如果您的企业希望在现代电子商务环境中蓬勃发展，那么客户数据管理就需要优先考虑。在当前的数字营销环境下，我们正在经历一场充分、激烈的竞争，而客户数据管理是让最好的企业脱颖而出的关键能力之一。 在电子商务世界中，利用数据做出更明智的商业决策的方法不断发展。客户数据管理软件是跟上这些变化的最佳方式，随着公司适应和采用更好的技术，他们很快就意识到这些工具能产生可衡量的结果。 但是，如果这些努力没有得到很好的计算，没有经过深思熟虑，没有与您的数据管理目标和功能保持一致，那么任何规模的企业都会发现自己淹没在数据洪流中。这就是信息时代的危险ーー所有这些数据都在我们的指尖，我们如何判断哪些数据点是重要的？

是的，分析和跟踪数据是至关重要的。但是你的生意不能浪费精力去测量每一个移动的东西。相反，我们应该花费大量精力来决定衡量什么，以及数字的重要性。

那么，随着数据从每个角落流入，应该测量什么呢？应该存放在哪里？您应该如何收集数据并使用它来做出明智的业务决策？

当然，这个过程中最困难的部分是ーー从哪里开始？

本文将概述所有这些问题的答案，并阐明一些最迫切的客户数据管理问题的公司，包括:

• 大多数公司在收集数据时都做错了什么
• 为什么公司仍然以这种方式收集数据
• 未来企业需要做什么来正确收集数据

什么是客户数据管理？

客户数据管理是收集、组织和分析客户数据的过程。在考虑改进时，这是一个至关重要的机制:

• 客户获取、满意度和保留率
• 客户的可见性和沟通策略
• 数据质量提高，收入增加

这个定义很宽泛，因为数据管理不是一项简单的工作。它包含许多不同的任务、程序和职责，企业需要考虑这些。

为什么客户数据管理很重要？

数据是现代电子商务的终极目标。现在，任何公司成功的关键在于有效管理客户数据流的能力。尽管正如《哈佛商业评论》报道的那样，大多数公司仍然严重落后于时代:

• 跨行业的研究表明，平均而言，一个组织只有不到一半的结构化数据被积极用于决策ーー其中只有不到1% 的非结构化数据被分析或使用
• 超过70% 的员工可以访问他们不应该访问的数据
• 数据分析师80% 的时间都花在发现和准备数据上

对于希望优化数据管理的企业来说，为了让您的公司为客户数据管理策略做好准备，需要解决大量的内部挑战。组织跨部门的沟通，规划客户的旅程，以及将一个智能的客户数据管理流程放在适当的位置，以便在运行中做出关键决策，这些都是需要考虑的因素。

正确地收集客户数据可以为各行各业的组织带来巨大的好处，但这样一个庞大项目的配置需要技术解决方案ーー这就是为什么公司转向数据聚合方面的新工具，以提高其数据管理性能。

客户数据管理的好处

正确而有效地收集数据听起来像是一项艰巨的工作，但其好处远远大于成本。与客户的每个接触点都可以从流线型和有组织的客户数据中受益。

下面分析了为什么创建一个可靠的客户数据库应该是你的首要任务。

通过数据驱动的通信赢得新客户

获得新客户不是一件容易的事情，但是一个最新的客户数据库可以驱动你的商业交流，而不需要你花费大量的金钱在平淡无奇的广告上。

企业可以通过简单地询问客户数据来收集客户数据，并通过传达相关的折扣、活动和其他促销提醒(例如，第一次购买的免运费)来回报客户的信任。良好的第一印象可以提高客户成为强有力的品牌推广者的可能性。

建立关系，保持现有客户

80% of sales.高达80% 的销售额来自20% 的现有客户。一旦他们进入你的大门，留住客户应该是你的主要关注点。培养一个健康的客户忠诚度计划，创造个性化、积极的体验，可以产生重复出现的品牌拥护者，从而产生高价值、高口碑行销。

一旦你开发了一个功能齐全的客户数据管理策略，你的营销团队就可以开始计算重要的指标，比如客户终身价值， customer lifetime value 以帮助客户满意。

