Förstå kunddata och hur man samlar in dem

What’s in this guide?

• Identifiering av viktiga datapunkter att samla in
• Methods for customer data collection
• Säkerställa datakvalitet och noggrannhet i CRM
• Betydelsen av dataintegritet och efterlevnad

Identifiering av viktiga datapunkter att samla in

Innan du börjar samla in kunddata måste du identifiera vilken information du vill samla in från första början. De data du samlar in bör vara relevanta för dina affärs- och försäljningsmål och bör hjälpa dig att komma närmare att uppnå dessa mål.

There are four main customer data types to consider when beginning the process of customer data collection:

• Demografiska uppgifter: Demografiska uppgifter omfattar grundläggande information som samlas in från klienter och kunder som namn, adress, kön, ålder, e-post, yrke och annan kontaktinformation.
• Köp och köpbeteende: Dessa data avser kundinteraktioner med ditt företag, t.ex. senaste köp, kundlojalitetsdata, köphistorik och trender i köpbeteende.
• Preferenser för kommunikation: Dina kunder har alla olika preferenser för hur de vill att ditt företag ska kommunicera med dem. Oavsett om det är via e-post, SMS eller telefonsamtal är det viktigt att känna till och komma ihåg varje kunds kommunikationspreferenser.
• Engagemang i digitala kanaler: Hur dina kunder interagerar med olika digitala kanaler kan säga mycket om dem och hjälpa dig att förstå hur de interagerar med ditt varumärke. Datapunkter för engagemang att samla in inkluderar likes, delningar, kommentarer och följare på sociala medier.

Methods for customer data collection

There are a few different methods of customer data collection, and each method yields different advantages and disadvantages when it comes to the type and quality of customer data being collected.

• Intervjuer: Intervjuer ger möjlighet till direktkontakt med kunderna och är ett bra sätt att lära känna din kund på ett mer personligt sätt.
• Online-analys: Onlineanalys handlar om kunddata som samlas in från din webbplats och sociala mediekanaler. Sociala medier som Facebook och Instagram har företagskontosidor som samlar in och organiserar dessa data, och sökmotorer som Google erbjuder djupgående analyssidor.
• Transaktionsdata: Transaktionsdata hämtas direkt från ditt företag och går utöver grundläggande fakturor. Här kan du få insikt i kundernas köpvanor, produkt- eller tjänstepreferenser och shoppingbeteende.
• Feedback från kunder: Kundfeedback kan samlas in genom enkäter och onlineformulär, eller till och med personligen (om du har en fysisk butik). Kundfeedback är ett bra sätt att få ofiltrerad feedback om era produkter, tjänster och verksamheten som helhet.
• Observation: Observationer är ostrukturerade och är, precis som intervjuer och kundfeedback, ett fantastiskt sätt att samla in rådata om kundernas shopping- och köpbeteenden i realtid.
• Offentliga register: Offentliga register innehåller värdefull information om lokal demografi, inkomst och andra egenskaper hos specifika områden.

Säkerställa datakvalitet och noggrannhet i CRM

Kunddata används för att hjälpa företag att få värdefulla insikter om sin kundbas och göra datadrivna försäljningsprognoser. Hur träffsäkra dessa förutsägelser blir beror på kvaliteten på de data som tas in. Genom strategier för datakvalitet och noggrannhet kan du göra just det.

Ensuring customer data quality and accuracy in a CRM starts with customer data collection that is timely, accurate, reliable, and consistent. Not only does high-quality data help businesses make accurate sales forecasts, but it also helps them create targeted, data-driven marketing campaigns and supports sales representatives in delivering great customer service.

Det finns tre viktiga processer som kan hjälpa dig att säkerställa att du samlar in och underhåller kunddata som är aktuella, korrekta, tillförlitliga och konsekventa:

• Validering av data: Datavalidering innebär att du granskar de kunddata som lagras i ditt CRM för att bekräfta att de uppfyller de standarder och regler som fastställts av ditt företag och din bransch. Med datavalidering kan du se till att dina data är felfria och lätta att tolka.
• Rengöring av CRM-data: Datastädning, även känt som data scrubbing, är processen att modifiera eller ta bort kunddata som inte behövs. Detta inkluderar data som är felaktiga, föråldrade, duplicerade, skadade eller inkonsekvent formaterade.
• Datastyrning: Datastyrning är processen för att fastställa interna standarder och policyer för insamling och lagring av kunddata. Dessa standarder hjälper dig att hantera hur data i ditt CRM samlas in, lagras, analyseras och raderas.

Betydelsen av dataintegritet och efterlevnad

Ingen vill att deras personuppgifter ska ligga öppet för alla att se, särskilt inte dina kunder. Sekretess och efterlevnad är viktiga aspekter av insamling och lagring av kunddata eftersom de skyddar dina kunddata mot potentiella säkerhetsöverträdelser och skyddar ditt företag mot potentiella böter och stämningar.

Sekretesslagar reglerar insamling, lagring och användning av kunddata som kan betraktas som privata eller känsliga. Nedan följer tre viktiga dataskyddsbestämmelser som företag bör känna till:

• Allmän dataskyddsförordning (GDPR): GDPR ger medborgare i Europeiska unionen rätt att få tillgång till, rätta till eller ta bort sina uppgifter och ger dem rätt till dataportabilitet. Om ditt företag är verksamt inom EU eller betjänar kunder inom EU måste du följa GDPR.
• Kaliforniens konsumentskyddslag (CCPA): Enligt CCPA måste företag i Kalifornien informera om sina metoder för datainsamling och kunderna kan välja att inte låta sina uppgifter säljas till tredje part.
• Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA): HIPAA skyddar patienternas personliga hälsouppgifter från att avslöjas. Alla företag inom hälso- och sjukvårdssektorn måste följa denna förordning.