올바른 방법으로 고객 데이터를 수집하는 5가지 모범 사례

응답자의 86%가 자사 고객 데이터가 비즈니스 미디어 전략의 가장 중요한 측면이라는 데 동의하므로 오늘날 데이터 수집의 가치를 부인할 수 없습니다.

고객 데이터 수집은 기업이 대상 고객을 이해하고 고객의 요구에 맞게 제품과 서비스를 맞춤화할 수 있기 때문에 현대 비즈니스의 중요한 측면입니다.

이 기사에서는 고객 데이터 수집을 위한 5가지 모범 사례를 간략하게 설명하고 데이터 수집 방법에 대해 설명합니다.

이러한 모범 사례를 따르면 비즈니스는 성장과 성공을 주도하는 데 도움이 되는 고품질 데이터를 수집할 수 있습니다.

어떤 데이터를 수집해야 합니까?

고객 데이터를 수집하기 전에 비즈니스에 가장 중요한 정보를 결정하는 것이 중요합니다. 업계 및 목표에 따라 다르지만 고려해야 할 몇 가지 일반적인 데이터 유형은 다음과 같습니다.

• 연령, 성별, 위치 및 소득 수준과 같은 인구 통계 데이터 . 이 데이터는 고객을 분류하고 다양한 클라이언트 페르소나와 대화하는 타겟 마케팅 캠페인을 만드는 데 도움이 됩니다.
• 웹사이트 활동, 구매 내역, 브랜드와의 상호 작용과 같은 행동 데이터 . 행동 데이터는 전환율을 최적화하고 마케팅 퍼널을 따라 고객을 더 멀리 이동시키는 데 필수적입니다. 브랜드에 대한 고객 경험을 최적화하려면 대상 고객의 행동을 알아야 합니다.
• 고객 선호도, 충성도 및 만족도와 같은 태도 데이터 . 행동 데이터와 마찬가지로 태도 데이터는 귀사, 제품, 마케팅 및 판매 프로세스 에 대한 고객의 인식을 이해하는 데 도움이 됩니다 . 이 데이터를 수집하면 전체 브랜드 존재를 더욱 최적화할 수 있습니다.

출처: 트러스트메리

수집할 데이터를 결정하려면 비즈니스에 가장 유익한 통찰력을 고려하십시오.

예를 들어 패션 소매점을 소유하고 있는 경우 고객 선호도 및 구매 내역에 대한 데이터가 중요합니다. 바람직한 항목과 그렇지 않은 항목을 식별하는 데 도움이 됩니다. 계절성 또는 재고를 유지해야 하는 제품에 대한 세부 정보를 수집할 수도 있습니다.

반면에 SaaS 브랜드는 제품에 대한 고객 만족도와 반복 구매 또는 구독이 고객 정서를 나타내기 때문에 태도 데이터를 우선시합니다. 개선이 필요한 제품 부분을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고성능 고객 서비스 지원 도구를 사용하면 이 데이터를 수집하는 데 도움이 될 수 있습니다.

고객 경험에 대한 이러한 통찰력은 현대 시장에서 경쟁력을 갖추기를 원하는 비즈니스에 데이터를 매우 중요하게 만듭니다.

고객 데이터가 중요한 이유

고객 데이터는 여러 가지 이유로 중요합니다. 무엇보다도 기업은 대상 청중을 더 잘 이해하고 추측을 제거하는 정보가 풍부한 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 그들의 요구에 맞게 제품과 서비스를 조정할 수 있습니다.

기업은 고객 데이터를 분석하여 마케팅 및 영업 활동에 영향을 미치는 트렌드와 패턴을 파악하여 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.

이 데이터는 또한 회사가 제품이나 서비스를 제공하는 경우 필수적인 이해인 고객의 문제점을 식별하는 데 도움이 됩니다. 귀하의 제품은 대상 청중의 삶을 더 쉽게 만들어 주어야 합니다. 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 이미 존재하는 문제를 수정하는 것입니다.

데이터는 이러한 문제를 식별하는 데 도움이 되며 웹 사용자들 사이에서 점점 더 일반적인 관심사인 신원 도용 으로부터 클라이언트를 보호하는 것과 같은 바람직한 솔루션을 만드는 데 도움이 됩니다.

또한 고객 데이터는 기업이 내부 운영 및 효율성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 고객 행동에 대한 데이터를 분석하여 프로세스의 병목 현상을 식별하고 운영을 개선할 수 있습니다.

