在当今数据驱动的世界中，全球各地的公司都陷入了通过不同数据收集模式提供的庞大在线客户信息池中。每天创建超过 2.5 万亿字节 的数据，而且这个数字还在不断增长。此外，发现有 67% 的客户愿意提供他们的数据以获得折扣方面的一些好处。


定期生成在线客户数据，如社交媒体活动、搜索引擎跟踪和购买历史。这些数据让电子商务公司可以窥探客户的人口统计、偏好和兴趣，从而创建一个客户档案，用于在正确的时间根据客户需求定位特定产品。因此，数据收集应该是这些公司创建定制营销策略的优先事项。

“来自数据的分析见解仅与所收集数据的质量一样有用。”

这让我们明白了一个简单的事实，即准确的数据收集在制定多产的营销策略方面发挥着关键作用，从而为电子商务公司带来成果。

以下是收集准确客户数据对电子商务公司有用的四个原因：

通过电子邮件、短信、推送通知等多种沟通渠道推广相关产品。
根据客户的行为、偏好和兴趣准确划分客户，从而更好地细分客户。
开发定制的营销活动，使用生日、地区、年龄组等信息提供个人风格。
通过根据购买历史信息预测客户需求来提高客户生命周期价值。
为确保这些策略如愿以偿，您需要遵循数据收集的基本原则。

“数据收集的基本原则包括使事情尽可能简单；从一开始就规划数据选择、收集、分析和使用的全过程；并确保所收集的任何数据都是 有效、 可靠和 可信的。考虑道德问题也很重要。”

数据收集的过程和原则由来已久；还记得创建问卷并要求客户填写吗？无论是离线还是在线数据收集，适用的原则都保持不变。

让我们从在线数据收集的角度来看看应该遵循的数据收集的四个原则。

原则 1：确定您需要收集的数据（获取正确的数据）

这个原则简单地说，分析所需的数据应该从数据收集过程的开始就固定下来。不要在没有弄清楚数据将如何分析或有用的情况下收集数据。在这种情况下，您很可能最终会收到大量无用的数据。例如，汽车零部件经销商需要有关客户车型的信息，而时装店老板需要有关客户年龄的信息。

怎么办？

您需要的客户数据取决于您经营的业务类型和您销售的产品。因此，了解您需要什么样的数据至关重要。企业通常根据自己的需求收集以下类型的数据：

行为数据
这些数据告诉您客户在与您的公司互动时的行为方式。这些数据是可测量的，分析它可以帮助您改善客户与公司的互动并提高转化率

数据类型： 交易数据、通信数据、在线活动、客户关系

身份数据
此数据通常包含客户人口统计数据，从而帮助您创建理想的客户档案。因此，在形成定制的营销策略中起着至关重要的作用 。

数据类型： 姓名、电子邮件、电话号码、出生日期、性别、出生日期、社交媒体资料、公司名称、职位

描述性数据
此数据由除身份数据之外的个人信息组成。这些数据可帮助您从个人层面了解客户并制定旨在提供额外产品和服务的适当策略，例如购买新车并对音乐感兴趣的人可以帮助您交叉销售汽车扬声器。

数据类型： 婚姻状况、孩子数量、生活方式、爱好、宠物

定性数据
这种类型的数据通常是通过调查获得的。它们包括客户偏好、愿望和情绪。这些数据可以深入了解客户对贵公司的看法。

数据类型： 任何类型的客户调查。

原则 2：验证您的数据源（以正确的方式获取数据）

以正确的方式获取数据包括数据的来源。如果来源有缺陷，则数据旨在为您提供微不足道或无关紧要的分析见解，最终导致营销策略有缺陷。因此，您需要非常明智地选择所需数据的来源。

怎么办？

以下是您可能需要的一些来源：

网站分析工具
如果您希望分析客户的行为数据，网络分析工具就是一个答案。分析跳出率、页面浏览量等参数可以让您更好地了解客户的兴趣。

在线调查
参与者同意和批准的要求使其成为最真实的数据收集来源。它可以让您深入分析客户的意见和情绪。定性和描述性数据的理想来源

客户访谈和反馈
可以通过购买后反馈表、电话或视频电话采访或焦点小组会议来完成。它提供了对客户偏好和意见的批判性洞察力。它是身份、描述性和定性数据的理想选择。

社交媒体参与
客户在社交媒体平台上展示他们公正的观点和偏好。社交聆听可以帮助您识别和分析消费者的兴趣、意见和体验。它是身份和定性数据的理想选择。

根据您需要收集的数据，混合使用所有这些来源可以帮助您制定成功的营销策略。

原则 3：验证您收集的数据是否存在错误并减少错误（获取正确的数据）

无论来源多么真实，根据用于数据收集的工具类型，仍然存在很小的错误可能性。由于营销工作的成功取决于准确性，因此遵循适当的数据验证过程至关重要。例如，客户在一项在线调查中表示他更喜欢红鞋而不是蓝鞋，但社交媒体的收听可能表明他们最喜欢的颜色是蓝色。

怎么办？

尤其是涉及到姓名、电子邮件、电话号码等身份数据时，准确性和完整性非常重要，因此，验证是不可协商的。数据验证和丰富需要实施数据清理技术。

原则 4：获取当前和更新的数据（立即获取数据）

数据会随着时间的推移而退化，并导致不准确和不正确的见解。客户的电子邮件、电话号码、公司、职位和地址等数据会随着时间而变化。甚至偏好和兴趣都与年龄、婚姻状况等因素相关，因此必然会发生变化。此时，必须确保收集的数据是最新的和更新的。  

怎么办？

选择可以为您提供消费者最新信息的数据收集技术和来源。例如，政府记录很可能包含过时的数据，而客户访谈则为您提供最新信息。还可以借助彻底的清理和高效的数据管理来避免数据降级。

结论

今天，面向数据的方法给我们留下了可供我们使用的大量信息。因此，需要选择正确的数据以从可靠的来源以高精度进行收集是必不可少的。作为商务人士或营销人员，您的主要责任是促进高质量的数据收集、获得关键见解并根据客户的需求和需求制定无可挑剔的营销策略。  

编辑推荐
1、2022年300个以上最佳免费数据科学课程
2、大厂数据分析面试指南！来自亚马逊、谷歌、微软、头条、美团的面试问题！
3、机器学习模型方法总结
4、历史最全机器学习/深度学习/人工智能专业术语表中英对照表
5、机器学习如何应用于商业场景？三个真实的商业项目
6、数据工作者的自我修养 | 哪些技能是必不可少的？
7、《汗牛充栋：数据分析书籍分享》CDA网校新课上线
8、文本挖掘常用的107个语料库
9、一图读懂“东数西算”工程
10、零基础转行数据分析，看这篇文章就够了

DA内容精选