Hvordan Og Hvorfor Bedrifter Samler Inn Forbrukerdata

2023 Forfatter: Susan Creighton | [email protected]. Sist endret: 2023-08-25 03:48

Data har blitt en viktig prioritering for virksomheter i alle størrelser. Ettersom teknologier som fanger opp og analyserer data spredes, gjør også bedriftenes evner til å kontekstualisere data og trekke ny innsikt fra dem. Tingenes internett og kunstig intelligens er to kritiske verktøy for selskaper innen datafangst og analyse, fra bedre forståelse av den daglige driften, ta forretningsavgjørelser og lære om kundene sine.

Kundedata er et eget fokusområde. Fra forbrukeratferd til prediktiv analyse, fanger, lagrer og analyserer selskaper regelmessig store mengder data på deres forbrukerbase hver dag. Noen selskaper har til og med bygget en hel forretningsmodell rundt forbruksdata, enten de lager målrettede annonser eller selger til en tredjepart. Kundedata er big business.

Her er en titt på noen av måtene selskaper fanger opp kundenes data, hva de gjør med den informasjonen, og hvordan du kan bruke de samme teknikkene for å forbedre virksomheten din.

Bedrifter fanger inn data på mange måter fra mange kilder. Noen prosesser har høy teknisk karakter, mens andre er mer deduktive (selv om disse metodene ofte bruker sofistikert programvare).

Hovedpoenget er imidlertid at selskaper bruker en overflødighetshorn av kilder for å fange opp og behandle kundedata på beregninger, fra demografiske data til atferdsdata, sa Liam Hanham, direktør for datavitenskap hos Elicit.

"Kundedata kan samles på tre måter - ved å spørre kundene direkte, indirekte å spore kundene, og ved å legge til andre kilder til kundedata til dine egne, " sa Hanham. "En robust forretningsstrategi trenger alle tre."

Bedrifter er dyktige til å hente inn data fra nesten alle kroker. De mest åpenbare stedene er fra forbrukeraktivitet på sine nettsteder og sosiale mediesider, men det er noen mer interessante metoder også.

Et eksempel er stedsbasert reklame, som bruker en internett-tilkoblet enhetens IP-adresse (og de andre enhetene den samhandler med) for å bygge en personlig dataprofil. Denne informasjonen blir deretter brukt til å målrette brukernes enheter med hyper-personalisert, relevant reklame.

Bedrifter vil også grave dypt ned i sine egne kundeserviceposter for å se hvordan kunder har samhandlet med salgs- og supportavdelingene i det siste. Her innlemmer de direkte tilbakemeldinger om hva som fungerte og hva som ikke gjorde, hva en kunde likte og ikke likte, i stor skala.

I tillegg til å samle inn data, kan selskaper også kjøpe dem fra eller selge dem til tredjepartskilder. Når den er fanget, skifter denne informasjonen jevnlig hender i en egen datamaskinplass.

Fangst av store datamengder skaper problemet med hvordan du sorterer og analyserer alle disse dataene. Ingen mennesker kan med rimelighet sette seg ned og lese gjennom linje etter linje med kundedata hele dagen, og selv om de kunne, ville de sannsynligvis ikke tjent mye. Heldigvis er datamaskiner mye bedre på denne typen arbeid enn mennesker, og de kan operere 24/7/365 uten å ta en pause.

Etter hvert som maskinlæringsalgoritmer og andre former for AI spredes og forbedres, blir dataanalyse et enda kraftigere felt for å bryte ned havet av data i håndterbare ting om handlingsdyktige innsikter. Noen AI-programmer vil flagge avvik eller tilby anbefalinger til beslutningstakere i en organisasjon basert på kontekstualiserte data.

Uten programmer som disse ville all datainnsamling i verden være helt ubrukelig.

Det er flere måter selskaper bruker forbruksdataene de samler inn, og innsikten de trekker fra disse dataene:

For mange selskaper tilbyr forbrukerdata en måte å bedre forstå og møte kundenes krav. Ved å analysere kundeadferd, så vel som enorme anmeldelser og tilbakemeldinger, kan bedrifter endre sin digitale tilstedeværelse, varer eller tjenester for å passe bedre til dagens marked.

