طریقه بهبود معیارهای کیفیت داده مشتری

طریقه بهبود معیارهای کیفیت داده مشتری

طریقه بهبود معیارهای کیفیت داده مشتری

طریقه بهبود معیارهای کیفیت داده مشتری 700 500 دکتر علی ناصرحجتی

طریقه بهبود معیارهای کیفیت داده مشتری

بازاریابی دیجیتالی تاکنون شاهد چنین جهت‌گیری برجسته‌ای در زمینه رضایت مشتری نبوده است: بر طبق آمارهای PwC تجربه مشتری، کلید اصلی تفاوت برند در سال ۲۰۲۰ است.

چرا بازاریابان دیجیتال باید معیارهای کیفیت داده های مشتری را بهبود بخشند و چگونه آن را انجام می دهند؟

جهت تولید بهتر برای مشتری و افزایش رضایت آنها، بازاریابان دیجیتالی باید مخاطبان خود را به طور کامل بشناسند. در اینجاست که کیفیت معیارهای داده مشتری اهمیت پیدا می‌کند. داده با کیفیت بالا یکی از عوامل کلیدی برای پیشنهادات شخصی است. این به بازاریابان اجازه می­دهد تا ویژگی­های خاص و رفتارهای مشتریان خود را به طور عمیق درک کنند و آمارها این موضوع را تایید می­کنند. بر طبق گزارش داده ابعادی، در طول ۵ سال آینده تجزیه و تحلیل­های مشتری معیار حیاتی برای بهبود تجربه مشتری تخمین زده شده است.

چه چیز باعث می­شود که کیفیت داده مشتری بسیار مهم باشد؟

ثابت شده که کیفیت داده مشتری، یکی از موارد ضروری است که بازاریابان دیجیتالی را به تلاش وا می­دارد.

  • داده مشتری به بازاریابان دیجیتالی اجازه می­دهد تا بر اساس ویژگی­های دقیق مشتری خلق کنند.

بازاریابان دیجیتالی به ویژگی­های مشتری که بیان کننده مراجعان ایده ­آل شرکت هستند توجه بسیاری می­کنند. ویژگی­ ها به بازاریابان دیجیتالی کمک می­کند تا مشخص کنند که مشتریان آنها کیست، چگونه هستند، چه می­خواهند و علاوه بر این یک درد مشترک در بین مخاطبان خود پیدا می‌کنند. با تکیه بر کیفیت داده مشتری مختصر، بازاریابان دیجیتالی می‌توانند ویژگی­های مشتری دقیقی ایجاد کنند تا یک ارائه صحیح از افرادی داشته باشند که می­خواهند به عنوان مشتری خود در نظر بگیرند.

  • معیارهای داده مشتری به بازاریابان دیجیتالی کمک می‌کند تا بهتر مورد هدف قرار بگیرند.

تجزیه و تحلیل داده ­های مشتری به کمک معیارهای صحیح به بازاریابان دیجیتالی کمک می­کند تا در مورد انتخاب صحیح مخاطبان خود دقت کنند و در نتیجه انجمن­های بازاریابی دیجیتالی بهتری برای تعیین هدف داشته باشند. زمانی که بازاریابان دیجیتالی مشتریان خود را به درستی می­شناسند و به فرضیات بدون پیش زمینه تکیه نمی­کنند، می­توانند تصمیمات معقولی در زمینه خلق محتوا و پیام ارائه شده بگیرند. در نتیجه این عمل موجب بهره­ وری تمام اقدامات بازاریابی دیجیتالی می­شود.

  • داده مشتری به بازاریابان دیجیتالی اجازه می‌دهد تا منعطف­تر باشند.

به علت زندگی در یک جهان دیجیتالی، مشتریان به طور مداوم عادت­های خود را تغییر می­دهند. یک روز فضایی بهتر از فیسبوک برای تبلیغات انجمن­ ها نیست، روز دیگر ممکن است مخاطبان هدف شما در پینترست ( Pinterest ) باشند. تجزیه و تحلیل­ های داده مشتری، به بازاریابان دیجیتالی کمک می­کند تا زمینه اصلی فعالیت مشتریان خود و جهت گیری جدید انجمن خود متناسب با زمان را درک کنند.

کیفیت داده نامطلوب چگونه در پایگاه داده‌ای بازاریابان دیجیتالی نفوذ می­کند؟

زمانی که داده مشتری به وسیله معیارهای صحیح تجزیه و تحلیل می‌شود، به بازاریابان دیجیتالی کمک می‌کند تا بینش لازم برای عملکرد بهتر را  کسب کنند. با این حال، بازاریابان دیجیتالی مجبور هستند تا به طور دائم با کیفیت پایین داده مشتری روبه‌رو شوند.

این موضوع پس از ورود به پایگاه داده­ای شرکت، می­تواند بر روی تلاش­های بازاریابی دیجیتالی اثر بگذارد. چندین روش وجود دارد که به وسیله آن می­توان داده­ های با کیفیت پایین را آشکار ساخت. اساسا، داده‌های ضعیف از طریق اشتباهات انسانی و یا مشکلات فناوری ایجاد می­شود. در حقیقت تمام مردم اشتباه می­کنند. بنابراین اشتباهات تایپی در نام ­ها یا ایمیل بسیار امکان پذیر است. علاوه بر این زمانی که چندین فرد یک ارتباط را مدیریت می‌کنند سردرگمی نیز ایجاد می‌شود. متخصصان مختلف می­توانند اطلاعات مختلفی درباره مشتری یکسانی به دست آورند که در نتیجه منجر به دوگانگی، تناقض و یا تنوع می­شود.

در همین زمان، داده ضعیف ممکن است ریشه در فناوری داشته باشد. برای مثال داده نامطلوب ممکن است به این دلیل ایجاد شود که دو شرکت ادغام شده ­اند و پایگاه داده­ای آنها تبدیل به یک پایگاه شده است. در نتیجه اگر دو شرکت قبلی مشتریان یکسانی داشته­ اند، ممکن است اطلاعات دوگانه ایجاد شود. جابجایی داده ­ها، به روز رسانی سیستم و یا یکپارچگی نیز می­تواند تبدیل به دردسر شوند زیرا معمولا همراه با ازدحام داده هستند.

چه اتفاقی خواهد افتاد اگر داده مشتری ضعیف در پایگاه قرار گیرد؟

زمانی که داده مشتری ضعیف در پایگاه داده مشتری قرار بگیرد، بر روی تلاش­های بازاریابی اثر می­گذارد.‌

در اینجا چند سناریو در مورد نحوه تاثیر داده نامطلوب و تخریب برنامه­های بازاریابان دیجیتالی بیان شده است.

  • تاثیر بر پیش ­بینی ­های بازاریابی

داده مشتری که دارای خطا است، بازاریابان دیجیتالی را از پیش بینی­ های بازاریابی دقیق منع می­کند. دانش ناقص در زمینه ویژگی­های مشتری برای مثال، سن، جنسیت و شغل آنها منجر به بازاریابی دیجیتالی ناموفق و هدف­گیری ضعیف می­شود. انجمن­های بازاریابی دیجیتالی مبتنی بر داده مشتری نامطلوب، ممکن است مسئول بی ثباتی آر او آی ( ROI ) شود.

هر چقدر داده مشتری مطلوب، بیشتر و بهتر در اختیار بازاریابان دیجیتالی قرار گیرد، بینش بهتری نیز حاصل می­شود که بهره ­وری بازاریابان دیجیتالی را افزایش می­دهد.

  • بازاریابان دیجیتالی را از درک نیازها و انتظارات مشتریان خود منع می­کند.

همانطور که پیشتر اشاره شد، ویژگی مشتری یک مدل دیجیتالی از مشتری واقعی است. زمانی که بازاریابان یک آواتار دیجیتالی می­سازند، باید به جنبه­ های مختلفی از جمله عنوان شغل مشتری، مسیر کاری، جنسیت، سن، خانواده، درآمد و شبکه ارتباط ترجیحی دقت کنند. به دست آوردن چنین اطلاعاتی نیازمند تجزیه و تحلیل داده مشتری به صورت دقیق است که اگر داده ­ها از حالت ایده‌آل فاصله داشته باشد، تقریبا غیرممکن است. علاوه براین، ویژگی اشتباه باعث می‌شود تا بازاریابان دیجیتالی نتوانند انتظارات دقیق و نیازهای مشتریان خود را شناسایی کنند در نتیجه فعالیت­های آنها را از همان ابتدا از بین خواهد برد.

  • منجر به کاهش مشتری می­شود.

بر طبق تحقیق نیروی فروش، ۶۲ درصد از مشتریان شرکت‌ها انتظار دارند تا پیشنهادات شخصی و یا تخفیف بر اساس محصولاتی که خریده ­اند دریافت کنند. برای تبدیل شدن به یک بازاریابی دیجیتالی موفق، شخصی­ سازی نیازمند این است که بازاریابان از اهداف مشتریان خود به‌ درستی آگاه باشند. زمانی که بازاریابان دیجیتالی این جنبه را به دلیل داده ضعیف نادیده می‌­گیرند، آنها با ریسک از دست دادن مشتریان وفادار خود روبه‌رو خواهند شد.

  • مانع استفاده بازاریابان دیجیتالی از فناوری­ های پیشرفته می­شود.

بازاریابان دیجیتالی به اندازه کافی کار خسته کننده دارند: برای مثال آنها باید پیشنهاداتی برای محصول و شخصی­سازی ارتباطات بازاریابی ارائه کنند. برنامه­ های مبتنی بر هوش مصنوعی اجازه می­دهد تا فرآیندها به صورت خودکار انجام شوند. با این حال، زمانی که فناوری­ های هوشمند از منابع داده­ای ضعیف استفاده می­کنند، نتایج ممکن است اشتباه باشد.

سه روش توسعه کیفیت داده مشتری

همانطور که مشخص است، داده­ های نامطلوب ممکن است منجر به مشکل شود. خوشبختانه آنها برطرف نشدنی هستند. در اینجا چند نکته و ترفند در زمینه نحوه توسعه کیفیت داده مشتری و نحوه کارآمدتر کردن تلاش­های بازاریابی دیجیتالی ارائه شده است.

  • پاک کردن، اضافه کردن و حذف کردن داده

اگر پایگاه داده ه­ای مشتری شامل داده ­های ناقص و یا دوگانه باشد، برای مثال اشتباهاتی مانند دوبار وارد کردن، اشتباه در ایمیل مشتریان و یا عدم وجود منبع هدایت کننده وجود داشته باشد، بازاریابان دیجیتالی باید این خطاها را حذف کنند. برخی ترجیح می­دهند که داده ­های مشتری را به صورت دوره­ای پاک کنند و برخی به صورت خودکار این کار را انجام می­دهند. حالت دوم به کمک یک شرکت فناوری اطلاعات که فناوری بی آی ( BI ) ارائه می‌کند امکان پذیر است. با استفاده از آزمایش کیفیت داده خودکار، بازاریابان دیجیتالی می­توانند داده‌های مشتری‌های خود را به صورت سریع پاک و مرتب کنند.

  • کمپین های بازاریابی دیجیتالی شخصی بیشتری ایجاد کنید.

آیا سیستم پیشنهاد نتفلیکس را به خاطر دارید؟ تاثیرگذارترین رسانه که برای پیشنهادات دقیق خود شهرت دارد، فیلم­های دیده شده توسط کاربران خود، زمان و اندازه آنها و دستگاه مورد استفاده برای دیدن این فیلم‌ها را برای پیشنهاد در نظر می­گیرد.

شما لزوما نیاز نیست که برای شخصی­ سازی کمپین های بازاریابی دیجیتالی خود نتفیلیکس باشید. درک درست از مشتریان، به بازاریابان دیجیتالی اجازه می­دهد تا به آن دسته از مشتریانی که با ویژگی­های مشتری آنها تناسب دارند ایمیل بفرستند و از تاریخچه معامله برای پیشنهادات مدیریتی و پست کردن ویدیوهای یوتیوب در زمینه موضوعات مشخص و مشهور بین مشتریان استفاده کنند.

  • از مشتریان بپرسید.

نظرسنجی قدیمی یک روش تحقیق از مخاطبان به صورت سنتی است که امروزه در دوره بازاریابی آنلاین نیز مورد استفاده قرار می­گیرد. با این حال این نظرسنجی­ ها تعامل بیشتری دارند و مشتری محورتر هستند. برای مثال، برخی از شرکت‌ها نظرسنجی سنتی را تبدیل به آزمایش­های آگاهانه­ ای کرده­ اند و یا اینکه داستان­های کاملی در این زمینه ارائه می­کنند.

دوره دیجیتالی به اطلاعات اجازه می­دهد تا به سرعت حرکت کنند در نتیجه به بازاریابان نیز کمک می‌کند تا با صدها انسان در یک لحظه ارتباط برقرار کنند. پس از مدتی بازاریابان می­توانند بازخورد خود را دریافت کنند. با فرستادن تقاضای بازخورد از طریق ایمیل و یا قرار دادن این بازخوردها در وب سایت، بازاریابان دیجیتالی موقعیتی برای کسب داده ارزشمند مشتری به دست می‌آورند تا بعدها برای انجمن­ های بازاریابی بهتر استفاده کنند.

زباله داخل، زباله بیرون

همانطور که مشخص است، پاک نگه­داشتن داده مشتری تنها در مورد دقت نیست. این عمل بیشتر به علت حفظ احترام مشتریان و توجه به ترجیحات و نیازهای آنها است. دقت کنید: آیا خانواده­ای که حیوان خانگی ندارد، به تبلیغاتی در زمینه شرح غذای سگ نیاز دارد؟ این فعالیت درباره تلاش شرکت برای عملکرد بهتر بازاریابی نیز است: هر چقدرداده­ های بازاریابان بهتر باشد، شانس آنها در زمینه به دست آوردن وفاداری بلندمدت، حفظ مشتریان، جذب مشتریان جدید، توسعه کسب و کار آنها و افزایش منافع بیشتر خواهد بود.

در مجموع قانون «زباله داخل، زباله بیرون» هرگز از بین نرفته است. بلکه به انجمن­های بازاریابی دیجیتالی، کمک می­کند تا با استفاده از داده­ های شفاف مشتری به نتایج صادقانه­ای دست یابند.