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Die verschiedenen Formen von Kundendaten und wie man Wert daraus extrahiert. Die

the different forms of customer data how to extract value from them

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Unabhaengig davon, in welcher Branche ein Unternehmen taetig ist, werden Kundendaten immer einer der kritischsten Aspekte des Aufbaus und der Befriedigung seines Kundenstamms sein. Ohne zu verstehen, wie Kundendaten korrekt analysiert und verwendet werden koennen, verpassen Unternehmen mehr Unternehmen, als sie erkennen, und sie verlieren enorme Moeglichkeiten, ihren Kunden zu gefallen.

Kundendaten geben ihre Beziehung zu einem Unternehmen oder Produkt an. Diese Daten umfassen grundlegende Informationen sowie Verhaltens-, interaktive und Haltendenzen. Wenn ein Unternehmen diese Informationen versteht und erfolgreich extrahiert, erhoeht es die Wahrscheinlichkeit, die Probleme seiner Zielgruppe zu loesen. Wenn Daten falsch behandelt werden, kann dies die Relevanz und Langlebigkeit des Unternehmens gefaehrden.

Hier werden wir naeher auf die vier primaeren Arten von Kundendaten eingehen und wie ein Unternehmen diese nutzen kann, um positive Auswirkungen auf den Markt zu erzielen.

4 Primaere Arten von Kundendaten

Der Begriff Kundendaten umfasst ein breites Spektrum an Informationen, beginnend mit grundlegenden Informationen bis hin zu der Art und Weise, wie sich ein Kunde verhaelt und mit einem Produkt oder einer Dienstleistung interagiert.

Alle Daten, die von einem Kunden gesammelt werden, sind wichtig, um zu verstehen, wie man eine Kundenbasis besser bedienen kann. Die verschiedenen Typen koennen jedoch auf verschiedene Weise genutzt werden, um den Erfolg eines Unternehmens in der Kundenbindung und -zufriedenheit zu steigern. Hier sind die vier Haupttypen.

1. Grunddaten
Basisdaten beziehen sich auf die Oberflaechendaten eines Kunden. Wenn ein neuer Kunde einen Namen, eine E-Mail-Adresse, eine Telefonnummer oder eine Privatadresse eingibt, gibt er grundlegende Informationen ein. Es kann auch gezielte Informationen wie Jahreseinkommen, geografische Lage und zugehoerige Organisationen enthalten.

Grundlegende Informationen helfen, Zielgruppen zu trennen und ermoeglichen es einem Unternehmen, einen Kunden in ein vorlaeufiges Profil zu segmentieren. Dies wird einer Organisation die Moeglichkeit geben, einen Kunden zu erreichen, Marketingbemuehungen zu starten und schliesslich die besten Moeglichkeiten, mit ihnen waehrend der Customer Journey zu interagieren.

2. Interaktionsdaten
Interaktionsdaten vertiefen sich etwas tiefer in die Art und Weise, wie der Kunde mit einem Produkt oder einer Dienstleistung interagiert. Es zeigt, wie ein Kunde verhaelt, wenn er eine Website, E-Mail oder Marketingkampagne praesentiert.

Seitenaufrufe, Link-Klicks, Bounce-Raten, E-Mail-Oeffnungen und Downloads werden alle als Interaktionsdaten betrachtet. Wenn ein Kunde mit Inhalten interagiert, wird die Aktion des Kunden verfolgt und kann verwendet werden, um Landing Pages zu optimieren, um die Kundenakquisitions- und Aufbewahrungsraten zu erhoehen.

Ein Unternehmen kann Content- und Marketingstrategien optimieren, um die Kundenbindung auf dem Weg des Kaeufers zu beleben und das Kundenerlebnis noch angenehmer zu gestalten.

3. Verhaltensdaten
Verhaltensdaten sind den Interaktionsdaten sehr aehnlich, ausser dass Verhaltensinformationen speziell darauf abzielen, zu verstehen, was ein Kunde mit einem Produkt oder einer Dienstleistung macht und wann er messbare Massnahmen ergreift.

Welche Produkte oder Dienstleistungen verwendet ein Kunde und wie verwendet er diese? An welchem Punkt auf der Customer Journey registriert sich ein Kunde in der Regel, in den Warenkorb gelegt, kauft, beendet die Kasse oder schliesst einen Kauf ab?Zu den

Verhaltensdaten gehoert jede Instanz, in der ein Kunde Schritte unternimmt, um sich weiter mit dem Produkt oder der Dienstleistung eines Unternehmens zu beschaeftigen. Diese Datenkategorie hilft einem Unternehmen, seinen idealen Kunden zu uebertreffen und Look-alike Zielgruppen zu erstellen, um die Marketingbemuehungen zu verbessern.

4. Daten zur Einstellung der
Einstellungen sind das, was die Leute ueber ein Produkt oder eine Dienstleistung denken, wollen und fuehlen. Die Einstellung eines Kunden sagt einem Unternehmen viel darueber, was er will, welche Schmerzpunkte ein Unternehmen loesen kann und ob sein Service die Beduerfnisse des Kunden erfuellt oder nicht.

