软信天成：如何获取可信的客户数据？

在当今数据驱动的市场环境中，企业要想在竞争中脱颖而出，就必须深入了解自己的客户，并提供卓越的客户体验。客户数据作为企业与客户互动的宝贵产物，正是洞察客户、优化体验的关键。

客户数据，简而言之，是客户与企业互动时产生的信息。它如同一面镜子，让企业更好地了解自己的客户，包括产品偏好、消费习惯、购买需求等，企业可以根据这些信息优化沟通与互动方式，从而推动业务的持续增长。但值得注意的是，并非所有数据都可以推动业务发展，以下是三种尤为值得关注的客户数据类型：

个人数据：包括客户姓名、生日、电话号码、电子邮件地址和付款细节等信息。这些数据可用于联系客户、发送个性化的生日祝福、发送符合需求的营销报价等。

行为数据：包括在客户生命周期中获取的信息，如消费行为、购买记录等，用于揭示客户的偏好，指导营销优惠的调整和行为趋势的预测。

参与数据：记录客户在网站、电子邮件、社交媒体等渠道的互动情况，用于了解客户兴趣和真实感受。

市场销售、营销中心和客户服务等部门严重依赖客户数据，他们通过利用客户数据进行预测性洞察，能够为客户提供无缝的跨渠道体验，指导企业制定更加精准的市场策略和销售策略。具体表现为：

• 发现转化的最佳渠道和接触点
• 优先考虑潜力客户进行销售和优惠
• 开展营销活动，提高营销成果和转化率
• 解决客户服务问题并进行主动拓展，以帮助减少流失和提高忠诚度

五步获取可信客户数据

既然知道了客户数据带来的竞争优势，那么我们该如何获取可信的客户数据呢？企业可信任的客户数据一定是完整的、准确的、单一的，只有基于这样的数据，做出的决策、行动才会正确。以下是实现这一目标的五步指南：

集中数据

客户数据往往分散在 CRM、市场销售系统、营销系统、客户服务中心中，需要找出不同系统之间最有价值的客户信息，并集中在一个中心位置。鉴于数据量越来越多，建议使用自动化数据整合工具，以降低成本、提高效率。

清洁数据

数据由众多不同背景的人员输入，其准确性和完整性往往参差不齐。盲目信赖所有数据都是准确、完整的，是一个致命的错误。此外，假设数据始终保持不变也是错误的。客户数据始终在更新，包括工作变动、家庭状况变化、电话号码更新以及个人偏好调整等。有研究显示，客户数据每个月平均会发生2%的变化，一年的综合变化率约为27%。如果一年内都不更新，将会有超过四分之一的客户数据失准。

因此，我们需找出企业系统中不一致、不准确且不完整的数据并加以更正。建议采用数据清洗方案，标准化数据，同时有效清洗数据，以确保数据使用者能信赖数据。

管理数据

在实际操作中，我们可能会遇到多种形式的客户信息，比如名为张三的客户，其记录可能包括“张·三”、“ZhangSan”，这些看似不同的记录，实际上指向的是同一个客户。为了解决这个问题，我们需要一种有效的方法来识别和整合这些重复数据。

主数据管理工具能够基于来自多个系统的数据，创建并丰富“主数据”，从而建立起客户数据的单一真实来源。同时它还可以将单一客户数据与产品、渠道合作伙伴、员工等重要实体关联起来，形成全面的客户关系视图。例如了解同一客户的不同购买记录、购买渠道，可以为客户提供个性化推荐。

丰富数据

除日常运营产生的内部数据外，外部数据如社交媒体数据、点击流数据、人口统计数据等也极为关键，这些第三方数据可以提供额外的信息，将这些信息丰富到已有的客户数据中，可以帮助企业更全面地理解客户需求和消费习惯。

交付数据

交付数据涉及到数据的分发和访问控制。数据分发确保客户数据被传递到相应的应用程序中，以便相关的工作人员使用。而访问控制则确保只有授权的用户才能访问特定的数据，同时确保数据的安全性和隐私保护。

例如，销售人员可以使用销售系统访问客户的基本信息和购买历史，而客服人员可以使用CRM系统访问客户的互动记录和服务请求。

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