Viele verbraucherorientierte Unternehmen legen Wert auf die Einhaltung lokaler Datenschutzbestimmungen – möglicherweise auf Kosten der Verbesserung ihres gesamten Datenverwaltungsprogramms.
Letztendlich sind es die Kundendaten und deren Erfassung und Anreicherung, die den Kern des B2C-Geschäfts ausmachen. Durch die Verbesserung der Qualität und Vollständigkeit ihrer Kundendaten können Unternehmen das Kundenverhalten besser verstehen und neue Produkte und Dienstleistungen gezielt auf bestimmte Segmente ausrichten – und gleichzeitig Erreichen und Aufrechterhalten der Compliance.
Verbraucherdaten in Treue-Apps
Betrachten wir Kundendaten durch die Linse von Treueprogrammen, die immer beliebter werden, da der Einzelhandel darauf abzielt, Erhöhen Sie die Anzahl der Kontaktpunkte mit Kunden, verbessern die Nachverfolgung von Bestellungen und erfassen zusätzliche Präferenzen für den einzelnen Kunden.
Diese Apps bauen durch gezielte Nachrichten und Angebote engere Kundenbeziehungen auf, steigern die Neukäufe, die zum Unternehmenswachstum führen, und liefern dem Kunden wertvolle Erkenntnisse auf der Grundlage der App-Nutzung.
Nehmen wir zum Beispiel einen globalen Einzelhändler, der sein Kundenbindungsprogramm auf seine mobile App ausweitete. Die App führte nicht nur dazu, dass über 25 Millionen Mitglieder einer einzigen Plattform beitraten, auf der das Unternehmen Produktinformationen teilen und verbreiten konnte, sondern sie schuf auch einen Gamification-Faktor, mit dem Kunden neue Prämien und Coupons freischalten konnten. Diese Art der Kundenbindung motiviert Kunden, die App weiterhin zu nutzen.
Erstellen Sie Kundenanalysen mit Treuedaten
Erstellen Erweiterte Kundenanalyse Um Daten aus Treueprogrammen zu erfassen, müssen Unternehmen zunächst alle isolierten Kundensysteme über eine Benutzer-ID oder eine eindeutige Kombination von Kennungen miteinander verknüpfen. Typischerweise speichern Unternehmen eine Gruppe potenzieller Kunden in einer Vertriebsdatenbank, eine weitere Namensliste im Marketing und eine weitere Liste in einem Finanzsystem mit Rechnungen und Belegen.
Um zu schaffen umsetzbare Erkenntnisse Auf der Grundlage der Daten muss die Organisation die einzelnen Systeme nach Kunden zusammenführen und beide unstrukturiert und strukturierte Daten – die aus der Treue-App und den damit verbundenen sozialen Medien stammen – mit jeder Person. Durch die Verknüpfung aller verfügbaren Aktivitäten an einen einzelnen Kundenkann ein Unternehmen auf einem ganzheitlichen Datenmanagementprogramm aufbauen, um die neuen Erkenntnisse für seine Kunden zu integrieren.
Beispielsweise kann das Kundenverhalten in der App – einschließlich getätigter Käufe oder der Verweildauer auf bestimmten Webseiten – mit den Stammdaten des Kunden verknüpft werden, die der Kundenservice für zukünftige Gespräche nutzen kann. Der Kunde kann sich auch Werbung für neue Produkte ansehen, um zukünftige Kaufpräferenzen zu erkennen. Wenn Geolokalisierung in der App aktiviert ist, können Unternehmen gezielte Coupons an Kunden senden, die sich in der Nähe eines Geschäfts befinden.
Diese zusätzlichen Datenpunkte können dazu beitragen, den gesamten Kundenlebenszyklus zu erweitern, sodass Unternehmen Trends und Vorhersagen im großen Maßstab erstellen können.
Wie BigID dem Einzelhandel hilft, die Kontrolle über seine Kundendaten zu erlangen
Die Analytik Die Kundenbindungsprogramme schaffen eine neue (möglicherweise regulierte) Informationsquelle, die in die bestehende Kundendatenbasis integriert werden muss. Einzelhandelsunternehmen müssen einen Datenkatalog erstellen, der eine zentrale Referenzquelle für alle Kundeninformationen darstellt. Oftmals sind Kundeninformationen über verschiedene Systeme, Dokumente und Kanäle verstreut.
Von Nutzung einer automatisierten Lösung , das alle Kundendaten – unabhängig von ihrer Quelle – in einer einzigen Konsole sammeln und verwalten kann, können Unternehmen ihre Analyse und ihr Verständnis von Kundensegmenten verbessern.
Hier kommt BigID ins Spiel. Mit BigID erhalten Unternehmen nicht nur Einblick in Kundendaten in ihrer gesamten Datenlandschaft, sondern können auch patentierte ML-Technologie nutzen, um:
- Kombinieren Sie ein Katalogansicht aller Metadaten Ihrer Organisation mit einem eingebetteten Datenprofil jedes Attributs – alles an einem Ort
- Kundendaten vereinheitlichen unabhängig von der Datenquelle (ohne die Daten selbst zu verschieben oder zu kopieren)
- Identifizieren Sie doppelte, ähnliche und redundante Daten
- Genau wo all diese Daten gespeichert sind in Ihrem Datenökosystem
- Korrelat andere verwandte und betroffene Attribute, die mit Ihrem Kunden verknüpft sind
Mehr erfahren darüber, wie die Data-Intelligence-Plattform von BigID es Einzelhandelsunternehmen ermöglicht, die Qualität von Kundendaten über mehrere isolierte Systeme hinweg ganzheitlich zu verwalten und diese Daten letztendlich zu verbessern.
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