Forståelse av kundedata og hvordan du samler dem inn

Før du begynner å samle inn kundedata, må du først identifisere hvilken informasjon du ønsker å samle inn. Dataene du samler inn, bør være relevante for virksomheten og salgsmålene dine og bidra til at du kommer nærmere disse målene.

Det er fire hovedtyper av kundedata du bør vurdere når du starter datainnsamlingen:

• Demografiske data: Demografiske data omfatter grunnleggende informasjon fra kunder og klienter, som navn, adresse, kjønn, alder, e-post, yrke og annen kontaktinformasjon.
• Kjøp og kjøpsatferd: Disse dataene refererer til kundenes interaksjon med bedriften, for eksempel nylige kjøp, kundelojalitetsdata, kjøpshistorikk og trender i kjøpsatferd.
• Kommunikasjonspreferanser: Kundene dine har ulike preferanser for hvordan de ønsker at bedriften din skal kommunisere med dem. Enten det er via e-post, SMS eller telefon, er det viktig å kjenne til og huske kundenes kommunikasjonspreferanser.
• Engasjement i digitale kanaler: Hvordan kundene dine samhandler med ulike digitale kanaler kan si mye om dem og hjelpe deg med å forstå hvordan de interagerer med merkevaren din. Datapunkter for engasjement kan være likes, delinger, kommentarer og følgere i sosiale medier.

Lær hvordan du identifiserer hvilke kundedata du ønsker å samle inn:

• Identifisere viktige kundesegmenter

Kundedata brukes til å hjelpe bedrifter med å få verdifull innsikt i kundebasen og lage datadrevne salgsprognoser. Nøyaktigheten av disse prediksjonene avhenger av kvaliteten på dataene. Gjennom strategier for datakvalitet og -nøyaktighet kan du oppnå nettopp dette.

Å sikre kvaliteten og nøyaktigheten på kundedataene i et CRM-system starter med å samle inn data som er oppdaterte, nøyaktige, pålitelige og konsistente. Data av høy kvalitet hjelper ikke bare bedrifter med å lage nøyaktige salgsprognoser, men også med å lage målrettede, datadrevne markedsføringskampanjer og hjelpe selgerne med å yte god kundeservice.

Det er tre hovedprosesser som kan hjelpe deg med å sikre at du samler inn og vedlikeholder kundedata som er tidsriktige, nøyaktige, pålitelige og konsistente:

• Datavalidering: Datavalidering innebærer å gjennomgå kundedataene som er lagret i CRM-systemet for å bekrefte at de oppfyller standardene og reglene som er fastsatt av virksomheten og bransjen. Med datavalidering kan du sikre at dataene er feilfrie og enkle å tolke.
• Rengjøring av CRM-data: Datarensing, også kjent som data scrubbing, er prosessen med å endre eller fjerne kundedata som ikke er nødvendige. Dette omfatter data som er unøyaktige, utdaterte, dupliserte, ødelagte eller inkonsekvent formaterte.
• Datastyring: Datastyring er prosessen med å etablere interne standarder og retningslinjer for innsamling og lagring av kundedata. Disse standardene hjelper deg med å administrere hvordan dataene i CRM-systemet samles inn, lagres, analyseres og slettes.

Finn ut mer om CRM-datakvalitet og -nøyaktighet:

• Sikre datakvalitet og nøyaktighet i CRM-programvare