Wie man mithilfe von Daten genaue Kundenprofile erstellt

Die Erstellung vollständiger 360-Grad-Kundenprofile ist schwierig. Dazu müssen alle relevanten Kundendaten auf einer einzigen Plattform zusammengeführt werden. Der Prozess umfasst eine Vielzahl von Daten, darunter die Kaufhistorie, demografische Informationen, Browsing- und Einkaufsgewohnheiten und vieles mehr. Jede Kundeninteraktion muss erfasst und die Daten integriert werden, und Sie müssen Datenpipelines zu neuen und aufkommenden Kundendatenquellen aufbauen. Das Datenvolumen wächst schnell, weshalb eine moderne Datenplattform, die sich leicht skalieren lässt, unerlässlich ist.

Die Erstellung von Profilen ist zwar eine Herausforderung, aber sie sind entscheidend für die Verbesserung des Kundenerlebnisses. Die Profile können in allen Bereichen des Kundenkontakts eingesetzt werden - bei der Bereitstellung relevanter und personalisierter Angebote, bei der Ermittlung des Lebenszeitwerts eines Kunden, beim besseren Kennenlernen Ihrer Kunden und vielem mehr. Die datengestützten Profile ermöglichen es Ihnen, die dynamische Natur Ihrer Kunden wirklich zu verstehen und ihre einzigartigen Bedürfnisse kennenlernen .

Hier erfahren Sie, wie Sie einheitliche Kundenprofile für data driven Kampagnen erstellen.

Daten mit Kampagnenzielen abgleichen

Der Zweck der Erstellung von 360-Grad-Profilen besteht darin, Personen auf ihrer Customer Journey anzusprechen, zu betreuen und zu begleiten. Sie müssen das Ziel für die Erstellung von Profilen definieren - eine Pflegekampagne für das Marketing, eine neue Produkteinführung, eine Kundendienstinitiative oder etwas anderes - und dann festlegen, welche Daten benötigt werden, um diese Ziele zu erreichen. Die Erstellung eines vollständigen Profils erfordert eine Vielzahl von Daten, aber nicht alle Kundendaten werden benötigt. Daten aus Kundeninteraktionen sind beispielsweise unerlässlich, aber Daten, die älter als eine bestimmte Anzahl von Jahren sind, z. B. aus der Zeit vor der Pandemie, oder demografische Informationen über den Beruf und das Einkommensniveau einer Person sind für eine neue Kampagne möglicherweise nicht relevant.

Aggregieren Sie alle relevanten Kundendaten

Sie benötigen eine moderne Datenplattform, die skaliert werden kann, um Ihre Datenanforderungen kennenlernen . Customer Relationship Management (CRM)-Systeme verfügen zwar über umfassende Daten, können aber in der Regel nicht die riesigen Datenmengen und advanced analytics verarbeiten, die für die Erstellung und Optimierung von Kundenprofilen erforderlich sind. Stattdessen sind CRM-Systeme nur eine Art von Datenquelle für die Erstellung umfassender Profile.

Zu den häufig für Kundenprofile verwendeten Datentypen gehören:

• Engagement in Social media .
• Kaufhistorie und Ausgabeverhalten.
• Demografische Daten des Haushalts.
• Finanzielle Daten.
• Verhaltensdaten.
• Website-Interaktionen.
• Engagements im Kundendienst.
• Direktes Feedback, z. B. in Form von Umfragen.
• Psychografische Daten.

Die Daten müssen auf einer einzigen, skalierbar Plattform zusammengeführt werden. Neben CRM-Systemen können auch Daten aus Customer-Experience , Data Warehouses, Data Lakes, Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen und anderen Quellen integriert werden.

Organisieren, verwalten und kontrollieren Sie die Daten

Sie müssen sicherstellen, dass die für Profile verwendeten Daten sicher sind und den Datenschutzbestimmungen sowie den internen Governance-Richtlinien entsprechen. Im Idealfall verfügt Ihr Unternehmen über klare Richtlinien für die Datenerfassung, die öffentlich einsehbar sind, so dass die Kunden wissen, wie ihre Daten verwendet werden, und die Möglichkeit haben, sich dagegen zu entscheiden. Transparenz ist der Schlüssel zur Schaffung von Kundenvertrauen. Für die Erstellung von 360-Grad-Profilen ist es wichtig, dass die Daten korrekt, aktuell und vertrauenswürdig sind. Möglicherweise müssen Sie die Daten bereinigen und doppelte Kopien entfernen, um die Datenqualität zu erhalten, die Sie für die Durchführung Ihrer Kampagne benötigen. Außerdem sollten Sie regelmäßig Sicherungskopien Ihrer Daten für den Fall eines Ausfalls erstellen.

