Kundeninformationen

Customer Insight ist der Schnittpunkt zwischen den Interessen der Verbraucher und Merkmale der Marke. Sein Hauptzweck ist zu verstehen, warum der Verbraucher kümmert sich um die Marke sowie die ihnen zugrunde liegenden Denkweisen, Stimmungen, Motivation, Wünsche, Sehnsüchte, und motiviert, die ihre Haltung und Aktionen auslösen.

Eine andere Definition von Consumer Insight ist die Sammlung, Bereitstellung und Interpretation von Informationen, die ein Unternehmen zu erwerben, zu entwickeln und ihre Kunden zu halten erlaubt.

Eine weitere Definition von Kundenwissen wird durch Paul Laughlin angeboten, nach mehr als einem Jahrzehnt der Erstellung und führenden Customer Insight Teams innerhalb der Versicherungswirtschaft: "Ein nicht-offensichtliche Verständnis über Ihre Kunden, die, wenn sie eingewirkt, hat das Potenzial, ihr Verhalten zu ändern zum gegenseitigen Nutzen ".

Diese Definition ist weiterhin sowohl auf Customer Insight Führer Blog und in einem Artikel für Institut für Direkt & amp erläutert; Digital Marketing Journal.

Der Autor betont vier Komponenten dieser Definition: Erstens ist eine solche Erkenntnis "nicht naheliegend", so dass es nicht in der Regel nur von einer Informationsquelle kommen und oft nicht nur aus Analysen oder Forschungs kommen; vielmehr gibt es einen Bedarf, um Beweise zu Erkenntnissen aufzulesen konvergieren. Zweitens müssen echte Einblicke in "action-fähig" sein; Hypothesen, die theoretisch zu bleiben und nicht in der Praxis getestet werden, sind keine Erkenntnisse. Drittens, Customer Insights sollte leistungsstark genug, dass, wenn sie sich auf Kunden gehandelt werden, können überredet, "ihr Verhalten zu ändern" werden kann. Nur profitieren von Targeting basierend auf der Analyse Verhalten in der Vergangenheit und unter der Annahme, die Menschen Gewohnheitstiere sein, keine Tiefe, sie zu verstehen, schon gar nicht Einsicht offenbaren. Viertens, um nachhaltig zu sein, das Ziel eines solchen Kunden Änderung muss für "gegenseitigen Nutzen" sein. Wie argumentiert, ein Schlüssel Gesetz für Marketing ist heute "zu verdienen und halten Sie das Vertrauen Ihrer Kunden", die von in ihrem besten Interesse als auch die langfristigen Wert für die Organisation tätig erreicht wird.

Auswertung

Erstens müssen die gesammelten Daten überprüft, um die Qualität und die Möglichkeit, innerhalb der Datenbank vollständig zu verstehen. Sobald dies geschehen ist, gibt es eine Reihe von verschiedenen Typen von Analysen, die angewendet werden können.

Folgenabschätzung wird ein Unternehmen zu verstehen, wie Maßnahmen der Geschäfts genommen beeinflusst ihre Kundenverhaltens, aber auch für einige Vorhersagen der Kundenreaktion auf die vorgeschlagenen Änderungen ermöglichen helfen.

Kunden, als Vermögenswerte misst die Lebensdauer Wert der Kundenbasis und ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Faktoren wie die Kosten für die Übernahme und die Rate der Kundenabwanderung zu messen.

Neigung Modelling prognostiziert die Zukunft Verhalten der Kunden auf der Grundlage früherer Aktionen und hilft Unternehmen verstehen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde in einer bestimmten Weise zu verhalten.

Cross-Selling-Analyse identifiziert, Produkt- und Dienstleistungsbeziehungen besser zu verstehen, was die beliebtesten Produktkombinationen sind. Erkannte Beziehungen können dann zum Cross-Selling und Up-Selling in der Zukunft verwendet werden.

Kritische Lag ermöglicht ein Geschäft zu liefern spezifische Kundenkommunikation auf der Grundlage der Individuen erwerben Muster und hilft, Loyalität zu steigern und die Kundenbindung.

Die obigen Komponenten decken nur den Umfang der Kundenanalyse und Marketing-Analyse. Best Practice ist jetzt erweitert, um einschließlich Kundendatenmanagement, Verhaltensanalyse, Predictive Analytics, Verbraucherforschung und Database-Marketing innerhalb der umfassendere Definition des Customer Insight oder ganzheitliche Customer Insight. Solch eine erweiterte Definition wird in einem kurzen Beitrag auf Customer Insight Führer ausgearbeitet als "die Breite des Customer Insight" und in einem formellen Artikel für das IDM-Journal.

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