数据收集的类型

什么是数据收集？

在业务环境中，数据收集是指收集详细信息来做进一步分析以辅助决策的过程。在此过程中，公司需要根据目标变量或特定数据点收集信息，并使用该信息来回答问题、衡量绩效并制定指导组织的策略。

对于任何数据收集工作来说，信息的准确性和一致性都至关重要。如果达不到这样的标准，企业可能会得出不准确的结论，或对战略格局产生误解。领导者需要了解他们收集的数据、数据的目标以及保持一致性所需遵循的流程。

收集数据的方式可以有很多种，包括第一方、第二方和第三方收集。公司是直接从用户收集数据还是通过合作伙伴或供应商获取信息，这会影响数据的质量和数量。

公司亲自从用户或客户手中收集的数据始终是最高质量的数据，这一工作可通过许多不同的渠道完成。我们将在下面详细讨论这方面，但一些常见的示例包括数字调查、交易跟踪、在线访客跟踪和采访。

数据收集的类型

定量数据与定性数据

定量数据是具有数量值或可计算的信息，例如财务成本。这种数据收集类型的好处包括：

• 比定性数据更容易收集
• 由于是处理数字，因此分析速度更快
• 不太可能产生偏见，因为它报告的是数字而不是特征
• 适用于在广泛范围内得出业务结论

定性数据适用于可以评估但不能客观测量的可观察属性，例如描述或评论。与定量数据相比，它可以：

• 让用户更详细地了解行为产生影响的时间、地点以及原因
• 不仅限于它所产生的基本影响或影响程度
• 更好地了解消费者体验和意见，以提供更多价值。

主要收集与次要收集

主要数据收集是指公司或研究人员收集的第一手信息。例如，组织直接面向其客户群的调查。这些数据的分析师确信相关信息的可靠性，因为他们知道其来源，并且可以控制收集方法。但是，这种方法可能非常耗时并可能导致项目延误，而更快地收集数据更有利于按时完成任务。

次要数据是指通过已经完成收集的其他来源获得的信息。这些数据的时效性或相关性可能较差，因为使用这些数据的公司无法控制收集数据时的相关情况。然而，它可以在企业可直接访问的来源之外提供更多的洞察。

有效的数据收集有哪些好处？

数据对企业来说可能非常有价值，但前提是以有效方式收集。有效的数据收集涉及整理一系列与特定问题或分析领域相符的数据点，帮助领导者做出预测和调查趋势。

无效数据的根源在于糟糕的收集过程，这会导致数据重复、不准确或不完整等问题。审阅这些信息并不足以让领导者做出有根据的决策。

凭借准确且相关的数据，领导者可以：

• 提高定位客户的精确度
• 寻找新客户
• 了解客户行为
• 减少错误
• 加强或完善市场分段等营销工作

有效的数据收集可以促进更明智的决策和整个组织范围的改善，影响从产品销售到客户服务的整个过程。它可以提高运营效率、一致性和透明度，同时提高利润。

有哪些数据收集技术？

企业可以根据自身的需求、资源和目标，选择不同的数据收集方案。传统的信息收集技术包括调查、观察和采访，但如今往往通过线上活动收集数据。

调查

当您想要获得关键群体的特定响应样本时，调查是最好的选择。向每个接受调查的人员提出相同的问题，他们会提供一致的回答，以便进行汇总和分析比较。如今数字调查更加常见，这种方式既可以收集定量数据，也可以收集定性数据。

观察

数据也可以通过一系列观察来收集。业务分析师可以观察一个事件或一系列事件，然后确定模式或变量来为特定问题的决策提供参考信息。

采访和讨论组

与调查类似，采访和讨论组也会向一组人员提出一系列问题，并记录结果以进行制表和分析。讨论组有多个人同时参与，鼓励通过互相交流来形成意见。采访通常是一对一会话，允许观察者收集特定数据并跟进提问。

在线跟踪

许多公司采用在线跟踪来收集有关客户和潜在客户行为的数据。使用跟踪 cookie 等策略，企业可以监控用户行为并收集信息，包括点击、购物偏好、设备使用、位置和搜索历史记录。

