많은 기업들도 의식적으로 수상 등록 활동과 같은 고객 정보를 수집하는 활동을 조직하고, 자발적으로 등록한 고객에게 다양한 방법으로 상을 주며, 참가자에게 이름, 전화, 주소를 기입해 달라고 요구하고 있다. 이러한 활동은 단시간에 대량의 고객 정보를 수집할 수 있다.
고객 정보를 수집하는 이러한 방법에는 상금 등록카드와 할인권, 회원클럽, 선물 증정, 이메일 또는 웹 사이트 수집 등이 포함됩니다.
외부에서 잠재 고객 데이터를 가져옵니다.
다행히 데이터 마케팅은 중국의 사회적 기반이 완벽하지는 않지만 관련 고객 데이터를 찾아 얻을 수 있는 기회가 많다. 이 수치들은 일반적으로 구매, 임대 또는 협력을 통해 얻은 것이다.
다음은 잠재 고객 데이터를 얻을 수 있는 가능한 채널입니다.
1. 데이터 회사. 데이터 회사는 다양한 고객의 데이터 및 고객 속성을 수집, 통합 및 분석합니다. 이 분야를 전문으로 하는 데이터 회사는 정부 및 대량의 데이터를 보유한 관련 업계 및 기관과 양호하고 밀접한 협력을 하는 경우가 많습니다. 일반적으로 이러한 회사는 직판 업계에 수천 개의 고객 데이터 목록을 제공할 수 있습니다. 베이징, 상하이, 광저우, 선전 등 국내 대중도시에서는 이런 회사가 매우 빠르게 발전하여 이미 데이터 마케팅 분야에서 중요한 역할을 하기 시작했다.
카탈로그 마케팅 및 직접 판매 조직. 이런 조직은 소비자에게 직접 전화하거나 카탈로그를 우편으로 보낸다. 적절한 가격이나 목적이 있는 한, 이러한 많은 회사들은 자신의 데이터 목록을 공유하고자 합니다.
3. 소매업자. 일부 대형 소매업체들은 또한 대량의 고객 회원 데이터를 획득해야 할 것이다.
4. 신용카드 회사. 신용 카드 회사는 대량의 고객 거래 내역을 보관하는데, 이 데이터의 품질은 매우 높다.
5. 신용조사회사. 외국에는 고객 신용 조사를 전문으로 하는 회사가 있는데, 이런 회사들은 일반적으로 이러한 고객의 데이터를 팔려고 한다.
전문 조사 회사. 소비재, 서비스업 등 업종에서는 많은 회사들이 제품 조사에 집중하고 있다. 이들 회사는 장기적인 축적과 협력을 통해 일반적으로 대량의 고객 데이터를 축적한다.
7. 소비자 연구회사. 이러한 기관은 구매를 통해 얻을 수 있는 복잡한 소비자 행동 특성을 분석하고 구축하는 경우가 많습니다.
8. 관련 서비스업. 관련 업계와 고객 데이터가 많은 회사와 협력하거나 교류를 통해 고객 데이터를 얻을 수 있습니다. 이러한 업종에는 통신회사, 항공사, 금융기관, 여행사, 호출회사 등이 포함됩니다.
9. 잡지와 신문. 일부 전국적 또는 지역적 잡지와 신문 매체도 대량의 고객 구독 정보와 조사 정보를 보관하고 있다.
10. 정부 기관. 정부 지원 조사 및 소비자 연구 정보와 결합 된 공식 센서스 데이터는 고객 데이터 목록을 풍부하게하는 데 도움이됩니다. 정부 행정기관과 연구기관은 공안 호정부부의 호정 데이터, 세무서의 세무정보, 사회보장부서의 사회보험정보 등 많은 고객 데이터를 보유하고 있는 경우가 많다.
중국에서, 정부 부문은 왕왕 가장 완전하고 효과적인 데이터를 가지고 있다. 과거에는 이 수치들이 상업적 목적으로 잘 사용되지 않았다. 정부 부문은 줄곧 기초 정보 데이터베이스 건설을 대대적으로 강화하고 있다. 데이터 기반이 점점 좋아지고 있고, 데이터 관리 및 적용이 점점 더 규범화되는 시장 추세에 따라 정부 부처도 상업적 용도로 데이터를 의식적으로 개방하고 있습니다.
대표적인 정부 프로젝트는 공안부가 건설하고 운영하는 국가 시민 정보 시스템이다. 전국 각 도시 공안호적 부문의 호적 정보를 집중시켜 정부 부처, 행정기관, 상공업 조회, 시민권 정보 확인을 위한 서비스를 제공한다. 이 데이터는 중요한 고객 벤치 마크 데이터로 사용될 수 있습니다.
데이터 수집 방법
일반적으로 데이터를 얻는 방법에는 데이터 구매, 데이터 임대, 데이터 협력 등이 있습니다.
목적이 있는 마케팅 캠페인은 종종 데이터 회사에서 직접 데이터를 구매하거나 데이터를 대여하는 방식을 사용합니다.
데이터 협력은 대량의 고객 정보를 보유하고 있으며, 협력을 통해 교차 판매하거나 고객 충성도를 높여야 하는 회사 (예: 신용 카드 회사와 항공사 공동 카드 발급, 회원 정보 공유 등) 에 적합합니다.
데이터 품질 판단
일반적으로 시간이 지남에 따라 데이터의 품질이 점차 떨어집니다. 앞서 언급했듯이 데이터 소스마다 데이터 품질이 크게 다릅니다. 데이터 품질을 판단하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 가장 중요한 방법은 데이터의 출처, 데이터의 등록 시간, 데이터 사용 또는 검증 빈도 등을 분석하는 것입니다. 일반적으로 등록 기간이 1 년 이내인 데이터가 더 좋다.
우리나라의 현재 데이터 환경에서 정부 부서는 대량의 데이터를 파악하고 축적했다. 그러나 오랜 기간 재등록과 경량유지의 영향으로 데이터의 품질과 유효성은 근본적으로 보장되지 않으며 정부 부처 간 데이터 통합도 앞으로의 중점 과제다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 건강명언)