок.

Данные об отношении: они эмоциональны, основаны на ценностях и постоянно развиваются.

Последний уровень глубины исходит из данных об отношении клиентов, которые также называются «качественными данными».

Отношение или качественные данные помогают понять, что мотивирует вас как покупателя — почему вы с большей вероятностью купите эту футболку, а не ту, что рядом с ней. Этот тип данных включает в себя такие вещи, как мотивация, мнения, предпочтения и отношения, которые не так просто собрать, как демографические данные или историю покупок.

Этот тип данных обогащает профили клиентов и, при правильном использовании, дает клиентам ощущение того, что их воспринимает бренд.

Компании обычно получают поведенческие или качественные данные с помощью таких вещей, как интервью с клиентами, обзоры отзывов и опросы. А чтобы получать качественные данные, бренды должны правильно задавать правильные вопросы, потому что когда они это делают, это открывает более глубокий уровень взаимодействия между клиентами и брендами.

Компания может обнаружить, что клиенты выбирают их из-за того, что они поддерживают, а не из-за цены или даже качества их продуктов. Они могут понять, что масса их клиентов очень сильно относится к той или иной функции продукта, на которую они иначе не обратили бы внимания.

Это эквивалентно тому, чтобы действительно начать узнавать кого-то — не только их симпатии и антипатии, но и причины , стоящие за ними.

Объяснение других классификаций данных о клиентах

Помимо четырех типов данных о клиентах, упомянутых выше, вы можете встретить несколько других типов данных о клиентах.

Вот лишь несколько других способов разделения данных:

Первичные и сторонние данные:

• Первичные данные — это данные, которые компания собирает непосредственно от клиента (например, запрашивая ваше имя и контактную информацию, отслеживая историю ваших заказов, отслеживая ваше взаимодействие с брендом по различным каналам).
• Сторонние данные , с другой стороны, собираются отдельной организацией и продаются компании (например, файлы cookie интернет-браузера, которые отслеживают ваши действия в Интернете). Данные сначала очищаются от любой личной информации (PII), поэтому они бесполезны для таких вещей, как персонализация. Но в масштабе это невероятно ценно для выявления тенденций и раскрытия идей.

Структурированные и неструктурированные данные:

• Структурированные данные четко определены и хорошо организованы, поэтому их легко искать и фильтровать. (Подумайте, вопросы с несколькими вариантами ответов или флажки.)
• Неструктурированные данные имеют более свободный формат и обычно принимают более описательную/открытую форму, которая может потребовать от человека чтения и интерпретации. (Подумайте, краткие ответы на вопросы в опросе или заметки о продажах.)

Получите больше от данных ваших клиентов с CDP

Понимание различных типов данных о клиентах облегчает компаниям превращение их идей в эффективные взаимодействия.

Платформы данных о клиентах появились как сложное решение для согласования и агрегирования всех данных о клиентах компании и их использования для создания полного профиля клиента. При этом ценность данных существенно возрастает.