4 типа данных о клиенте

4 типа данных о клиенте

Как мы уже отмечали (см. материалы «Исследование покупателей: вопросы, на которые стоит иметь ответы» и «Модель покупателя: практическое руководство»), чем лучше вы знаете своего клиента, тем больше шансов вы имеете на создание долгосрочных и взаимовыгодных отношений с ним. Взаимная выгода играет ключевую роль: как только вы перестаете «продавать» и начинаете «помогать», лояльность покупателя стремительно растет, а его отношение к вам меняется в лучшую сторону. В этом материале мы рассмотрим один подход к классификации данных о клиенте, который подразумевает деление всего массива информации на 4 типа.

В первую очередь, следует отметить, что помимо типичных данных всегда есть ряд пунктов, отражающих специфику вашей товарной группы. Например, магазинам, торгующим одеждой, неплохо было бы знать любимый цвет покупателя, а тем, кто занимается продажей товаров для домашних животных – клички питомцев клиентов. В самом общем случае, речь может идти о брендовых предпочтениях, хотя, даже если вы продаете столь специфический товар, как отопительное оборудование, все равно можно выяснить что-то уникальное, что позволит вам обратиться к потребителю на более личном уровне. Но для начала, соберите и разложите по полочкам предложенные ниже данные.

Идентификационные данные

Говоря о данных, мы затрагиваем тему дата-маркетинга (data marketing), или маркетинга на основе баз данных. По большому счету, любые мероприятия по продвижению товаров и услуг и укреплению отношений с существующими клиентами основаны на тех или иных данных. Однако только всерьез обратившись к дата-маркетингу вы сможете полноценно использовать информацию, а не опираться сугубо на гипотезы, требующие подтверждения. Идентификационные данные – краеугольный камень маркетинга на основе баз данных. Именно они лежат в основе профилей потребителей. Список идентификационных данных, с которых начинается дата-маркетинг, представлен ниже.

  • Фамилия, имя, отчество.
  • Дата рождения, пол.
  • Полный почтовый адрес.
  • Номера телефонов (личный, рабочий) с указанием оператора связи.
  • Адреса электронной почты (личный, рабочий).
  • Аккаунты в социальных сетях.
  • Идентификаторы в вашей CRM-системе.
  • Данные о трудоустройстве (место работы, должность).
  • Данные о предпочтениях в том, что касается коммуникации (какую информацию хочет и не хочет получать клиент).

Количественные данные

Имея представление о том, кем является ваш клиент, можно «посчитать» ваши с ним отношения. Количественные данные, перечисленные ниже, позволят вам лучше понять настрой покупателя и составить некоторые прогнозы относительно развития взаимодействия.

  • Транзакционные данные (онлайн и офлайн): количество оформленных и недооформленных заказов, количество купленных товаров, средний чек, общая сумма, возвраты и т.п.
  • Коммуникационные данные: каналы коммуникации, дата последнего контакта, клики по ссылкам и т.п.
  • Данные о посещениях сайта, глубина просмотра, предмет просмотра (категории, товары).
  • Активность в соц. сетях: лайки, комментарии и пр.
  • Обращения в поддержку: даты, предмет, время решения вопроса и т.п.

Описательные данные

Чтобы иметь возможность еще больше персонализировать отношения с клиентом, вам понадобится информация описательного характера, позволяющая увидеть его в контексте жизни.

  • Данные о семье: семейное положение, количество и возраст детей и т.п.
  • Данные о стиле жизни: где живет, какой вид транспорта предпочитает (марка машины), имеет ли домашних животных (каких) и т.п.
  • Данные о статусе: уровень образования, работа, карьера и пр.

Качественные данные

Качественные данные позволяют дополнить картину финальными штрихами. Обычно, эти поля заполняются ответами на опросы, которые нацелены на выявление отношения (клиента к вам), мотивации и предпочтений.

  • Отношение: личная оценка качества обслуживания в вашем магазине, оценки товаров и т.п.
  • Предпочтения: цвет, любимый праздник, вид отдыха и т.п.
  • Мотивация: с какой целью приобретаются товары (для себя, в качестве подарка), какой фактор является решающим при покупке той или иной вещи в том или ином магазине.

Дата-маркетинг как отдельная отрасль подразумевает сложные технологические решения (хороший пример – LifecycleMAGIQ). Однако начать можно и с простой электронной таблицы, которая позволяет хранить данные и делать выборки по заданным критериям (см. материалы Джима Ново, одного из пионеров дата-маркетинга). Попробуйте навести порядок в том, что у вас уже есть, и многие пути улучшения качества и эффективности коммуникации с клиентом станут для вас очевидными.

На основе материала The four key types of customer data for marketing
Автор: Vyacheslav Vityuk

Подписаться на новости

Читайте также

18 октября / Комментарии

7 кейсов внедрения алгоритма «Популярные товары определенного бренда» на сайт и в рассылки интернет-магазинов

У мультибрендовых интернет-магазинов и маркетплейсов бывает потребность выводить популярные товары конкретного бренда на страницах сайта или в email-рассылках для различных маркетинговых активностей. Как правило это большой ручной труд, но можно и сильно проще. Рассмотрим 7 кейсов внедрения нового алгоритма товарных рекомендаций от Retail Rocket.

далее →

6 октября / Комментарии

Как увеличить выручку интернет-магазина за счет конфигурирования стратегии мерчендайзинга: кейс магазина BUTIK.

Сколько рекомендательных блоков стоит показывать, чтобы максимально увеличить конверсию, и какие рекомендации приносят наибольший результат? Ответ, как всегда, выясняем опытным путем - проведением АБ-тестирований.

далее →

27 сентября / Комментарии

С клиентами не расставайтесь! О том, как интернет-магазинам возвращать ушедших покупателей

Клиентская база — то самое злато, над которым чахнут владельцы всех интернет-магазинов. Пожалуй, мало кто поспорит, что ее пополнение, аналитика, отслеживание всевозможных тенденций — одна из самых важных бизнес-задач. Неудивительно, что переход постоянных клиентов в статус «архивных» порой выглядит для наблюдателей настоящей трагедией.

далее →

21 сентября / Комментарии

Как увеличить эффективность e-mail маркетинга за счет динамического контента: 6 кейсов и рост дохода на одно отправленное письмо (RPE) на 265%

Сегодня на примере 6 интернет-магазинов мы расскажем, как динамический контент помогает улучшить показатели рассылок и сэкономить время e-mail маркетолога.

далее →

18 сентября / Комментарии

Что делать, чтобы клиенты не бросали корзины и без ошибок вводили адреса

41,4% людей бросают корзину из-за неудобного процесса заказа или проблем на сайте. Остальные изначально не собирались покупать и приходили «просто посмотреть». Если упростить и ускорить процесс заказа, люди перестанут уходить. Этим мы и займемся вместе с сервисом DaData.ru. Вдобавок посмотрим, как бороться с неверными адресами доставки и возвратами от Почты России.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook