Hoe haal je het meeste uit je klantgegevens?
Hoe effectief u de wensen, behoeften en motivaties van uw klanten begrijpt, bepaalt het succes en de winstgevendheid van uw bedrijf. Elke beslissing van het bedrijf...

Hoe effectief u de wensen, behoeften en motivaties van uw klanten begrijpt, bepaalt het succes en de winstgevendheid van uw bedrijf. Elke zakelijke beslissing die u neemt, moet gebaseerd zijn op de klantervaring die u biedt. Een goed doordachte en goed uitgewerkte klantdatastrategie is hiervoor essentieel.
Klantgegevens stellen u in staat een dieper inzicht in uw klanten te verkrijgen. Met deze kennis kunt u klanten producten en/of diensten aanbieden die zijn afgestemd op hun behoeften, wat resulteert in een klantgerichte onderneming.
Daarom is het cruciaal dat u begrijpt welke klantgegevens u wilt verwerven, waarom u deze wilt verzamelen en wat u ermee gaat doen.
Laten we vier van de meest praktische manieren bekijken om klantinformatie te verzamelen:
1. Gebruik van webanalyse
Webanalyse kan een schat aan belangrijke informatie bieden. Acquisitiedata, landingspagina's, tijd op de pagina, exitpagina's en andere soorten gegevens kunnen allemaal worden verkregen via deze methode. U kunt bijhouden hoe mensen uw website gebruiken door consumentenanalysedata te verzamelen. Dit is belangrijk omdat het u in staat stelt te zien welke pagina's of interacties leiden tot succes, zoals een verkoop, en welke leiden tot klantverlies. Daarna kunt u gerichte stappen ondernemen om hen het meeste uit hun klantervaring te laten halen.
2. Gebruik van klantfeedback
Enquêtes, interviews en feedbackformulieren zijn allemaal voorbeelden van manieren om feedback te verzamelen. De Net Promoter Score, Customer Effort Score en Customer Satisfaction Score zijn voorbeelden van enquêtemetingen van dit type.
Het voordeel van deze enquêtes is dat u ze zodanig kunt opzetten dat u zowel kwalitatieve als kwantitatieve input kunt verzamelen, wat uw klantprofielen verrijkt. U kunt ook de specifieke aspecten van uw bedrijf afbakenen waarover u meer wilt weten.
3. Sociale media en open data
Op sociale media zijn klantinzichten in overvloed te vinden. Deze kunnen globaal worden onderverdeeld in twee categorieën:
- De online interacties van uw klanten met u. Dit zijn de soorten inzichten die u kunt verkrijgen door betrokkenheidsstatistieken bij te houden, zoals opmerkingen, shares en likes. Deze statistieken kunnen ook onthullen hoe uw klanten uw merk zien.
- 2. Hoe uw klanten zich in het algemeen op internet gedragen. U kunt veel over uw klanten leren door te kijken naar de soorten content en bedrijven waarmee zij online interageren. Door deze informatie te monitoren, kunt u uw klant beter begrijpen en meer leren over hun persoonlijkheden, interesses en wat hun interesse wekt.
4. Klantenservice
De interacties van uw klanten met uw klantenserviceteam kunnen veel onthullen over hoe tevreden ze zijn met hun klantervaringsreis. Het bijhouden van uw klantenservicegegevens omvat klachten en vragen van uw klanten, evenals de datums en de frequentie waarmee ze deze hebben ingediend.
Op basis van deze gegevens kunt u patronen en veelvoorkomende pijnpunten identificeren die kunnen worden aangepakt om de klantervaring te verbeteren.
Hoe de verzamelde gegevens te analyseren
De gegevens die u van uw klanten verzamelt, bevatten inzichten die kunnen worden gebruikt om betere zakelijke beslissingen te nemen en uw klantervaringsreis te verbeteren. In hun ruwe, ongestructureerde vorm zijn die gegevens echter niet erg bruikbaar. Dit is waar klantdataanalyse om de hoek komt kijken.
Vanwege de verschillende soorten klantgegevens die beschikbaar zijn en de talloze manieren waarop ze kunnen worden verzameld, heeft u het potentieel om massale hoeveelheden gegevens te ontvangen. Bovendien zullen deze enorme datasets in realtime binnenkomen. Het handmatig verwerken van deze gegevens is onpraktisch en zal leiden tot een subjectieve, inefficiënte analyse.
AI is de meest effectieve techniek om enorme hoeveelheden klantgegevens te verwerken, met name machine learning en natuurlijke taalverwerking. Machine learning is nauwkeurig, objectief en snel – drie kritieke kenmerken bij het werken met gegevens die uw organisatie kunnen helpen.
Meld u vandaag aan Of Boek een gratis demo Met Klassifier om meer te leren.


