Förstå kunddata och hur man samlar in dem

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.

Det finns fyra huvudsakliga typer av kunddata att ta hänsyn till när man börjar samla in data:

• 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.

Lär dig hur du identifierar vilka kunddata du vill samla in:

• Identifiering av viktiga kundsegment

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.

Att säkerställa kunddatakvalitet och noggrannhet i ett CRM-system börjar med att samla in data som är aktuella, korrekta, tillförlitliga och konsekventa. Data av hög kvalitet hjälper inte bara företagen att göra korrekta försäljningsprognoser, utan även att skapa riktade, datadrivna marknadsföringskampanjer och hjälper säljarna att leverera bra kundservice.

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.

Läs mer om kvalitet och noggrannhet för CRM-data:

• Säkerställa datakvalitet och noggrannhet i CRM-programvara