Het verrijken van het 360 graden klantbeeld
12 belangrijke vragen over Het verrijken van het 360 graden klantbeeld
Waarom is het verrijken van het klantbeeld essentieel?
Wat is het belang van dataverrijking?
Welke categorieen zijn er van klantgegevens?
* Transacties ( frequentie van aankopen, omzet)
* Communicatietechniekmerken ( welke kanalen?)
* Demografisch ( Geboortedatum, inkomen, kinderen)
* Geografisch: (in welk gebied woont de klant?)
- Hogere cijfers + sneller leren
- Niets twee keer studeren
- 100% zeker alles onthouden
Wat zijn de voordelen van het verrijken van het klantbeeld?
Door grote hoeveelheden gegevens om te zetten naar informatie over de klant of groepen klant, beschikt de organisatie over een waardevolle bron. Hoe meer bekend is over een klant, hoe beter hij bediend kan worden en hoe vaker hij zal terugkomen.
2. Voordelen voor de medewerker:
Medewerkers kunnen de klant beter bedienen.
3. Voordelen voor de klanten:
Juist de klant is er bij gebaat wanneer de organisatie een volledig beeld van hem heeft. Niet meer 6x hetzelfde verhaal doen.
Waarom wordt er gebruikgemaakt van templates en scripts?
* Het inlezen van een dataset die opgeschoond, ontdubbeld en door de organisatie gevalideerd is. Dit soort data wordt over het algemeen ingekocht of uit een ander systeem overgenomen.
* Het opnieuw alloceren van een relatie.
* Massale updates van velden.
* Wederkerende activiteiten
Hoe kan het klantbeeld verrijkt worden?
* Wat de basisgegevens van het klantbeeld zijn die als uitgangspunt genomen worden
* Welke basisgegevens hieraan worden toegevoegd en waar deze vandaan komen.
* Welke aanvulling aan de basisgegevens worden gedaan en waar deze informatie vandaan komt.
Welke verschillende manieren om het klantbeeld te verrijken zijn er?
* Organisatie is bron: Op verschillende locatie in verschillende systemen.
* Externe bron: Externe gegevensbestanden aan te kopen
Wat zijn obstakels bij het verrijken van het klantbeeld?
* Technische obstakels: Gegevens van 1 klant komen in verschillen systemen voor. Conversies om tot een uniek klantnummer te komen, zijn vaak tijdrovend en de kosten hoog.
Wat zijn de 3 belangrijke basismodellen van datawarehouse?
2. Bottum up
3. Hybride
Wat zijn de aandachtspunten voor data effciency?
- Koppel gegevensbeheer aan het proces
- Kies voor 1 plaats
- Kopieer niet
- Gebruik data gemeenschappelijk
- Maak data begrijpelijk
Hoe succesvolle data integratie te realiseren?
- Pas op voor ongeschoonde data uit andere bronnen
- De persoon die de data analyseert, moet gekwalificeert zijn
- Vertaal de uitkomsten van de analyse in actie
Wat zijn problemen bij het opzetten van een goed datawarehouse?
2. Verwerken van gegevens:
3. Vastleggen van gegevens:
4. Analyseren van gegevens:
De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:
- Een unieke studie- en oefentool
- Nooit meer iets twee keer studeren
- Haal de cijfers waar je op hoopt
- 100% zeker alles onthouden