用户数据管理：如何正确收集用户数据

在当前的数字营销世界中，我们正面对着激烈的竞争。2020年带来了利用数据做出更明智的商业决策的新方法，现在正以用户数据管理软件的形式提供，而且随着企业迅速意识到这一点，它们会产生可衡量的结果。但是，如果这些努力没有经过很好的计算，没有经过深思熟虑，没有与您的数据管理目标和功能很好地保持一致，那么任何规模的企业都可能会淹没在信息洪流中。

那么，随着数据从每个角落流入，应该衡量什么呢？它应该存放在哪里？如何利用它来做出有价值的商业决策？当然这个过程中最困难的部分——从哪里开始呢？

Mailcattle在本文将概述如何从头开始创建用户数据管理系统，包括：

• 大多数公司在收集数据时做错了什么
• 为什么公司仍然以这种方式收集数据
• 这些公司需要做什么/必须做什么来正确收集数据

那么，应该从哪里开始呢？让我们来看看：

• 设置场景
• 用户数据管理及其对我们的影响
• 收集正确的数据类型
• 选择合适的工具

设置场景

公司成功的关键现在在于能否成功管理用户数据流，大多数公司仍然严重落后于曲线：

• 跨行业研究表明，平均而言，只有不到一半的结构化数据用于决策，而其中只有不到1％的非结构化数据被分析或使用。
• 超过70％的员工可以访问他们不应该访问的数据。
• 数据分析师80％的时间都花在了发现和准备数据上。

我们现在面临新的挑战：无论是跨部门的沟通，提供有竞争力的用户体验，还是快速做出重要决策，正确收集有关用户和用户的数据可为所有部门带来巨大的收益。这就是为什么公司会在数据聚合方面寻求新的解决方案，以提升这种性能。

用户数据管理及其对我们的影响

用户数据管理是收集，组织和分析有关用户数据的过程。在考虑改进以下方面时，这是至关重要的机制：

• 用户获取，满意度和留存率
• 用户的可见性和沟通策略
• 提高数据质量和收益

这是一个相当大的项目，尽管一旦用事实来表现，压倒性的积极结果很难被忽视。

以下就是Mailcattle分析为什么创建一个可靠的用户数据库是你的首要任务：

一个基本因素开始脱颖而出：为了使用户数据管理系统成功产生结果，需要围绕用户（而不是渠道或设备）协调不同来源的数据收集，从而创建单个用户的整体视图，即： 单一用户视图（ SCV）。

因此，整个公司部门都可以使用全新定位的且可广泛访问的用户资料，而不是存放在单独的地方锁起来。这样以来，无论渠道如何，每次用户互动都与其先前的互动相关，从而鼓励与您的品牌保持一致、透明的体验。

收集正确的数据类型

您是否收集了正确类型的用户数据？一个真正有效的数据库需要确定它所收集的数据类型以及它的价值。我们将这些数据分为四个关键部分：身份，定量，描述性和定性数据样本。下面你会发现每个例子的描述和示例，以及如何收集它们的想法。

身份数据

通过收集用户的身份数据，我们能够用建立的基本信息来唯一地描述个人，以及我们需要联系他们的细节。一旦构成了买方角色，就可以在用户整个旅程的特定阶段针对他们的细分定制通讯。

身份数据可能包括：姓名，性别，出生日期，地区，收货地址，手机号，社交媒体账号，用户ID等。

如何收集身份数据：通常情况下，当用户在结账时输入他们的付款详细信息、订阅您的时事通讯，或者为了获得产品、服务或奖励而自愿提供这些信息时，您已经在收集这类数据了。

根据您所在行业的不同，您还可以考虑：

• 定制注册表单
• 首次购买的折扣券
• 提供预约机会
• 忠诚度/奖励计划

定量数据

在个人层面上了解用户之后，使用可衡量的运营数据或定量数据来了解用户如何与您的企业互动很重要。定量数据是在整个用户旅程中收集的信息，包括发现细节，各种渠道互动以及促成购买的特定转化步骤。

定量数据的示例可能包括：

• 在线/离线交易：购买的产品，购买金额，购买时间，订单/订购价值，订单/续订日期，购物车放弃，产品退货等。
• 入站/出站信息：日期，时间，频道，开放，点击率等
• 在线活动：网站访问，产品浏览，在线注册等
• 社交网络：群体，互动，兴趣等
• 用户服务：投诉信息，用户查询信息，呼叫中心沟通等

如何收集定量数据：定量数据的目的是了解用户与公司互动时的决策过程。是什么促使他们发现您的业务？哪个渠道带来的转化率最高？专用渠道工具在整个用户生命周期中都是可用的，并且应该根据您的营销目标和战略进行调整。

从哪里开始收集定量数据：

• Web分析工具
• 目标网页上的网站Cookie/鼠标跟踪热图
• 跟踪电子邮件/新闻稿中的图像
• 记录历史购买交易
• 记录历史用户沟通方式
• 社交媒体活动

