数据分析与管理的重要性及应用方向
营销的成功取决于真正了解您的客户。但是，随着现代公司充斥着海量的客户数据，您如何理解这一切呢？
答案就是用科学的方法和配套的工具对数据进行分类和管理，将客户数据分为更大的类别可以帮助您更广泛、更深入地思考如何使用这些数据来改善您的业务：
*更好的客户洞察能力
*更具针对性和个性化的营销能力
*改进产品开发
*有效的市场细分和市场研究
*提供更令人满意的客户体验
*提高运营效率和销售效率
*对行业和竞品的洞察和研究
本文探讨了一种对客户数据进行分类和组织的方法，并举例说明了公司如何利用这些数据来发挥自己的优势。
如何组织和分类您的海量客户数据
管理和分类客户数据的方法有很多种，因为客户数据有多种类型和风格。数据驱动的业务决策需要结构良好、组织良好的信息奠定坚实的基础。对客户数据进行分类可以帮助您更好地了解受众并相应地定制服务或产品。这种结构还可以帮助确定哪些技术最适合收集和评估客户数据以及如何根据该信息有效采取行动。并非所有这些数据点都适用于每个企业，但将每个组作为客户数据进行思考可以激发新的想法和创造性思维。
客户数据类型——核心属性数据
*人口统计学数据
年龄、性别、收入和教育水平等数据对于了解您的市场至关重要。这些因素会影响您想要做广告的方式和对象，以及您希望如何展示和包装您的产品。通常，公司的受众并不是单一的，因此可以使用人口统计信息在整个市场中创建不同的细分市场。细分可以帮助企业找到有利可图的利基市场，而不是专注于单一的同质化客户视图。示例：日化护肤品公司意识到皮肤护理需求因性别和年龄而异。他们为这些细分市场开发并瞄准特定产品。
*企业统计数据
公司规模、行业和地点可以为产品开发、广告信息、销售工作和流程提供信息和指导。它对于风险评估（例如潜在客户的信用度）、竞争分析和定价策略也很有用。示例：腾讯、阿里等大型云计算企业使用公司统计信息来分析其向云计算的战略转变。
*技术数据
有关技术或设备的数据可以丰富您的人口统计数据，为产品开发提供信息，并帮助定位和定制营销和销售策略。它对于竞争分析、客户支持、市场细分和风险管理也很有用。示例：互联网媒体公司使用技术数据来提高流媒体质量并改进其用户界面。
*地理数据
这将为销售区域管理、零售门店和服务的选址、监管和法律合规性、供应链问题、广告活动、灾难响应问题以及区域趋势和偏好提供信息。请记住，某些客户（例如雪鸟）可能有多个地点。示例：地理数据可能包括通勤等信息，如果您想开设一家便利店或咖啡店，这些数据可能非常有价值。
客户行为和事件数据
*线上行为和偏好
这可以告诉你很多关于客户的偏好，包括主题或产品。它可能会随着时间的推移而发生变化，因此将这些数据保留在一个时间线中非常重要，其中新数据的权重比旧数据的权重更大。示例：亚马逊在观察客户对电子书的兴趣后开发了 Kindle。
*营销互动/参与数据
有关社交媒体互动、评论和分享的数据可以让公司深入了解客户如何与其信息互动。参与度数据还应包括网络行为的趋势和速度。示例：乐高等玩具品牌注意到粉丝们分享自己的乐高设计后，他们提出了“乐高创意”平台，粉丝可以在这里提交自己的乐高套装创意。乐高利用客户群体对这些想法的反应来决定开发哪些新产品。
*时间节点数据
由于行为和参与度会随着时间的推移而变化，因此应该将其纳入这些数据点中。此外，了解客户何时最有可能购买或续订也是有效营销活动的关键。示例：零售品牌基于客户的购买习惯和行为特征，利用算法模型预测出客户的下次购买时间或下次可能购买的商品。
其他类型的客户数据
*客户心理和态度数据
价值观、态度、意见、兴趣、偏好和个性特征等心理数据可以为广告活动、产品开发工作和个性化提供信息。这些数据可用于创建详细的客户角色和档案。示例：Spotify 收集有关用户收听习惯的数据，包括他们听什么、听的频率和时间。这可以深入了解客户的情绪、偏好和生活方式选择。他们使用这些信息来创建个性化的播放列表和音乐推荐。
反馈和满意度数据对于客户服务和产品开发至关重要。示例：手机等消费电子品牌在支持互动后使用客户满意度调查来衡量其客户服务的有效性。这导致他们的服务方法不断改进，包括个性化客户支持和简化技术支持流程。
*交易和订单数据
交易数据（例如购买历史记录或订阅详细信息）可用于预测建模并辨别市场行为模式。示例：零售快消品牌的电商部门利用各电商平台的交易数据，分析消费者偏好。
购买频率等定量数据可以显示趋势和客户生命周期。示例：美妆品牌使用这些数据在网上和移动应用程序中个性化产品推荐。
*RFM模型数据。
RFM即Recency、Frequency、Monetary，最近一次消费时间间隔（Recency）：指用户最近一次购买行为距离当前的时间间隔，如7天、30天、90天等；消费频率（Frequency）：指用户在一段时间内购买商品的次数，如一个月内有多少天到店消费等；消费金额（Monetary）：指用户在一段时间内购买商品的金额总和，如一年内有多少消费金额等。在零售快消行业，RFM模型是一个非常重要的模型，用来对客户进行价值分层。
*身份识别和描述性数据
唯一的客户标识符，例如电子邮件地址、电话号码、手机设备号或微信OpenID等，可以帮助企业合并来自多个来源的数据（One ID策略）。此类数据对于合并客户数据平台（CDP）中的记录至关重要。许多公司使用手机号码等作为每个客户的唯一数据点。示例：DIA数皆智能的客户数据平台CDP系统可帮助企业打通不同营销渠道的客户信息，实现跨平台的客户身份唯一性识别。
职位、婚姻状况、职业、爱好、车辆拥有情况等描述性数据使企业能够创建客户的多维视图。这有助于身份解析，在创建有效的个性化和改善客户体验方面最有价值。示例：耐克和可口可乐等品牌允许客户定制自己的商品，以便用户可以为其装备添加个人风格或制作个性化礼物。
理解和应用客户数据以推动业务增长
通过将客户信息分类，您的企业可以：
*全面了解您的市场。
*获得广告、营销、产品开发和客户服务的新创意。
*相应地调整你的策略。
想办法整合这些类别以创建更全面的视图也很重要。例如，结合人口统计和行为数据可以实现更精确的细分和更深入的客户洞察。人工智能和机器学习可用于更复杂的客户数据分析。但不要忘记来自非客户的数据。如时尚零售品牌可使用NLP人工智能算法，通过扫描社交媒体和互联网上与时尚相关的图像和帖子来分析当前的时尚趋势。这有助于他们了解流行的款式、图案和颜色。