Ikke bare bruker bedrifter forbrukerdata for å forbedre forbrukeropplevelsen som helhet, men de bruker også data for å ta beslutninger på et individuelt nivå, sa Brandon Chopp, digital manager for iHeartRaves.

"Den viktigste kilden til markedsføringsintelligens kommer fra å forstå kundedata og bruke dem til å forbedre nettstedets funksjonalitet, " sa Chopp. "Vårt team har forbedret kundeopplevelsen ved å lage tilpassede kampanjer og spesialtilbud basert på kundedata. Siden hver kunde skal ha sine egne individuelle preferanser, er personalisering nøkkelen."

Kontekstualiserte data kan hjelpe selskaper å forstå hvordan forbrukerne engasjerer seg i og reagerer på markedsføringskampanjene sine, og tilpasse seg deretter. Denne svært prediktive brukssaken gir bedrifter en ide om hva forbrukere vil ønske seg ut fra hva de allerede har gjort. Som andre aspekter ved forbrukerdataanalyse, blir markedsføring mer og mer om personalisering som et resultat, sa Brett Downes, SEO-sjef i Ghost Marketing.

Nå er det viktig å kartlegge brukernes reiser og tilpasse deres reise, ikke bare gjennom nettstedet ditt, men videre til plattformer som YouTube, LinkedIn, Facebook eller videre til et hvilket som helst annet nettsted, sier Downes. "Segmentering av data gjør det mulig for deg å markedsføre bare de menneskene du kjenner som mest sannsynlig vil engasjere seg. Disse har åpnet nye muligheter i bransjer som tidligere var veldig vanskelige å markedsføre."

Bedrifter som fanger inn data, kan også tjene på det. Datameglere, eller selskaper som kjøper og selger informasjon om kunder, har steget som en ny bransje sammen med big data. For virksomheter som fanger inn store datamengder, representerer dette en mulighet for en ny inntektsstrøm.

For annonsører er det uhyre verdifullt å ha denne informasjonen tilgjengelig for kjøp, så etterspørselen etter stadig flere data øker stadig. Det betyr at jo mer forskjellige datakilder datameglere kan trekke fra å pakke grundigere dataprofiler, jo mer penger kan de tjene ved å selge denne informasjonen til hverandre og annonsører.

Noen virksomheter bruker til og med forbrukerdata som et middel for å sikre mer sensitiv informasjon. For eksempel vil bankinstitusjoner noen ganger bruke stemmegjenkjenningsdata for å autorisere en bruker til å få tilgang til sin økonomiske informasjon eller beskytte dem for falske forsøk på å stjele informasjonen.

Disse systemene fungerer ved å gifte seg med data fra en kundes interaksjon med et kundesenter og maskinlæringsalgoritmer som kan identifisere og flagge potensielt uredelige forsøk på å få tilgang til kundens konto. Dette tar noen av gjetningene og menneskelige feilene fra å fange en ulempe.

Når datainnsamling og analyseteknologi blir mer sofistikerte, vil selskaper finne nye og mer effektive måter å samle inn og kontekstualisere data om alt, inkludert forbrukere. For bedrifter er det viktig å være konkurransedyktig i fremtiden. å ikke gjøre det, derimot, er som å løpe et løp med beina bundet sammen. Innsikt er konge, og innsikt i det moderne forretningsmiljøet hentes fra kontekstualiserte data.

Forskrift om personvern

Så mye forbrukerdata er blitt fanget opp og analysert at myndighetene lager strenge personvernforskrifter for å gi enkeltpersoner et kontroll over hvordan dataene deres brukes. EUs generelle krav til databeskyttelse (GDPR) fastsetter reglene for datafangst, lagring, bruk og deling for selskaper, og stive straffer for dem som ikke overholder. Selskaper som ikke overholder reglene som er fastsatt i GDPR, pålegger 20 millioner euro bøter eller opptil 4 prosent av årlig inntekt, avhengig av hva som er høyere.

Datasikkerhet har til og med kommet til USA i form av California Consumer Privacy Act (CCPA). CCPA ligner på noen måter GDPR, men skiller seg ut ved at den krever at forbrukere velger bort datainnsamling og navngir staten som enhet for å utvikle retningslinjer, snarere enn selskapets interne beslutningstakere.