마지막으로 고객 데이터는 기업이 새로운 성장 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 고객의 선호도와 구매 패턴을 분석하여 미개척 시장을 찾고 이러한 요구에 맞는 새로운 제품이나 서비스를 개발할 수 있습니다.

데이터 수집을 통해 이러한 통찰력은 거의 가능하며 우연이 됩니다. 전략적 데이터 수집은 비즈니스 확장에 대한 측정 가능하고 반복 가능한 접근 방식을 제공하며 사용하는 데이터 수집 방법의 유형은 수집하려는 데이터에 따라 다릅니다.

고객 데이터를 수집하는 다양한 방법

고객 데이터를 수집하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 비즈니스에 가장 적합한 방법은 특정 목표와 리소스에 따라 다릅니다. 다음은 몇 가지 표준 데이터 수집 방법입니다.

웹 추적

웹 추적에는 웹 사이트 또는 앱에서 고객 행동에 대한 데이터 수집이 포함됩니다. 또한 방문한 페이지, 각 페이지에서 보낸 시간, 수행한 작업(예: 양식 작성 또는 구매)에 대한 정보를 포함할 수 있습니다. Google Analytics와 같은 웹 추적 도구를 사용하면 기업에서 이 정보를 추적하고 고객 행동에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

출처: 구글 애널리틱스

설문조사

설문조사는 고객 데이터를 수집하는 표준 방법으로 기업이 많은 사람들로부터 특정 정보를 수집할 수 있도록 합니다. 설문 조사는 온라인 또는 직접 실시할 수 있으며 인구 통계, 태도 및 행동을 포함하여 광범위한 데이터를 수집하도록 설계할 수 있습니다.

등록

고객에게 웹사이트나 앱에 계정을 등록하도록 요구하는 것도 데이터를 수집하는 또 다른 방법입니다. 고객의 현장 활동에 대한 이름, 이메일 주소, 위치 및 데이터를 포함합니다. 등록 데이터는 인구 통계 데이터를 수집하고 이메일 마케팅을 위한 이메일 목록을 작성하는 데 이상적입니다.

출처: 아우라

소셜 미디어

Facebook 및 Twitter와 같은 소셜 미디어 플랫폼은 기업이 고객과 상호 작용하고 대상 고객이 말하는 내용과 사용된 용어를 직접 확인하고 기업이 고객의 선호도 및 행동에 대한 데이터를 수집할 수 있도록 하므로 고객 데이터의 풍부한 소스가 될 수 있습니다.

장바구니 포기

장바구니를 버린 고객에 대한 데이터를 수집하면 구매를 완료하지 않은 이유와 판매 프로세스를 개선하기 위해 기업이 취할 수 있는 조치에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 태도/행동 데이터는 전환율과 온라인 판매를 최적화하는 데 필수적입니다.

거래 정보

마지막으로 고객 거래에 대한 데이터를 수집하면 고객이 가장 관심을 갖는 제품이나 서비스, 구매 습관 및 선호도에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

고객 데이터 수집을 위한 5가지 모범 사례

고객 데이터 수집 자체는 과학이며 테스트와 개선이 필요한 것입니다. 전략에서 이러한 고객 데이터 수집 모범 사례를 따르면 고객을 방해하지 않고 관련성 있고 가치 있는 정보를 수집할 수 있습니다.

여러 데이터 수집 방법 보유

다양한 데이터 수집 방법을 사용하면 고객을 포괄적으로 파악할 수 있습니다. 예를 들어 웹 추적을 설문 조사 및 등록 데이터와 결합하면 대상 고객에 대한 보다 완전한 그림을 얻을 수 있습니다. 이 경우 이 세 가지 수집 방법은 고객 기반(등록), 사이트에 있는 동안의 행동(행동) 및 설문 조사의 태도 데이터에 대한 인구 통계학적 정보를 제공합니다.

이러한 방식으로 여러 데이터 수집 방법을 사용하면 고객을 더 잘 이해하고 비즈니스에 대해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

고객에게 의미 있는 것에 집중

고객에게 관련성이 있고 가치 있는 데이터를 수집하는 것이 중요합니다. 고객이 중복 정보를 제공하고 있다고 느끼면 프로세스를 포기할 가능성이 높습니다.

예를 들어, 급여 소프트웨어를 제공하는 SaaS 비즈니스에서 소비자에게 직원 수, 지불 및 통화 옵션, 보고 요구 사항을 포함하여 요구 사항에 대해 물어보십시오. 고객에게 중요한 것에 집중함으로써 고객의 요구에 맞게 제품 및 마케팅 이니셔티브를 더 잘 조정할 수 있습니다.

