Как узнать полезную информацию о клиенте
Данные о клиентах являются наиболее ценным активом для современного бизнеса. Однако при их сборе следует соблюдать осторожность и пользоваться только проверенными инструментами. В США количество и разнообразие сервисов, занимающихся поиском данных, значительно выше, чем в России. Такая разница объясняется во многом более спокойным отношением американцев к своим персональным данным, а также отсутствием столь жестких ограничений (как ФЗ-152 в нашей стране).
Поэтому отечественным компаниям важно помнить, что использование информации, полученной с помощью сервисов по «пробиву инфы по мобиле» (которые просто перепродают краденные данные) может привести к претензиям и даже судебным искам от клиентов.
В то же время применение систем для сбора и анализа данных, которые зарекомендовали себя на рынке (и многие из которых получают данные от самих конечных пользователей), позволяет значительно повысить эффективность коммуникаций с потенциальными клиентами и значительно увеличить продажи.
Конкурс Дикси для digital-агентств
Разработайте классную идею в одной из 18 номинаций онлайн-конкурса – и получите возможность реализовать ее с Дикси, выиграть отличные призы от Коссы/Руварда – и получить заслуженное признание рынка.
Идеи и концепции агентств принимаются на конкурс до 7 декабря,
поторопитесь!
Реклама
Spokeo
Американский проект Spokeo помогает искать доступную в сети и не только информацию о любом жителе США. Технология работает столь эффективно, что сервис выводит предупреждение о том, что результаты выдачи могут быть шокирующими.
Сервис анализирует данные из телефонных книг, записи в материалах риелторских агентств, метки в онлайн-картографических сервисах, информацию из соцсетей и т. д. Кроме того, Spokeo может осуществлять «обратный поиск» людей по какой-то отдельной имеющейся о них информации: например, узнать имя и фамилию по адресу электронной почты.
Человек, чьи данные способна найти система, может заполнить специальную заявку, чтобы она его «забыла». Как правило, Spokeo используют для поиска клиентов представители малого бизнеса. Применять этот инструмент для проверки кредитоспособности заемщиков или при устройстве кандидата на работу не разрешается.
Melissa Data
Американский сервис, занимающийся обогащением данных. Заказчик загружает в систему файл, содержащий полное имя нужного человека, его адрес, город, штат и почтовый ZIP-код. Через пару дней система возвращает ему файл, содержащий данные о предполагаемом доходе домохозяйства человека, его возраст (с погрешностью в два года), данные по наличию супруга и детей, наличию дома в собственности (или аренде), количество лет проживания по адресу, информацию по кредитной карте и т. п.
Кроме того, сервис умеет искать email-адреса для их последующего добавления в списки рассылок различных компаний.
Data.com
Принадлежащий Salesforce проект позволяет предпринимателям и профессионалам из различных отраслей бизнеса искать информацию с визитных карточек коллег. Работает этот инструмент по принципу обмена информацией: человек предоставляет данные о своей визитной карточки, за это ему начисляются баллы, дающие право просматривать карточки других людей.
Существует API этого сервиса, которое позволяет сторонним разработчикам интегрировать свои проекты с Data.com. СМИ писали о российском аналоге этого проекта — сервисе с функцией CRM Jetka.ru, однако в настоящий момент сайт системы недоступен.
Datacoup
Сервис Datacoup платит пользователям различных соцсетей за то, что они предоставляют доступ к своим данным (информация профилей и логи покупок) для коммерческого использования. Затем проект предоставляет доступ к этой информации заинтересованным в ней компаниям.
Предложение заплатить за данные о себе пользуется популярностью: руководитель Datacoup Мэтт Хоган год назад заявлял о том, что в ходе бета-тестирования к сервису подключились более 1500 пользователей.
Dadata.ru
Главный фокус российского проекта Dadata — исправление ошибок в адресах, ФИО и телефонах, которые пользователи онлайн-сервисов вбивают в формы. Однако это не все, что умеет система. Dadata анализирует загруженный файл, содержащий, к примеру, список имен с телефонами и адресами, и определяет на основе ФИО — пол человека, по адресу — его регион, а также город, геокоординаты и даже примерную стоимость квартиры.
Адресам и именам, которые выглядят сомнительно, система автоматически присваивает соответствующую метку. Благодаря этому, такую информацию потом можно проверить вручную и исключить вероятность ошибки при ее использовании (например, отправка писем по неверному адресу и т. п.).
Существует публичный API-интерфейс, содержащий REST-методы, позволяющие исправлять ошибки в данных и реализовывать подсказки по их обогащению (например, выводит ФИО, email, почтовые адреса и реквизиты компании по ходу ввода) и т. д.