细分你的受众群以便更好地定位

收集相关的客户数据可以让你更好地分割你的目标市场，发现购买行为的趋势，并定制个性化的沟通策略。你的客户细分越相关，调整得越好，你的决策就越有策略性。

规划出优化的客户旅程

客户的购买之路可能是一个漫长的、不可预测的过程，有着多个接触点、众多设备和在线和离线参与。所有这些互动都在讲述一个你需要理解的故事。

从客户旅程的每个阶段收集相关的客户数据，可以分析，以确定关键领域，然后可以优化，以提高销售效率。

如何制定客户数据策略

查看客户数据管理的所有好处导致一个潜在的因素脱颖而出: 为了使客户数据管理系统成功地产生结果，需要围绕客户而不是单个渠道协调来自各种来源的数据收集。

这种区别是制定现代客户数据策略的关键。以渠道为中心的方法可能会导致数据孤岛和不连接的努力ーー由于每个渠道都是分开工作的，数据支离破碎，无法实时共享，所以你的电子邮件活动不能轻易地通知你的短信活动、付费广告等等。

以客户为中心的方法通过将客户作为数据管理策略的中心来解决这个问题。要做到这一点，您需要创建一个个体客户的整体视图，其中所有相关信息、交互和首选项都可以在一个地方或单个客户视图(SCV) single customer view (SCV)中获得。

因此，这个位于中心和广泛可访问的客户资料可在整个公司部门提供，而不是存储在单独的地点锁和钥匙。每个客户的互动都与他们之前的互动相关，不管渠道如何，鼓励与你的品牌保持一致、透明的体验。

实施客户数据管理策略的一个实例

那么，这种以客户为中心的策略在实践中是什么样子的呢？

LinkFlow分布在不同系统上的数据很难激活。L’azurde 的目标是完全整合其数据，并将其用于智能电子商务个性化，因此在合并其客户数据库、个性化客户体验和增加收入方面需要帮助。

通过使用 Bloomreach Engages 和我们信任的合作伙伴 Voxwise，L’azurde 能够收集、清理和激活其客户数据，从而使其客户接触点个性化，并对客户的利润产生影响。

通过收集客户数据并将其组织成一个单一的客户视图，该品牌做到了这一点ーー通过个性化营销的努力，蓝宝石现在的客户数量增加了20倍，年收入估计增加了100万美元。

四种不同的客户数据类型是什么? 你如何收集它们？

正如我们在本博客开头提到的，收集正确类型的客户数据是数据管理策略的一个关键方面。一个真正有效的数据库需要识别它所收集的消费者数据的类型，以及它的价值。

但什么是正确的数据类型呢？为了说明基本数据类型及其用途，我们列出了四个关键部分: 同一性、定量、描述性和定性数据。

下面，您将看到每种类型的描述和示例，以及如何收集它们的想法。

还有一点需要注意的是: 在收集和存储客户数据时，您应该考虑每个客户所在国家和地区的相关法律和法规。了解更多关于遵守 GDPR 的信息，以及贵公司如何保持领先地位。

身份证资料

身份数据是用户的基本个人信息。通过收集客户的个人数据，企业能够为每个人建立一个独特的个人资料，以及任何需要联系他们的联系方式。

这种类型可能看起来微不足道，但它是所有电子商务个性化工作的支柱。您需要相关的和最新的数据，以便您的所有通信可以定制到用户在客户旅程中的特定阶段。

身份资料的例子包括:

• 姓名: 头衔，名，姓等。
• 个人: 出生日期、地区、性别等。
• 地址: 送货地址、付款地址等。
• 电话: 家庭电话，工作电话，手机电话
• 社交网络: Facebook，LinkedIn，Twitter 等。
• 帐户: 用户 ID，支付首选项等。

如何收集身份资料

通常，当你的客户在结账时输入他们的支付细节，注册时事通讯，或者为了获得产品、服务或激励而自愿提供时，你已经在收集这种类型的数据。

视乎你所属的行业，你亦可考虑:

• 精心设计的报名表格
• 第一次购物的折扣券
• 提供预订机会
• 量身定制的电子商务结账流程
• 保修卡
• 忠诚/奖励计划

定量数据

了解客户如何与您的业务进行交互对于创建正确的客户体验是非常宝贵的。要做到这一点，企业需要收集可衡量的运营数据，或定量数据。

定量数据是在整个客户旅程中收集的信息，从发现细节和各种渠道交互到导致购买的特定于转换的步骤。这可以通知客户的个人资料，并帮助您优化您的营销工作。

如何搜集定量数据

定量数据收集的目标是了解客户与公司交互时的决策过程。是什么让他们发现了你的生意？哪个频道驱动最多的转换？

针对特定渠道的收集工具可以在整个客户生命周期中使用，并且应该定制以度量您的营销目标和策略。

从哪里开始收集定量数据:

• 网络分析工具，如谷歌分析
• 登陆页面上的网站 cookie 或鼠标跟踪热图
• 跟踪宣传电子邮件和时事通讯中的像素
• 记录历史采购交易
• 记录历史客户支持通信
• 社交媒体活动

描述性资料

描述性数据旨在收集更多的人口统计信息，进一步概述客户的角色。把它想象成身份数据的下一个层次ーー尽管基本信息可以告诉你关于一个人的基本事实，但描述性数据描绘出他们的个性。

一旦你收集了一个人的背景和偏好信息，你就离利用预测分析来实现最佳营销效果又近了一步。

描述性数据的例子包括:

• 家庭: 婚姻状况、关系、子女数量等。
• 生活方式: 财产类型，汽车，宠物所有权，爱好，收藏，兴趣等。
• 教育: 高中，大学，高级教育等。
• 职业: 职称，职位描述，收入，专业背景等。

如何收集描述性数据

获得高质量的描述性数据并非易事，需要额外的创造力。公司通常会求助于深入的调查问卷来收集数据，这些问卷会深入发现季节性增长和衰退、购买行为和客户周期的寿命。

下面是一些收集描述性数据的方法:

• 开放式面试问题
• 深入问卷和调查
• 目标行为的观察
• 焦点小组访谈
• 高级铅表格

定性资料

最后，我们有定性的数据，可以提供洞察客户的选择。

定性数据旨在回答与客户资料相关的“如何”和“为什么”问题，比如观点和态度是如何形成的，为什么人们会这样做，以及社会群体之间的差异是什么。

定性数据的例子包括:

• 态度: 感知价值、评级、反馈、回购可能性等。
• 动机: 购买原因，顾客需求等。
• 意见: 喜欢和不喜欢，偏好等。

如何收集定性数据

定性数据收集可能有点棘手，因为对客户习惯的了解达到这一水平更费时间，因此比收集其他类型的数据更昂贵。

无论如何，可用的方法包括一对一的直接互动，在团队环境中与个人的互动，或在各种沟通渠道间接解释客户的意见。

可以以下列方式收集定性数据:

• 行业相关评论网站
• 利用社交媒体监控工具进行社交倾听
• 一个定制的时事通讯注册过程
• 使用收藏、保存或评级系统
• 深入的倾听和反馈形式的问题

为什么需要客户数据管理软件

就在几年前，在 Excel 表格或类似电子试算表上手动存储数据似乎还是一种合理、低成本的解决方案。但是对于有创业精神的企业来说，这种方法已经不再适用了。随着业务的增长，管理客户数据的需求也在增长。

用不了多久，你就会发现自己迷失在当今大数据趋势所提供的复杂而庞大的数据集中，更不用说缺乏有价值的洞察力来获得竞争优势了。

您需要一个高效的客户数据平台来存储、跟踪和理解所有传入信息。从一开始就投资于正确的工具是明智的，而不是一旦遇到失去的客户、糟糕的声誉和电子表格的局限性就不得不进行调整。

有各种各样的客户数据管理收集平台可用于存储和收集客户数据，但在提供许多消费者现在期望的个性化规模方面，有一个平台脱颖而出。

CRM 与 DMP 与 CDP

客户关系管理平台

从历史上看，客户关系管理(CRM)平台是最初的数据管理平台。它们是上世纪90年代出现的第一个数据聚合工具。

作为一个客户数据管理系统，它们的唯一目的是收集关于客户的已知细节(第一方数据)和管理交互ーー考虑身份和定量数据，而不是描述性和定性数据。

客户关系管理的优点

• 建立 CRM 平台是为了与现有客户进行互动，收集战略信息以促进改善客户服务，协助销售活动，并为营销议程提供信息。
• CRM 可以快速自动化许多营销任务，包括从注册表单和快速报告的领导创建。随着这些平台提供的时间管理的改进，有更多的空间来关注更重要的细节。
• 企业可以轻松地将 CRM 与外部工具集成，以定制营销策略并收集更多数据。