Segmentieren und Analysieren von Daten für Kundeneinblicke

Sie können bestimmte Kundenattribute auswählen, z. B. wie viel Geld sie bei Ihrem Unternehmen ausgeben oder wo sie ansässig sind, um Kunden zu segmentieren. Auf diese Weise können Sie Angebote auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale, ähnlichen Kaufverhaltens, bestimmter Bedürfnisse oder anderer Kriterien anpassen. Die Segmentierung ist ein Schlüsselfaktor für die Bereitstellung zielgerichteter und personalisierter Kommunikation. Eine skalierbar Plattform mit advanced analytics Funktionen kann Kundengruppen jeder Größe, einschließlich Einzelpersonen, einzigartige Angebote unterbreiten.

Durch die Analyse integrierter Kundendaten können Sie segmentierte Gruppen erstellen, um Kampagnenziele kennenlernen . Dazu gehört die Durchführung von Verhaltensanalysen zum Verständnis von Kundenaktionen und -mustern, die prädiktive Analyse zur Vorhersage künftigen Kundenverhaltens oder die Gefühlsanalyse zur Ansprache von Kunden auf der Grundlage ihrer Gefühle gegenüber Ihrem Unternehmen.

Kontinuierliche Anreicherung von Kundenprofilen mit frischen Daten

Kundenpräferenzen, Verhaltensweisen und demografische Daten ändern sich mit der Zeit. Damit Sie sich auf Ihre Profile verlassen können, müssen Sie laufend neue Daten und Erkenntnisse integrieren. Indem Sie jedes Profil auf dem neuesten Stand halten und mit den neuesten Informationen versehen, stellen Sie sicher, dass Ihre Kampagnen mit den optimalsten Angeboten die größte Wirkung erzielen. Außerdem müssen Sie Datenpipelines hinzufügen, wenn neue Datenquellen verfügbar werden. Durch die Einspeisung neuer Daten und die Aktualisierung der Kundenprofile können Sie sicherstellen, dass Sie keine Marketingchancen verpassen, und gleichzeitig ein besseres Verständnis für veränderte Kundenwünsche und -bedürfnisse erlangen. So können Sie Kundenpräferenzen vorhersagen und kennenlernen und gleichzeitig auf abwanderungsgefährdete Kunden aufmerksam werden.

Daten für die Erstellung von Kundenprofilen einfach machen

Sobald Sie Kundenprofile erstellt haben, können diese genutzt werden, um bessere Kundenerlebnisse zu schaffen, lebenslange Kunden zu gewinnen, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und den Umsatz zu steigern. Die Profile müssen nicht auf das Marketing beschränkt sein. Sie können sie für die Produktentwicklung, Kundenstrategien und andere Geschäftsprioritäten optimieren.

Die Actian Data Platform vereinfacht die Nutzung von Daten mit fortschrittlichen Funktionen , die für den Aufbau und die Nutzung von Kundenprofilen erforderlich sind. Sie können schnell und einfach Datenpipelines zu neuen Datenquellen hinzufügen, die Verbindung, verwalten und Analyse von Daten vereinfachen und sich voll und ganz auf Ihre Erkenntnisse verlassen, um sicherzustellen, dass Kundenkampagnen erfolgreich sind. Mit der benutzerfreundlichen Plattform können Sie vollständige und genaue Profile erstellen und erhalten gleichzeitig Real-Time-Insights in Kundeninteraktionen, -präferenzen und -verhaltensweisen. Wir bieten auch vorgefertigte Vorlagen, die Ihnen helfen, schnellere Wertschöpfung zu erzielen.

Zusätzliche Ressourcen:

• Daten verknüpfen, um die Customer-Experience (CX) zu vereinfachen
• Priorisierung einer Customer-Experience (CX) zur Förderung des Geschäftswachstums

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.