Få et samlet kundebillede: Sådan undgår I spredte og forældede kundedata

Forestil jer, at I med et enkelt klik kunne se alt, hvad der er værd at vide om en kunde: de rigtige kontaktoplysninger, købshistorik og hvad kunden er i gang med lige nu. Med et samlet kundebillede kan I komme tættere på den virkelighed.

Mængden af kundedata, virksomheder råder over, er enorm. Problemet er, at den ofte ligger spredt på tværs af CRM, webshop, kundeservice og marketingsystemer – og dermed risikerer I at overse oplagte muligheder for mersalg eller krydssalg. I denne artikel ser vi nærmere på, hvad et samlet kundebillede egentlig er, og hvordan det hjælper jer med at forstå jeres kunder bedre.

Hvad er et samlet kundebillede?

Et samlet kundebillede – også kaldet et 360-graders view – samler alle jeres oplysninger om en kunde i ét pålideligt billede. I kan også tænke på det som en form for datakonsolidering: ved hjælp af en fælles nøgle eller et unikt ID kobler I data fra flere kilder sammen, så I får ét samlet overblik på tværs af systemer.

Det giver jer en langt bedre fornemmelse af, hvem kunden er: navn, de bedste kontaktoplysninger – e-mail, adresse, telefonnummer – demografi, købshistorik og meget mere, samlet ét sted. Det styrker både jeres datastrategi og jeres forretningsstrategi, ikke mindst når målet er en bedre kundeoplevelse.

Uden den sammenhæng risikerer I at overse, at samme kunde optræder på tværs af forretningsområder – hvilket kan forstyrre kundeoplevelsen, bremse vækst og give fejlbehæftet rapportering.

De største fordele ved et samlet kundebillede

Fordelene starter hos dataholdet, men bliver hurtigt mærkbare i hele virksomheden:

• Stærkere kundeindsigt – I kan trække pålidelige data og berigede oplysninger sammen til et samlet billede af hver kunde
• Vækst i omsætningen – I kan finde krydssalgs- og mersalgsmuligheder ud fra købsmønstre, historik og demografi
• Mere pålidelig rapportering – med profilering og oprydning af data ved I, at jeres kontaktoplysninger er korrekte, og at jeres data er klar til handling
• Bedre kontrol med svig – I kan opdage dubletter på tværs af konti og fange mistænkelige mønstre som kuponmisbrug eller fiktive oplysninger

Med et samlet kundebillede kan I arbejde datadrevet med alt fra marketingkampagner til loyalitetsprogrammer – og træffe beslutninger, der rent faktisk matcher, hvad kunderne efterspørger.

Samlet kundebillede og loyalitetsprogrammer

På et stadig mere konkurrencepræget marked vokser antallet af betalte loyalitetsprogrammer. Tænk på store navne som Amazon Prime eller Matas Club – de får først fat i kunden med et gratis pointsystem og fastholder dem derefter med betalte medlemskaber og ekstra fordele.

Men et loyalitetsprogram – gratis eller betalt – kræver, at I kender jeres kunde godt:

• I skal vide, hvem kunden er, hvordan I når dem, og hvad de interesserer sig for, for at kunne ramme dem med den rigtige kampagne
• Fordelene skal være tilgængelige, fra medlemskabet starter – også før der er genereret omsætning
• I skal kunne følge, hvem der bruger det gratis program, og hvem der er konverteret til det betalte, så de får de rigtige fordele og den rigtige kommunikation

Det er her, et samlet kundebillede for alvor gør en forskel: når data er samlet i ét pålideligt billede, kan I ramme den rigtige kunde på det rigtige tidspunkt med den rigtige besked.

Sådan kommer I i gang

Arbejder I på at bygge et loyalitetsprogram eller en mere kundecentreret strategi, er første spørgsmål som regel ikke teknologien – det er datagrundlaget. Et samlet kundebillede står og falder med, at de underliggende data er korrekte, opdaterede og fri for dubletter.

Derfor giver det mening at starte med datavask og datavalidering: det rydder op i grundlaget, før I begynder at konsolidere data på tværs af systemer. Med vores løsninger til datakvalitet kan I tilpasse jeres datakonsolidering og bygge et samlet, pålideligt kundebillede, der rent faktisk holder.