전자상거래에서 고객 인텔리전스의 중요성

강력한 고객 인텔리전스 플랫폼은 고객의 기대치, 문제점, 행동 및 구매 습관에 영향을 미치는 기타 요인에 대한 통찰력을 제공합니다. 고객 인텔리전스 프로그램에 잘 투자하는 전자상거래 브랜드는 지속적인 고객 관계를 구축하고 번성하며 발전할 가능성이 높습니다.

이 문서에서는 고객 인텔리전스, 브랜드에 대한 중요성, 고객 인텔리전스 데이터를 활용하는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.

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고객 인텔리전스란 무엇입니까?

고객 인텔리전스는 고객에 관한 데이터를 수집하고 마케팅 전략 내에서 해당 정보를 구현하는 것입니다. 판매, 브랜드 인지도 및 수익을 높이는 데 탁월한 도구입니다.

지속적인 회사 성장을 위해서는 고객을 이해하는 것이 필수적입니다. 고객이 관심을 갖지 않는 제품이나 서비스를 제공하는 기업은 실패하는 경향이 있습니다. 반복 비즈니스는 모든 브랜드에 필수적입니다.

반면에 고객의 요구 사항을 파악한 회사는 메시지를 개인화하고 탁월한 결과를 생성할 수 있습니다.

고객 인텔리전스가 중요한 이유는 무엇입니까?

기업은 고객 경험이 모든 성장과 성공에 필수적이며 경쟁사보다 브랜드를 유지하는 가장 중요한 측면 중 하나라는 것을 이해합니다.

기업은 끊임없이 진화하는 고객의 욕구와 요구를 충족시키는 것이 필수적입니다. 이를 위해서는 고객 인텔리전스가 필요합니다. 이를 통해 브랜드는 현재 및 미래 고객의 요구 사항을 파악하고 업계 동향을 파악할 수 있습니다.

더 많은 고객 유치

고객 인텔리전스를 사용할 때의 주요 이점 중 하나는 대상 고객 중에서 더 많은 고객을 유치하고 참여시킬 수 있다는 것입니다. 기록 및 실시간 데이터를 구현함으로써 고객 데이터 및 행동을 분석하는 동시에 해당 정보를 고객 구매 기록을 포함하여 전자 상거래 비즈니스 사이트와 통합할 수 있습니다.

이 전략을 구현하면 향후 해당 고객이 구매할 가능성과 구매를 유도하는 방법을 이해할 수 있습니다.

판매 및 마케팅 전략을 수립하여 현재 고객을 더 많이 유지하는 동시에 잠재 고객의 전환율을 높일 수 있습니다. 고객 인텔리전스는 고객에게 보다 개인화된 메시징과 개선된 결과를 제공하는 데 필요한 정보를 제공합니다.

수익성 향상

물론 고객 인텔리전스를 구현하는 주요 목표는 고객의 행동을 더 깊이 이해하고 브랜드에 대한 고객 경험을 개선하는 것입니다. 모든 브랜드의 궁극적인 목표는 돈을 버는 것입니다!

일반적으로 고객 인텔리전스 전략을 구현하는 기업은 생산성을 크게 높이는 경향이 있으며 보다 효율적인 마케팅 및 판매 전략으로 인해 더 높은 수익을 얻을 수 있습니다.

향상된 고객 통찰력 창출

고객 인텔리전스는 더 많은 성공을 위해 활용할 수 있는 필수적인 고객 통찰력을 보여주는 데이터를 생성하는 데 탁월합니다.

예를 들어, 소셜 미디어 게시물에서 고객이 브랜드에서 보고 싶어하는 데이터를 수집할 수 있습니다. 소셜 미디어는 고객이 겪고 있는 해결되지 않은 문제나 진행 중인 불만 사항을 발견할 수 있는 수단이기도 합니다.

이 데이터를 사용하여 고객의 요구에 맞는 제품 또는 서비스를 만들고 기존 및 미래의 고객에게 적합한 문제에 대한 맞춤형 솔루션을 만들 수 있습니다.

고객 유지 향상

고객 충성도는 성공적인 비즈니스의 필수 요소 중 하나입니다. 반복 구매가 없으면 성장이 빠르게 정체될 것입니다.

데이터를 통해 최적의 시간에 제품과 서비스를 홍보하여 ​​더 많은 고객이 반복 구매하도록 유도하는 방법을 이해하고 고객 유지 가능성을 높일 수 있습니다.

고객 인텔리전스 데이터를 수집하는 방법

수익과 고객 평생 가치를 높이는 오래 지속되는 고객 관계를 구축하려면 지능형 데이터가 필요합니다. 고객 여정 및 참여를 개선하기 위해 고객 인텔리전스 데이터를 수집하는 다양한 방법이 있습니다.

1. 인터뷰

비즈니스에 대해 이해해야 하는 가장 중요한 것 중 하나는 고객 여정과 고객 경험입니다. 고객에 대한 대부분의 정보를 얻으려면 인터뷰 실시를 고려하십시오.

