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