반면에 고객에게 의미가 없는 데이터를 수집하면 고객이 시간 낭비를 느끼고 정확한 답변을 제공할 가능성이 낮아질 수 있습니다. 이는 부정확한 데이터로 이어지고 궁극적으로 비즈니스에 해를 끼칠 수 있습니다.

간단하게 유지

고객 데이터를 수집할 때 일을 간단하게 유지하는 것이 중요합니다. 너무 많은 질문을 하거나 복잡한 언어를 사용하면 고객이 사이트를 떠날 수 있으므로 피하십시오.

간결한 언어를 사용하고, 필요한 데이터만 수집하고, 데이터 수집 프로세스를 가능한 한 짧게 유지하십시오. 데이터 수집 프로세스가 고객 경험에 도움이 되기를 원합니다.

데이터 수집 방법을 더 큰 규모로 구현하기 전에 테스트하는 것도 좋은 생각입니다. 이를 통해 개선이 필요한 문제나 영역을 식별하고 데이터 수집 프로세스를 최대한 효율적이고 효과적으로 수행할 수 있습니다.

개인 정보 보호 정책을 명확하게 정의하십시오.

개인 정보 보호 정책을 명확하게 정의하고 이를 고객에게 전달하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 신뢰를 구축하고 고객이 편안하게 데이터를 공유할 수 있습니다.

귀하의 개인 정보 보호 정책은 귀하가 수집하는 데이터, 사용 방법 및 보호 방법을 설명해야 합니다. 고객이 온라인 개인정보 보호에 대해 점점 더 우려하고 있으므로 데이터 수집 관행을 투명하게 공개하는 것이 중요합니다. 개인 정보 보호 정책을 명확하게 전달함으로써 고객과 신뢰를 구축하고 고객의 개인 정보를 존중한다는 것을 보여줄 수 있습니다.

고객 데이터 암호화

고객 데이터 암호화는 고객의 개인 정보와 보안을 보호하는 데 도움이 되므로 중요한 모범 사례입니다. 고객 데이터는 민감하고 개인적인 경우가 많으며 무단 액세스 또는 오용으로부터 보호하는 것이 중요합니다.

고객 데이터를 암호화하면 해커 또는 기타 권한이 없는 개인이 액세스하는 것을 방지할 수 있습니다. 이는 온라인 양식이나 웹사이트를 통해 데이터를 수집하는 경우 특히 중요합니다. 이 데이터는 종종 인터넷을 통해 전송되고 사이버 공격에 취약하여 신원 도용이나 심지어 신용 카드 사기 까지 발생할 수 있기 때문입니다.

외부 위협으로부터 고객 데이터를 보호하는 것 외에도 이메일과 고객 데이터를 암호화하면 내부 데이터 침해를 방지할 수 있습니다. 예를 들어 고객 데이터에 액세스할 수 있는 직원이 여러 명인 경우 데이터를 암호화하면 이러한 개인이 데이터에 무단 액세스하거나 오용하는 것을 방지할 수 있습니다.

고객 데이터를 암호화하여 보안을 유지하고 고객의 개인 정보를 보호할 수 있습니다. 이를 통해 고객과의 신뢰를 구축하고 고객의 데이터 보호를 중요하게 생각한다는 것을 보여줄 수 있습니다.

주요 테이크 아웃

고객 데이터 수집은 기업이 대상 고객을 이해하고 고객의 요구에 맞게 제품과 서비스를 맞춤화할 수 있기 때문에 현대 비즈니스의 중요한 측면입니다.

여러 데이터 수집 방법을 포함하여 최고의 데이터 수집 방법을 따르고, 고객에게 의미 있는 것에 초점을 맞추고, 단순하게 유지하고, 개인 정보 보호 정책을 명확하게 정의하고, 데이터를 암호화함으로써 기업은 비즈니스 운영에 도움이 되는 고품질 데이터를 수집하고 있는지 확인할 수 있습니다. 성장과 성공.

저자 약력

Irina Maltseva는 Aura 의 성장 책임자이자 ONSAAS 의 설립자입니다. 지난 7년 동안 그녀는 SaaS 회사가 인바운드 마케팅을 통해 수익을 늘리도록 돕고 있습니다.

이전 회사인 Hunter에서 Irina는 3M 마케팅 담당자가 중요한 비즈니스 연결을 구축하도록 도왔습니다. 이제 Aura에서 Irina는 모두를 위해 더 안전한 인터넷을 만들기 위한 임무를 수행하고 있습니다. 연락하려면 LinkedIn 에서 그녀를 팔로우하세요.