Doubledata
Решения компании позволяют финансовым организациям собирать дополнительную информацию о своих клиентах из интернета. Система анализирует поведение пользователя в сети, оценивает круг его друзей в социальных сетях и многие другие параметры. Эта информация используется банками для сегментации клиентов, определения их склонности к тому или иному продукту и анализа платежеспособности. По заявлению на сайте проекта, сервис находит в онлайне информацию о более чем 60% клиентов.
Таким образом, данные, которые собраны самими банками, обогащаются дополнительной информацией из открытых источников, что позволяет повысить эффективность работы с клиентом на каждом этапе его жизненного цикла: привлечение, оценка, кросс-продажи, взыскание.
Национальное бюро кредитных историй (НБКИ)
Организация оказывает услуги скоринга, анализа данных заемщиков с целью предотвращения мошенничества и финансовых убытков, а также осуществляет верификацию паспортных данных клиентов.
НБКИ работает только с конечными заказчиками (банками, коллекторскими агентствами и т. п.) и не предоставляет API для доступа к системе разработчикам сторонних сервисов.
Самим клиентам финансовых организаций компания помогает составить кредитную историю или оспорить негативные моменты в уже имеющейся. Существуют и другие компании, оказывающие подобные услуги, например, Equifax.
Источник картинки на тизере: Rival IQ
Маркетинг, основанный на данных, помогает компаниям работать продуктивнее, создавать релевантные предложения и преподносить их нужным клиентам в нужное время.
В статье разберем, какая клиентская информация нужна компаниям, как собрать данные о клиенте и использовать их в email рассылках.
Зачем собирать данные о клиентах
Работа с информацией требует ресурсов. Данные нужно собирать, обрабатывать, хранить, готовить для использования в маркетинговых кампаниях. Поэтому важно понимать выгоды, которые компания получит, собирая данные. Вот некоторые из них.
Больше каналов связи для продвижения продукта
Если у вас есть email клиента, вы можете отправлять ему email рассылки. Если у вас есть email и телефон, вы можете подключить Viber и SMS рассылки. Например, в SendPulse вы можете настраивать омниканальную коммуникацию: подключить автоматические цепочки рассылок, используя email рассылки, web push, Facebook чат-бота и другие каналы.
Сегментация целевой аудитории
Чем больше вы знаете о предпочтениях, интересах, поведении клиентов, тем глубже вы можете сегментировать базу и готовить релевантные предложения для каждого сегмента.
В контекстной рекламе сегментация помогает увеличивать конверсию за счет более точных предложений в объявлениях и на лендингах. В email рассылках сегментация помогает высылать маркетинговые сообщения наиболее заинтересованным подписчикам.
Персонализация маркетинговых коммуникаций
В email рассылках, чат-ботах, SMS рассылках данные о клиентах используют, чтобы сделать сообщения более личными. Например, можно обратиться к клиенту по имени, указать в сообщении город проживания или номер заказа. Информация о важных датах: днях рождения, годовщинах и других позволяет настраивать точные триггерные email рассылки.
Согласно исследованию Epsilon, 80% потребителей с большей вероятностью сделают покупку, если бренд использует персонализированный подход в маркетинге.
Возможность увеличить LTV клиента
Анализируя историю покупок клиента, вы можете вовремя предлагать ему новые товары, стимулировать повторные продажи, растить лояльность и таким образом увеличивать пожизненную ценность клиента — LTV.
Какие клиентские данные собирать
Данные для базовой сегментации отличаются в зависимости от сферы работы компании. Например, для производителя мужской и женской одежды важно знать пол клиента, для детского магазина — информацию о детях подписчика, для продавца автозапчастей — марку машины клиента. Кроме того, компании собирают следующие виды данных.
Профиль клиента
Базовые данные профиля клиента включают:
- контакты клиента — имя, email, телефон;
- личные данные — дата рождения, пол;
- местоположение — место проживания, физический адрес;
- профили в социальных сетях — Facebook, Instagram, LinkedIn;
- информация о работе — профессия, должность, название компании.
Расширенный профиль клиента
По мере того, как развиваются отношения с клиентами, вы можете узнавать больше информации о них. Для расширенного профиля клиента собирают такую информацию:
- информация о семье — семейное положение, количество и возраст детей;
- интересы и стиль жизни — увлечения, любимый досуг, наличие домашних животных и их клички;
- потребности, желания, страхи.
Имея эти данные, вы можете предлагать дополнительные товары и услуги клиентам. Например, мебельный магазин для клиентов с детьми может предлагать детскую мебель.
Количественные данные
Этот тип данных помогает понять, как клиенты взаимодействуют с компанией. Они включают информацию о:
- транзакциях — количество купленных товаров, сумму заказа, дату заказа, незаконченные покупки, возвраты товара.
- коммуникациях с компанией — дата и каналы коммуникаций, показатели открытий, клики и так далее.
