Welke soorten klantdata heb je?
Klantdata komt in verschillende vormen en kan verschillende inzichten bieden:
- Persoonsgegevens: Dit zijn de basisgegevens, zoals naam, adres, en contactinformatie. Persoonsgegevens zijn essentieel voor de identificatie en contact met de klant.
- Transactiegegevens: Data over aankopen en interacties, zoals producten die een klant heeft gekocht, hoeveel keer per jaar ze kopen, en de gemiddelde orderwaarde. Deze gegevens zijn waardevol om gedrag en patronen te herkennen.
- Gedragsgegevens: Informatie over hoe klanten zich online en offline gedragen, zoals welke pagina’s ze bezoeken, hoelang ze op je website blijven, en waar ze op klikken. Maar ook of ze je bellen en waar het gesprek dan over gaat. Gedragsdata kan nuttig zijn voor marketing en het verbeteren van de klantreis.
- Attitudedata: Data over de perceptie en feedback van de klant, zoals klanttevredenheid, beoordelingen en enquêteresultaten. Dit type data geeft inzicht in hoe klanten je merk ervaren.
Door deze verschillende soorten data te combineren, krijg je een completer beeld van je klanten. Maar de kwaliteit van elk type data bepaalt hoe bruikbaar deze gegevens zijn.
Wat bedoelen we met de kwaliteit van klantdata?
De kwaliteit van klantdata verwijst naar de betrouwbaarheid, nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie en actualiteit van de gegevens. Een hoge datakwaliteit betekent dat je data kloppend is, je niet met dubbele gegevens werkt, en de informatie up-to-date is. Laten we de belangrijkste kwaliteitscriteria eens bekijken:
- Nauwkeurigheid: Zijn de gegevens correct? Een fout in het e-mailadres of een verkeerd telefoonnummer kan resulteren in gemiste verkoopkansen.
- Volledigheid: Zijn alle benodigde gegevens beschikbaar? Incomplete gegevens maken het moeilijk om een goed klantbeeld te krijgen.
- Consistentie: Kloppen de gegevens over verschillende systemen heen? Een klant die bijvoorbeeld met verschillende spellingen van hun naam in je systemen staat, kan leiden tot dubbele records.
- Actualiteit: Zijn de gegevens recent en up-to-date? Verouderde gegevens kunnen leiden tot onjuiste analyses en beslissingen.