客户关系管理的缺点

• 客户关系管理系统从来不会在访客成为客户之前就了解他们，这使得单个客户的访问成为一项艰难的成就ーー也是一项公认代价高昂的努力。当将社交媒体渠道、广告活动、网络行为数据和其他数据源添加到混合中时，这变得越来越困难。
• CRM 最缺乏的是实时性能。他们很擅长管理一些行为，并且做了成千上万次，甚至上百万次，但是他们没有那么好的适应性。你定制它们的次数越多，它们就会变得越混乱和难以管理。

数据管理平台

随着互联网在2000年代变得更容易追踪，另一种数据聚合平台出现了。为了通过使用 cookies 来满足广告商的需求，数据管理平台(DMP)协助计划和执行媒体宣传活动。

与 CRM 不同，DMP 通过使用可购买的数据源(第二方和第三方数据)而不是单独收集的(第一方数据)来统一匿名 ID。

DMP 优点

• DMP 允许您通过将来自 cookie 和其他行为数据的第二方和第三方数据的片段拼接在一起，将用户划分为多个段。这些部分可以很快地投入使用时，个性化的媒体和动态广告。

DMP 缺点

• DMP 只存储匿名的、有限分割的第三方数据，因此在处理更精确的身份匹配时，它们的性能明显优于第三方数据。这创建了一个统一的客户视图，但是多部门共享是完全不可能的。
• 来自 DMP 的数据是短寿命的，基于 cookie 的90天寿命。除此之外，由于 GDPR 立法，cookies 的效果更差。
• 将 DMP 集成到您的组织的当前环境中可能是具有挑战性的。它需要大量的技术和领域知识。这种数据聚合技术对于雇员来说可能过于复杂，在如何正确使用它的培训过程中会引入一个陡峭的学习曲线。

客户资料平台

随着数据成为电子商务游戏的名称，公司可以获取的大量信息也随之成为名称，这就产生了对灵活性和规模的迫切需求，这些需求可以满足改善客户体验和全渠道营销举措的需求。

这为聚合数据平台中的最新参与者——客户数据平台(CDP)铺平了道路。

客户数据平台很容易与现有数据集成，包括第一、第二和第三方数据，以及离线和非结构化数据数据，所有这些都集成在一个系统中。

CDP 优点

• 虽然 CRM 和 DMP 提供了细分，但是 CDP 集中了进入公司的所有客户数据，而不管客户使用的是什么渠道或设备。它围绕客户组织您收集的所有数据，而不是围绕从中收集的通道或设备。您可以从 CDP 获取的数据源越多，它的功能就越强大。
• CDP 支持实时数据流，以便在整个客户旅程中立即采取行动，推动个性化推荐、激活受众和创造向上销售机会等工作。这种规模的灵活性可以应用于广泛的渠道和目的，从而实现更灵活的营销举措。
• 客户数据平台是为营销人员而非 IT 开发人员建立的。CDP 的一体化特性使得它很容易集成到现有的公司环境中，而无需在多个模块上创建自定义集成。将各种数据源统一到一个单一的客户信息源可以实现快速的跨部门通信，使用相同的接口在所有通道提供连接的客户体验。

CDP Cons

• 这些平台是由第一方数据驱动的，这意味着 CDP 几乎完全运行在您的营销活动所收集的数据上。尽管它更加个性化，并且基于真实的客户信息，但是这些都必须被收集，而且你可能会发现自己缺乏全力运行营销计划所需的数据量。

下面是我们的结果:

如表所示，管理客户信息的最及时、最具成本效益的方法是使用一个一体化的客户数据平台。

当你将 CDP 的力量与营销自动化能力结合起来时，你的企业就拥有了执行改变游戏规则的营销活动所需要的所有工具，这些营销活动可以在最佳时间使用理想的营销渠道与合适的客户交流。

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