Haeufig werden zum Auffinden von Einstimmungsdaten, Umfragen, Fokusgruppen und A/B-Tests verwendet, um die Meinungen der Zielgruppe zu messen.

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Moeglichkeiten zum Extrahieren von Mehrwert aus Kundendaten

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Es gibt acht Hauptideen, wie ein Unternehmen aus der Datensammlung Nutzen ziehen kann. Es ist grossartig, die Daten zu haben, aber wenn ein Unternehmen nicht weiss, wie man darauf basierende Strategien liest, analysiert und implementiert, wird es keine Probleme loesen. Hier sind die acht Moeglichkeiten, Wert zu extrahieren -

Big Data verstehen
Ein grosses Unternehmen wird Zugriff auf Berge von Daten haben, die sich ueberwaeltigend anfuehlen koennen. Die Faehigkeit, riesige Datenmengen zu durchsuchen, erfordert oft ein spezialisiertes Team, um zu verstehen, was nuetzlich ist und was nicht. Die Tatsache zu akzeptieren, dass geeignete Daten irgendwo im Stapel vergraben sind, ist unerlaesslich, um hilfreiche Informationen zu erhalten. Sie muessen es nur finden. Deshalb ist es auch am besten, Datenmanagement-Plattformen in Betracht zu ziehen, da dies die Speicherung und Sortierung von Daten nahtlos und effizient macht.

Analytics-Werkzeuge
koennen die Arbeit des Datenlesers unbeschreiblich erleichtern. Das manuelle Sortieren von Informationen und der Versuch, sie zusammenzufassen, um Schlussfolgerungen zu ziehen, ist muehsam und zeitaufwendig, was ein Geschaeftsgeld kostet.

Die beste Moeglichkeit, Zeit zu sparen und Genauigkeit fuer ein Unternehmen sicherzustellen, ist die Investition in Analysewerkzeuge. Dies kann zu geringfuegigen Vorabkosten fuehren, aber die Datenanalyse wird organisiert, genau und vor allem vollstaendig gehalten.

Historische Daten
Wenn ein Unternehmen in einem Bereich mit Fallstudien aus frueheren Jahren arbeitet, kann es auf Rueckschluesse aus zuvor verfolgten historischen Daten zurueckgreifen, um aktuelle und zukuenftige Trends vorherzusagen. Kundengewinnung und -zufriedenheit basiert hauptsaechlich auf Psychologie, und was vorher funktioniert hat, wird wahrscheinlich wieder funktionieren.

Verwendung von Daten zur Optimierung von Prozessen

Ein Unternehmen moechte in den meisten Faellen Gewinne steigern. Normalerweise geschieht dies durch eine Umsatzsteigerung. Wenn jedoch Informationen ueber das Kundenverhalten dazu beitragen koennen, unnoetige Kosten zu senken und die Effizienz zu optimieren, koennen Sie Geld sparen und gleichzeitig den Umsatz steigern. Ein Unternehmen sollte immer nach Moeglichkeiten suchen, um die Effizienz entlang der Customer Journey zu verbessern.

Customer Churn and Retention
Der beste Kunde ist ein treuer Kunde. Mit den richtigen Analysetools kann ein Unternehmen ermitteln, wo es Kunden verliert und warum. Durch die Analyse der Dienstleistungen, Produkte oder Prozesse, die Kunden erfreulich und unangenehm sind, kann ein Unternehmen die Bindung erhoehen und letztlich weniger fuer die Vermarktung von Cold Leads ausgeben.

Social Media Data
Social Media Engagement kann einem Unternehmen viel darueber erzaehlen, was Kunden moegen, was sie begeistert und was sie suchen. Es kann auch helfen, ein Unternehmen zu verstehen, wer seine treuesten Kunden sind, woher sie kommen, was sie moegen und wann sie sich engagieren. All diese interaktiven und Verhaltensinformationen koennen aeusserst nuetzlich sein.

Zugaengliche Daten
Sicherstellen, dass jede Person Zugriff auf Benutzerdaten hat, ist von entscheidender Bedeutung. Moeglicherweise muessen verschiedene Abteilungen miteinander kommunizieren, um ein nahtloses Kundenerlebnis zu schaffen. Der Kundenservice ist einer der wichtigsten Problemstellen fuer Kunden. Die gemeinsame Nutzung von Daten und deren Zugriff hilft, Fehlkommunikation einzudaemmen.

Automation
Data Analysis Software existiert und verkauft, um die Arbeit eines Unternehmers viel ueberschaubarer zu machen. Zeit ist Geld, und jeder Moment, der manuelle Analyse von Informationen, die die Software haette tun koennen, ist Geld verloren.Die

Investition in Software zur Automatisierung der Datenanalyse kann viel Zeit, Geld und Kopfschmerzen sparen.
Das Beste aus der Datenerfassung zu machen, ist fuer Wachstum und Erfolg eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Die Verwendung der richtigen Tools und Ressourcen kann auch die Ablaeufe eines Unternehmens reibungsloser machen. Gluecklicherweise erleichtert die Software das Sammeln und Analysieren von Daten und ermoeglicht es einem Unternehmen, sich auf mehr praktische Probleme zu konzentrieren.

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