描述性数据

作为对身份数据的升级，描述性数据旨在收集更多的人口统计信息，进一步勾勒出用户角色。角色清晰之后，您就可以更轻松地使用预测分析在营销工作中实施最佳方案。

描述性数据的示例包括：

• 家庭：婚姻状况、人际关系、子女数量等
• 生活方式：房产类型、汽车、拥有宠物、爱好、收藏、兴趣爱好等
• 教育程度：高中，大学，高等教育等
• 职业：职务，职位描述，收入，专业背景等

如何收集描述性数据：获得高质量的描述性数据并非易事，而且还需要更多的技巧。公司通常会使用深入的调查问卷来收集数据，从而深入了解季节性增长和下降，购买行为以及用户周期的寿命。

以下是收集描述性数据的几种方法：

• 开放式面试题
• 深入的问卷调查
• 目标行为观察
• 焦点小组访谈
• 高级潜在用户表单

定性数据

最后，我们有定性数据，这些数据应该描述用户做出选择背后的理由。问题通常以“如何，为什么”开始，包括“意见和态度的形成方式”，“人们为什么会这样做”，“社会群体之间有什么不同”。

定性数据的示例包括：

• 态度：感知价值，评价，反馈，回购可能性等
• 动机：购买原因，用户需求等
• 意见：喜欢/不喜欢，偏好设置等

如何收集定性数据：进行定性数据收集可能会有些棘手，因为深入了解用户习惯会花费更多时间，因此比仅收集定量数据更为昂贵。无论如何，可用的方法包括一对一的直接交互，在团队环境中与个人的直接互动，或者在用户旅程中的各种沟通渠道上间接解释用户的意见。

定性数据可通过以下方式收集：

• 行业相关评论网站
• 使用社交媒体监控工具进行社交倾听
• 量身定制新闻通讯注册流程
• 使用保存或评分系统
• 深入倾听并反馈问题

这些只是需要遵循的一些简单的数据类别，但不仅限于您专有的行业特定数据。

Ascend2的一项研究发现，关于最有效的数据来源，50％市场从业者表示是销售和用户服务团队，45％市场从业者表示是市场营销。

换句话说，拥有自己的用户数据管理平台（明确地说是一个综合的平台）是公司营销数据的最重要来源。

选择合适的工具

一开始，在Excel表格或类似的电子表格软件中手动存储数据似乎是一个低成本、合理的解决方案。但随着业务的发展，数据也在增长，你可能会发现自己迷失在当今大数据趋势所提供的复杂、庞大的数据集中，更不用说缺乏能够给你带来竞争优势的有价值的见解。然而，这甚至不是您收益的最大威胁，真正的问题是，当过度关注于获得新用户时，忽视初始用户及其用户周期价值（CLV）才是真正的问题。

你迟早会需要高效的软件来存储、跟踪和分析所有传入的信息。从一开始就投资正确的工具是明智的，而不是遇到用户流失、信誉不佳和电子表格的局限性才进行调整。有各种各样的用户数据管理软件可用于存储用户数据，但就提供许多消费者现在期望的个性化程度而言，有一个非常突出。

CRM，DMP与CDP

从历史上看，Customer Relationship Management（CRM）平台是20世纪90年代出现的第一个数据聚合平台。作为一个用户数据管理系统，CRM的主要目的是收集有关用户的已知详细信息（第一方数据），例如身份和定量数据，而不是描述性和定性数据，并管理这些交互。

随着互联网在21世纪变得更加可追踪，另一种数据聚合平台应运而生。Data Management Platform （DMP）旨在通过使用Cookie迎合广告商的需求，协助策划和执行媒体宣传活动。与CRM不同，DMP通过使用可以购买的数据源（第二方和第三方数据）而不是单独收集的（第一方数据）来统一匿名ID。

随着大数据趋势的日益丰富，海量数据随之涌现，这就对灵活性和规模提出了迫切的需求，以满足对改善客户体验和全渠道营销计划的需求。作为聚合数据平台中最新的参与者， Customer Data Platform（CDP）可以轻松地与现有数据集成，将第一方、第二方和第三方数据以及线下和非结构化数据整合到一个系统中。

结论

Mailcattle认为一个庞大的用户数据库不可能一夜之间建立起来。企业所有者需要花费一些时间和精力来收集正确类型的数据，找到正确的存储方法，并为正确的使用和应用提供必要的保护措施。如果现在做得正确，随着时间的推移，这些信息将成为您的一项企业资产，帮助您发展壮大并取得成功。

现在，用户期望获得个性化的用户服务已司空见惯。那么，为什么不提供一致的跨渠道客户体验，并提供适当的建议和定制的通信呢？留住现有客户要比争取回来容易得多。这就是为什么拥有一个维护良好，可访问且有洞察力的用户数据管理系统如此重要的原因。