- онлайн-активность — визиты на сайт, просмотры товара, онлайн-регистрации;
- информация о клиентском сервисе — обращения в службу поддержки, жалобы.
Анализируя количественные данные, вы можете понять и спрогнозировать настроение покупателей.
Качественные данные
Качественные данные включают оценку компании клиентами — сервиса, ценности продукта, NPS (индекс потребительской лояльности). Это дает возможность понять отношение и мотивацию клиентов.
Как собирать данные о клиентах
В этом разделе обсудим методы, которые помогут собрать нужную информацию.
Спросить у клиентов
Данные о клиентах собирают с помощью различных форм: при подписке на рассылку, регистрации на вебинары, оформлении заказа на сайте, регистрации в программе лояльности, опросах на сайте, в рассылках. Вот несколько примеров.
Форма подписки на рассылку
Подписка на рассылку — это первый шаг в работе с компанией. Человек еще не сильно доверяет компании и не склонен рассказывать много о себе. Через форму подписки вы можете узнать базовые данные клиента: имя и email или только email.
Запрос имени и email клиента в форме подписки на рассылку
Опросы с помощью чат-бота
Чат-боты могут запрашивать как базовую информацию — телефон и email, так и произвольные данные — возраст, бюджет, намерения клиента. Преимущества чат-ботов в том, что клиенту не дается большая анкета сразу. Пользователь просто отвечает на вопросы бота, часто в игровой форме.
Вы можете собирать данные с помощью чат-бота, разработанного в SendPulse. Бот берет email и телефон из профиля подписчика, просит подтвердить их и потом заносит в адресную книгу в сервисе.
Опросы в email рассылках
Опросы в рассылках помогают узнать больше информации о подписчиках — дне рождения самого подписчика и его близких, кличках питомцев и другие данные. Опросы уместно предлагать, когда клиент уже знаком с компанией. Например, магазин детских товаров высылает небольшую анкету в приветственной серии:
Опрос в приветственной рассылке детского магазина
В анкете просят указать имена, пол и дату рождения детей:
Анкета о детях подписчика в рассылке детского магазина
Cервис учета финансов «Финолог» предлагает заполнить опрос после того, как читатель подписался на контентную рассылку об управлении компанией и получил первые четыре письма:
Опрос после серии писем в рассылке сервиса учета финансов
В опросе просят рассказать об отрасли, в которой работает подписчик, его роли в компании, размере компании. А также предлагают оценить удовлетворенность рассылкой по десятибалльной шкале. Компания делает правильно, отправляя такой опрос не сразу после подписки, а после четырех писем. На этом этапе читатель уже получил ценную информацию и больше склонен делиться данными о себе:
Анкета сервиса учета финансов для сбора данных о клиенте и оценке удовлетворенности
Оформление заказа
При оформлении заказа собирают телефон, email, адрес доставки:
Сбор данных о клиенте при оформлении заказа
Отслеживать поведение на сайте с помощью систем аналитики
Системы аналитики, такие как Google Analytics, «Яндекс.Метрика», собирают данные о поведении пользователей на сайте. Они позволяют отслеживать, откуда пользователь пришел на сайт, его историю поиск и время пребывания на сайте, просмотр определенных его разделов и много других параметров.
Программисты могут сделать так, чтобы данные из систем аналитики автоматически попадали в CRM и отображались в профиле клиента.
Записи компании и социальные сети
Компании собирают данные из внутренних источников: отчетов об обращениях в службу поддержки, отдел продаж, истории транзакций на сайте. Обычно эта информация заносится в CRM.
Социальные сети — еще один способ узнать клиентские данные, особенно когда пользователи используют Facebook аккаунт для авторизации на сайте или в приложении. Вы можете брать из профиля открытые данные: имя, email, телефон, семейное положение, интересы, профессию.
Отчеты в email сервисах
Отчеты о рассылках — еще один метод сбора информации. Кроме статистики открытия писем, аналитика сервиса рассылок показывает, на каком устройстве отрывали рассылку, с какой операционной системы и браузера:
Отчет по открываемости на разных устройствах в SendPulse
Или же из какой страны подписчики:
Карта кликов из отчетов сервиса SendPulse
Как собрать нужную информацию и не распугать клиентов
Люди не любят заполнять длинные формы опросов и раскрывать компаниям свои данные. Если запрашивать информацию слишком много и слишком часто, клиент разозлится и уйдет. Вот несколько советов, как собрать данные о пользователях без негатива.
Вместо дополнительных полей добавлять в форму кнопки и чек-боксы
Если нужно получить важные данные для сегментации, но не хочется раздувать форму подписки, попробуйте предложить выбор кнопками. Так, например, часто делают магазины одежды:
Форма подписки на рассылку с кнопками для сегментации по полу
Отдельные формы подписки для разных разделов сайта
На сайте издательства «МИФ» информацию о предпочтениях пользователей собирают через разные формы подписки.