表单

在线表单是公司收集用户数据的最简单方法之一。虽然最好的表单要经过简化，仅收集必要的详细信息，但有许多公司使用表单来收集其他详细信息或逐步填写客户资料。Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) 帮助公司实时收集用户和客户资料。

准确收集数据的重要性

领导者基于数据做出的决策好坏取决于所掌握数据的质量。通过管理和整理准确的数据，在做出预测或识别趋势时可获得更好的结果。企业可以依靠整合的数据来确定策略，但前提是该数据是可靠的。

数据不准确有多种表现形式，包括：

• 数据输入不正确。 输入的信息不准确可能会导致错误或对目标受众的理解不准确。
• 非标准化数据。 使用格式不当的数据可能难以有效识别模式和汇总结果。
• 重复的数据。 冗余的信息可能会误导审查数据集的领导者。
• 过时的数据。 陈旧信息可能不准确，因此应定期刷新和获取数据，以提供实时、相关的决策支持。

为了避免这些陷阱并在收集数据时保持准确性，领导者需要：

• 使用可靠的数据源。 收集第一手数据并控制允许的字段和输入以确保一致性。
• 了解要收集的信息。 根据内部战略决策目标评估收集的信息。
• 减少偏见。 确保界面易于使用，并尽可能客观地收集代表性人口样本的信息。
• 考虑自动化。 寻求自动化数据收集和输入，以提高效率并进一步了解客户行为。

数据收集的最佳实践

让我们看看数据收集方面（包括存储和安全性）的一些最佳实践。

践行透明原则

向客户公开所收集数据的使用场合和方式，并允许他们根据需要轻松选择退出。这对与客户和潜在客户建立信任大有帮助，同时可以避免法律问题。

使用简单易懂的语言撰写

使用简单易懂的语言解释数据政策，以提高透明度并让每个人了解您的目标和他们的权利。

确保数据正确无误

使用正确的工具来简化数据收集，以确保所有输入方法和每种技术的一致性和准确性。

保护您的数据

通过遵循行业标准（例如使用备份、静态加密数据以及运行防病毒软件等）来确保数据的安全性。

Adobe Real-Time CDP 包括策略工具和数据使用强制执行等安全功能，可帮助各级用户遵循数据收集的最佳实践

开始使用数据收集

到目前为止，您已经了解到收集数据的好处、如何管理不同类型的数据收集以及数据收集的最佳实践。现在是时候运用这些知识了。以下是开始使用数据收集的简要分步指南：

1. 确定问题。 针对特定计划，明确应该收集数据来推断或解决的问题。
2. 了解要求。 确认要收集的信息将为您提供指导决策所需的数据。
3. 确定方法。 确保确实能够收集所需的数据并成功推断。
4. 设定范围。 确认将为目标提供公正、详细结果的人口规模和类型。
5. 确定格式。 选择如何存储数据，以便分析师能够有效地访问、显示和评估数据。
6. 确定计划。 创建数据收集计划，其中包括操作定义、范围、限制、方法、工具、策略、步骤和格式。

数据收集工具

为了利用这些步骤，营销人员和企业领导者需要构建强大的工具集，以支持所收集信息的自动化和整理。

Adobe 如何助力数据收集

Adobe 如何助力数据收集

您打算如何统一和审查通过一系列不同工具收集的数据，这一点需要谨记。Adobe Real-Time CDP 为领导者提供了一个集中式平台，可以跨渠道收集和审查公司数据。内置的数据清理选项（例如重复数据删除）有助于精简信息。高级仪表板提供数据洞察，无需 IT 干预即可指导操作。

Adobe Experience Platform 还支持与多种客户端来源集成，可帮助用户扩充数据并将其转换为可用信息。可以从基于 Web 的应用程序、移动应用程序和 OTT 应用程序收集数据。

要了解有关 Adobe Real-Time CDP 的更多信息，请立即观看概述视频或开始产品导览。