Kundendatenbank
Eine Kundendatenbank ist ein zentraler Punkt zum Sammeln, Speichern und Analysieren von Informationen von Kunden und Interessenten. Es ist so aufgebaut, dass es Daten wie Soziodemografie, Standort, Kaufverhalten, Lead-Quellen, frühere Interaktionen und alle anderen für den Geschäftsbetrieb relevanten Daten enthält. Derzeit sind praktisch alle Kundendienste an den Besitz und die vernünftige Nutzung von Kundendaten gebunden. Kundenprofilerstellung, Segmentierung, Personalisierung, E-Mail-Marketing und Marketingautomatisierung sind aus Effizienzgründen alle auf das Vorhandensein von Kundendaten angewiesen. Aus diesem Grund besteht immer ein großer Bedarf an einer Kundendatenbank.
Neben dem Besitz einer Datenbank ist es wichtig, die Qualität der Daten zu optimieren. Dies beginnt mit der Dateneingabe, eine Aufgabe, die am besten mit Automatisierungstools bewältigt werden kann, um menschliche Fehler zu reduzieren. Dann Datenbereinigung, um doppelte und schmutzige Daten zu entfernen. Wenn dies erledigt ist, führen die Workflows, Analysen und Berichte mit der Kundendatenbank zu lohnenderen Ergebnissen.
Einträge in der Kundendatenbank
Eine Kundendatenbank ist ein zentraler Punkt zum Sammeln, Speichern und Analysieren von Informationen von Kunden und Interessenten. Es ist so aufgebaut, dass es Daten wie Soziodemografie, Standort, Kaufverhalten, Lead-Quellen, frühere Interaktionen und alle anderen für den Geschäftsbetrieb relevanten Daten enthält. Derzeit sind praktisch alle Kundendienste an den Besitz und die vernünftige Nutzung von Kundendaten gebunden. Kundenprofilerstellung, Segmentierung, Personalisierung, E-Mail-Marketing und Marketingautomatisierung sind aus Effizienzgründen alle auf das Vorhandensein von Kundendaten angewiesen. Aus diesem Grund besteht immer ein großer Bedarf an einer Kundendatenbank. Neben dem Besitz einer Datenbank ist es wichtig, die Qualität der Daten zu optimieren. Dies beginnt mit der Dateneingabe, eine Aufgabe, die am besten mit Automatisierungstools bewältigt werden kann, um menschliche Fehler zu reduzieren. Dann Datenbereinigung, um doppelte und schmutzige Daten zu entfernen. Wenn dies erledigt ist, führen die Workflows, Analysen und Berichte mit der Kundendatenbank zu lohnenderen Ergebnissen.