На сайте больше десяти категорий книг: бизнес, маркетинг, для детей, здоровье и другие, а также разделы с курсами, предложениями для корпораций. Для каждого раздела сделали свою форму. После подписки контакты сразу попадают в соответствующие адресные книги в сервисе рассылок. Так компания может собрать данные о подписчиках, не спрашивая их напрямую:
Разные формы подписки на рассылку в разделах сайта
Объяснять, зачем вам данные и какую выгоду получить пользователь
Люди охотнее делятся данными, если знают, как их будут использовать. Например, магазин цветов добавил короткое объяснение на странице оформления заказа:
Комментарии для клиентов в форме оформления заказа
Мотивировать подписчика: скидкой, бонусом
Если вы решили собирать клиентские данные с помощью рассылок, подумайте, как мотивировать подписчиков. Можно предложить мгновенный подарок за заполнение формы, участие в розыгрыше:
Розыгрыш как мотивация пройти опрос в рассылке
Собирать данные самому и просить их подтвердить
Подтверждение информации требует от человека меньше усилий, чем заполнение форм. Поэтому на сайтах интернет-магазинов местоположение посетителя определяют по IP адресу и просят подтвердить:
Запрос места проживания посетителя на сайте интернет-магазина
Собирать только нужные данные
Сбор лишних данных не только вредит конверсии, но и отнимает время сотрудников. Поэтому прежде, чем спрашивать что-то у клиентов, нужно понимать, как использовать эти данные.
Как использовать клиентские данные в рассылке
Согласно опросу маркетологов, проведенному в 2017 году, персонализация и сегментация входят в топ-3 самых эффективных практик email маркетинга. Как использовать данные клиентов, чтобы реализовать эти практики, сейчас расскажем.
Сегментировать базу и отправлять релевантные рассылки
Данные о клиентах позволяют сегментировать аудиторию, готовить релевантные предложения и помогать подписчикам решать их задачи.
Как используют сегментацию, чтобы повысить релевантность рассылок:
- интернет-магазин, который продает одежду для мужчин и женщин, отправляет подписчикам разного пола отдельные рассылки;
- сеть магазинов с розничными точками в разных городах отправляет отдельные рассылки — с акционными предложениями в их городе;
- зоомагазин готовит отдельные рассылки для кошатников и собачников.
Помните, выше мы показывали отдельные формы подписки на сайте издательства «МИФ»? Я получаю две разные тематические рассылки. Но если бы меня интересовали только бизнес-книги, я могла бы подписаться только на бизнес-рассылку и не получала бы лишнюю информацию:
Тематические рассылки в инбоксе
Персонализировать письма
Допустим, интернет-магазин одежды уже отправляет отдельные рассылки для мужчин и женщин. Как еще можно повысить релевантность писем? Обратиться к клиенту по имени — в теме письма и самом письме. Или упомянуть в рассылке город проживания подписчика, например: «Открытие нового магазина ДЦ в Тернополе». Это и называется персонализацией.
Персонализация по имени в рассылке онлайн-курсов
Возможность увеличить продажи за счет точных триггерных рассылок
Информация о поведении и событиях в жизни подписчика помогает настраивать точные триггерные рассылки. Например, зная важные даты в жизни подписчика — день рождения, годовщину свадьбы, годовщину сотрудничества с компанией, можно наперед отправлять рассылки с поздравлениями и промо-предложениями и повышать продажи.
Триггерная рассылка к годовщине работы с компанией
Подведем итог
Что запомнить, чтобы собирать нужные данные о клиентах и использовать их для эффективного продвижения.
- Данные о клиентах помогают задействовать больше каналов связи, сегментировать базу и персонализировать предложения, увеличивать повторные продажи и LTV клиента.
- Информацию, которую собирают компании, можно классифицировать так: базовый и расширенный профиль клиента, количественные и качественные данные.
- Как собирать пользовательские данные: спрашивать при подписке на рассылку, через чат-бота, при регистрации на мероприятия, в рассылках; анализировать куки, записи компании, отчеты рассылок в email сервисах.
- Как не распугать клиентов и сделать так, чтобы они хотели делиться информацией: заменять часть полей в формах кнопками, делать разные формы для страниц и услуг, объяснять, зачем вам данные и мотивировать скидками, подарками, собирать только необходимые данные.
- Как использовать данные о клиентах для повышения эффективности рассылок: сегментировать базу и отправлять релевантные письма, персонализировать рассылки, настраивать триггерные рассылки на основании событий подписчиков.
Регистрируйтесь в SendPulse, чтобы собирать данные о клиентах с помощью форм подписки на сайте, Facebook чат-бота, отправляйте релевантные и своевременные письма своим подписчикам!
[Всего: 2 Средний: 5/5]