什么是客户数据？
已发表: 2022-03-16这是关于客户数据的五部分系列的第一部分。 请继续关注本系列的下一篇文章。
关于数据的典型对话通常会提到大型科技公司的隐私实践——他们收集太多数据的事实以及对数据政策不透明性的日益担忧催生了严格的隐私法，例如欧盟的 GDPR 和加利福尼亚的 CCPA。
隐私法和浏览器正在淘汰第三方 cookie 的事实使公司更加负责，迫使他们认真审视自己的数据收集做法。 因此，滚雪球效应正在发生——公司在努力保持合规性的同时拥抱透明度和创造力，个人对数据的意识也在提高。
客户数据是实现大规模个性化和自动化的核心——它提供了有关用户的上下文以及用户在使用产品方面的行为。
客户数据最好分为以下两种类型：
- 用户数据：它提供有关用户及其特征的上下文，也称为交互数据：它提供有关用户如何与产品交互的上下文，也称为当用户在您的核心产品体验之外通过辅助数据源或用于广告、参与和支持的第三方工具与您的品牌进行交互时，也会收集客户数据，仅举几例。 但是，本指南侧重于来自主要或第一方数据源（Web 应用程序、移动应用程序、智能设备或这些数据的组合）的客户数据，并包含实体数据和事件数据。
PS“客户数据”中的“客户”包括付费产品的免费用户以及使用个人数据付费使用产品的用户。
实体数据
实体数据包括个人身份信息 (PII)，例如姓名、电子邮件和电话号码，以及其他详细信息，例如年龄、国家和偏好。
它通常被称为用户数据，因为用户是主要的实体或对象。 它包括用户属性或用户属性，每个属性都存储有关用户的信息或特征。
实体数据存储在表中，其中的列代表用户属性，例如姓名和电子邮件，而每一行代表一个用户。 其中一个属性充当标识符，并且必须为每一行（用户）包含一个唯一值。
在上表中，电子邮件可以通过确保没有两个用户拥有相同的电子邮件来充当标识符。 但是，最好为每个用户分配一个唯一的 ID，因为电子邮件地址可以更改，但user_id保持不变。
帐户或组作为实体
在 B2B SaaS 产品的情况下，一组用户或帐户也是具有不同属性的实体，通常称为组织或工作区。
从层次结构的角度来看，帐户是由用户组成的组。 因此，关于帐户或组的数据包括组属性，该组属性存储有关帐户的信息，例如订阅类型或用户数量。 如果帐户称为组织，则关联的属性应称为组织属性。同时收集有关用户和组的数据是很常见的。 再一次，对于 B2B SaaS 工具尤其如此，其中用户是具有多个用户的帐户或组织的一部分。
您如何收集实体数据？
用户是实体的实体数据是由于用户直接或间接共享数据而收集的。
当用户在表单中输入详细信息、回复电子邮件或调查时，或者当他们与聊天机器人和语音机器人等对话界面交互时，他们会直接共享数据。
另一方面，用户在使用产品时会间接共享数据。 在 Spotify 上收听音乐时，用户会分享有关其音乐偏好的数据，包括流派、艺术家，甚至他们喜欢的特定歌曲。 同样，当用户在 Amplitude 上创建报告时，他们会共享有关他们认为有用的报告类型的数据。
由于 Amplitude 是一个 B2B SaaS 工具，其中多个用户是组织的一部分，因此在组织下创建的报告数量是与组织相关联的数据，而不是与特定用户相关联的数据。 因此，在这种情况下， Organization是另一个实体， number_of_reports是组织属性，并且该属性的值会随着组织中的任何用户创建或删除报告而改变。重要的是不要将因产品使用而改变的实体数据（报告数量）与用户与产品交互时生成的事件数据（报告创建）混淆
事件数据
事件是指用户在与产品交互时所执行的唯一动作，在这个过程中产生的数据称为事件数据或交互数据。
在网络上的点击和悬停，在移动设备上的点击和滑动，以及聊天和语音界面上的文本或语音命令——所有这些交互都是用户执行的操作或发生在应用程序内的事件。
事件数据使您能够了解用户行为，因此通常被称为行为数据。 此外，事件数据使您能够对数据采取行动或在数据可用的外部工具中激活数据。
一个常见的用例是基于事件的上下文消息（应用内或电子邮件），其中当某个事件 X 发生时触发活动。 或者当某个事件 Y 没有在 X 发生后的指定时间范围内发生时——可能性是无穷无尽的。
事件数据包含三个关键要素：
- 发生的动作或事件
- 事件发生的时间戳或准确日期和时间
- 与事件相关的状态或所有其他属性（称为事件属性）
添加到购物车、立即购买和完成付款都是操作或事件。 事件发生的确切时刻被记录为时间戳。
提供有关“添加到购物车”事件的更多上下文的属性可以是user_id、product_id、价格和数量——所有这些都提供与事件或事件状态相关的信息。
您如何收集事件数据？
收集事件数据需要您创建一个跟踪计划，指定要跟踪的事件以及每个事件的关联属性。 然后，您可以让您的数据工程团队使用以下任一方法实施跟踪计划：
- CDI（客户数据基础设施）或 CDP（客户数据平台）
- 内部建立的定制跟踪服务
实施事件跟踪后，收集的事件数据将在配置的目标（产品分析和参与工具）中可用，通常，此数据的副本存储在数据仓库中。
要跟踪哪些数据与如何跟踪它
虽然了解事件跟踪过程是件好事，但作为一个以数据为主导的专业人士，您应该专注于跟踪什么而不是如何去做。
为什么这样？
如果您认为定义要跟踪的数据和跟踪过程本身同样重要，我不会不同意。 但是，这两项活动最好由不同的人拥有，具体取决于组织的规模，甚至可能是密切协作的不同团队。
工程或不工程
通常，数据工程师负责实施跟踪，并与产品和增长团队合作决定使用哪些工具和技术。 公司阶段、工作和返工范围、可用资源、优先级和其他几个因素都会影响这一决定。
然而，许多公司将整个跟踪过程留给数据/工程团队，让营销和产品人员完全置身于循环之外——这样做总是会导致数据不准确、不一致，而且当仅跟踪太多事件时通常会出现冗余为了跟踪。
决定要跟踪什么根本不是工程师的工作，并期望工程师知道其他团队希望如何使用哪些数据是灾难性的。
将客户数据付诸行动
既然您知道什么是客户数据以及您在收集数据的过程中扮演什么角色，下一步就是能够回答以下问题：
- 事件数据有什么用途？
- 实体在事件数据的上下文中扮演什么角色？
- 在客户数据的上下文中，事件和实体数据是什么样的？
- 如何决定要跟踪哪些事件以及收集哪些数据？
幸运的是，以上每个问题都将在这个由 5 部分组成的客户数据系列中得到解答。
一旦您对上述问题有了答案，您将能够清楚地了解如何创建数据跟踪计划，并且能够自信地执行以下操作：
- 自信地领导实施事件驱动的分析和参与工具
- 收集干净、一致的客户数据并克服沿途出现的挑战
- 对您的数据提出正确的问题，以便更好地了解用户行为
- 识别收集数据并根据数据采取行动以提升客户体验的机会
- 打造更好的产品，提供更好的体验，并进行更好的对话
最后，在开始制定跟踪计划之前充分了解各种数据类型非常有用，因此无论何时，本数据类型指南都会有所帮助。
准备好深入研究客户数据并使用它来提高参与度了吗？ 查看我们的 Mastering Engagement 手册以了解更多信息。