인터뷰는 고객 참여에 탁월하며 고객을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

2. 설문조사

시장 조사가 오랫동안 인기를 끌었던 이유가 있습니다. 이는 현재 고객 또는 대상 고객에게 브랜드에 대한 경험과 브랜드와의 상호 작용을 개선할 수 있는 방법에 대해 질문하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.

마케팅 설문조사는 영업, 유통, 마케팅 팀 또는 고객 서비스 팀에서 사용할 수 있습니다.

3. 고객 관계 관리(CRM)

CRM은 모든 고객 데이터를 저장하는 데이터베이스를 정의하는 데 사용되는 용어입니다. 어떤 브랜드든 고객 기반을 완전히 이해하는 것이 중요합니다. 그래야 마케팅 캠페인을 더 잘 타겟팅하고 세분화하고 판매 효율성을 높일 수 있기 때문입니다.

반복적인 비즈니스는 모든 성공적인 비즈니스의 핵심이며, 고객 인텔리전스는 브랜드가 어떤 마케팅 캠페인이 고객에게 반향을 불러일으키고 어떤 캠페인을 폐기해야 하는지에 대한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.

4. 고객 지원

고객 지원 플랫폼은 브랜드가 이메일, 전화 통화, 실시간 채팅 또는 소셜 미디어와 같은 다양한 채널의 필수 고객 피드백을 저장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 수집된 데이터는 고객이 귀하로부터 재구매하거나 새로운 잠재 고객이 귀하의 제품을 사용하도록 유혹할 수 있는 변경 사항을 구현할 수 있습니다.

5. 웹사이트 행동 데이터

웹사이트 행동 데이터를 추적하고 수집하면 고객의 요구 사항을 매우 정확하게 이해할 수 있습니다. 웹사이트 행동 데이터를 분석하면 더 나은 전환율을 방해하는 사이트의 잠재적인 병목 현상을 이해할 수 있습니다.

많은 주요 브랜드의 경우 웹사이트 행동 데이터는 가장 효율적인 웹샵 버전을 이해하기 위해 다양한 테스트를 실행할 수 있기 때문에 금광으로 간주됩니다. 이러한 테스트를 통해 고객의 행동 경향과 동기를 이해하고 이러한 요구 사항을 충족하는 웹 사이트를 만들 수 있습니다.

고객 데이터를 수집하기 위해 어떤 방법을 사용하든 간에 얻은 모든 정보는 가치 있는 보고에 사용되어야 합니다. 데이터 수집은 모든 브랜드가 향후 조치를 수립하는 데 필요한 단계입니다. 다양한 고객 세그먼트에서 수집된 데이터를 관리하기 위해 일일 또는 주간 보고를 추가하는 것을 고려하십시오.

고객 인텔리전스를 사용하는 방법

고객이 온라인 상점을 방문하면 고객 인텔리전스 플랫폼이 고객의 고유한 쇼핑 성향을 기록합니다.

해당 정보를 이전 고객, 대상 고객 데이터 및 기타 외부 소스로부터 수집한 관련 정보와 결합하여 아직 구매하지 않은 고객이더라도 해당 고객이 누구인지 이해하는 데 도움이 됩니다.

광범위한 고객 조사를 수행하면 브랜드의 대상 고객을 명확하게 식별하는 몇 가지 데이터 포인트를 얻을 수 있습니다. 해당 대상 고객 내에서 여러 고유한 프로필을 소유하게 됩니다. 귀하의 산업 틈새에 특정한 고객과 관련된 필수 정보를 수집하려면 해당 정보를 인텔리전스로 전환해야 합니다. 이렇게 하려면 데이터 요소를 통합하여 추가 컨텍스트를 얻어야 합니다.

다음은 수백 명의 웹 사이트 방문자로부터 얻을 수 있는 데이터 포인트의 몇 가지 예입니다.

• 브라우저: 크롬
• 장치: HP
• 위치: 리즈
• 추천인: LinkedIn

이 정보에서 대부분의 방문자가 HP 장치에서 크롬을 사용하는 것을 볼 수 있습니다. 또한 대부분의 추천은 LinkedIn에서 제공되며 리즈에 기반을 두고 있습니다.

또한 여러 채널에 대한 또 다른 고객 세그먼트를 구축하여 고객 행동을 이해하고 해당 데이터를 활용하여 브랜드 충성도를 높이고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

데이터를 사용하여 중요한 통찰력 생성

중요한 통찰력을 생성하는 것은 고객 인텔리전스의 가장 어려운 측면인 경향이 있습니다. 고객 데이터를 수집한 후에는 이를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 방법을 찾기가 어렵습니다. 고객 세분화, 수익성 있는 제품 및 선호도를 비롯한 필수 측면을 강조하려면 데이터가 필요합니다. 이 정보를 통해 다양한 데이터 세트를 생성하고 고객 중심 분석 모델을 개발할 수 있습니다.

고객 인텔리전스: 요약 및 주요 내용

이 기사에서는 비즈니스 고객 인텔리전스가 전자 상거래 비즈니스에 얼마나 중요한지 보여주었습니다. 가장 크고 성공적인 브랜드는 고객 인텔리전스의 가치를 이해하고 이를 전체 비즈니스에 적용합니다.

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