客户数据分析完整指南
Posted: Tue Dec 03, 2024 8:38 am
客户数据分析完整指南
麦肯锡的一项调查发现，广泛使用客户分析的公司的投资回报率比同行高出 115%，利润高出 93%。这是因为利用客户数据分析可以让这些公司更有效地销售。有了更丰富的销售数据，他们的销售人员可以更好地了解目标受众，更有效地培养潜在客户，并在合适的时间达成交易。
如今，数据已成为所有组织智能决策的核心部分。通过将营销和销售部门整合为一个无缝、和谐的系统，数据是释放其全部潜力的关键。
但什么是客户分析？如何让它为你的组织服务？
关键要点：
客户数据分析有多种形式。其目的是利用数据 阿尔及利亚电话号码列表 来解答有关企业过去、现在和未来的问题。
广泛使用客户数据分析与销售额的增长、利润和投资回报率的提高直接相关。
CRM、SEP 和 CDP 等工具有助于对每个客户形成 360 度全方位视图。
什么是客户数据分析？
在大多数情况下，您试图吸引的目标受众与您当前的客户群相似。您正在寻找更多与当前客户具有相似需求、愿望、兴趣、偏好、价值观和行为的人，并试图将他们纳入您的渠道 - 无论是在线还是店内。
这就是您需要客户数据分析的原因。
本质上，客户数据分析是对现有客户数据进行系统地收集、组织、存储和分析，以了解他们的痛点、价格敏感度以及影响其购买决策过程的其他因素。
您可以使用此客户信息和行为数据库来吸引、转化和留住您的理想客户。
客户数据分析
来源：OmniSci
客户数据分析的类型
根据您想从数据中获取的洞察类型，客户分析分为四种类型：
描述性客户分析
这是最基本的客户分析类型。它涉及研究和分析来自各种数据流的过去事件的原始数据，以了解事件或变化发生的原因。
例如，您可以查看发送给所有潜在客户的电子邮件的打开率，以调查上个季度销售额的下降情况。
描述性分析会问这样的问题：“发生了什么？”它有助于理解过去的事件，目的是防止不良事件再次发生并复制良好事件。
诊断性客户分析
如果您的企业在客户获取、满意度或保留方面面临重大问题，您显然需要尽快解决这些问题。诊断性客户分析会问这样一个问题：“为什么会发生这种情况？”
为了回答这个问题，您可以使用数据发现、数据挖掘等技术分析现在和过去的客户数据，试图诊断出您所面临的问题的根本原因。
例如，如果在测试您的产品后，潜在客户从渠道中退出，那么您就知道某个功能可能无法按预期运行。
预测客户分析
数据不仅能从过去吸取教训并纠正当前的错误。它还能为您提供一些针对未来的极佳估计。
预测分析涉及通过识别模式、趋势来分析数据，并借助算法和模型根据这些趋势预测关键业务指标。虽然这些预测可能并不总是完全准确，但它们确实为您提供了对未来的实用见解，并回答了“可能会发生什么？”这个问题。
预测客户分析的一个例子是观察客户如何使用您的产品，并将结果输入到您的潜在客户到收入 (L2R)和需求生成模型中。
规范客户分析
规范性客户分析只是预测性客户分析的延伸。
假设预测性客户分析为您提供了未来预期实现的数字范围。在这种情况下，规范性客户分析会告诉您如何利用这些见解采取最佳行动方案。
使用规范客户分析的一个例子是，考虑到需求减少，对产品提供 15% 的折扣以满足销售目标。
麦肯锡的一项调查发现，广泛使用客户分析的公司的投资回报率比同行高出 115%，利润高出 93%。这是因为利用客户数据分析可以让这些公司更有效地销售。有了更丰富的销售数据，他们的销售人员可以更好地了解目标受众，更有效地培养潜在客户，并在合适的时间达成交易。
如今，数据已成为所有组织智能决策的核心部分。通过将营销和销售部门整合为一个无缝、和谐的系统，数据是释放其全部潜力的关键。
但什么是客户分析？如何让它为你的组织服务？
关键要点：
客户数据分析有多种形式。其目的是利用数据 阿尔及利亚电话号码列表 来解答有关企业过去、现在和未来的问题。
广泛使用客户数据分析与销售额的增长、利润和投资回报率的提高直接相关。
CRM、SEP 和 CDP 等工具有助于对每个客户形成 360 度全方位视图。
什么是客户数据分析？
在大多数情况下，您试图吸引的目标受众与您当前的客户群相似。您正在寻找更多与当前客户具有相似需求、愿望、兴趣、偏好、价值观和行为的人，并试图将他们纳入您的渠道 - 无论是在线还是店内。
这就是您需要客户数据分析的原因。
本质上，客户数据分析是对现有客户数据进行系统地收集、组织、存储和分析，以了解他们的痛点、价格敏感度以及影响其购买决策过程的其他因素。
您可以使用此客户信息和行为数据库来吸引、转化和留住您的理想客户。
客户数据分析
来源：OmniSci
客户数据分析的类型
根据您想从数据中获取的洞察类型，客户分析分为四种类型：
描述性客户分析
这是最基本的客户分析类型。它涉及研究和分析来自各种数据流的过去事件的原始数据，以了解事件或变化发生的原因。
例如，您可以查看发送给所有潜在客户的电子邮件的打开率，以调查上个季度销售额的下降情况。
描述性分析会问这样的问题：“发生了什么？”它有助于理解过去的事件，目的是防止不良事件再次发生并复制良好事件。
诊断性客户分析
如果您的企业在客户获取、满意度或保留方面面临重大问题，您显然需要尽快解决这些问题。诊断性客户分析会问这样一个问题：“为什么会发生这种情况？”
为了回答这个问题，您可以使用数据发现、数据挖掘等技术分析现在和过去的客户数据，试图诊断出您所面临的问题的根本原因。
例如，如果在测试您的产品后，潜在客户从渠道中退出，那么您就知道某个功能可能无法按预期运行。
预测客户分析
数据不仅能从过去吸取教训并纠正当前的错误。它还能为您提供一些针对未来的极佳估计。
预测分析涉及通过识别模式、趋势来分析数据，并借助算法和模型根据这些趋势预测关键业务指标。虽然这些预测可能并不总是完全准确，但它们确实为您提供了对未来的实用见解，并回答了“可能会发生什么？”这个问题。
预测客户分析的一个例子是观察客户如何使用您的产品，并将结果输入到您的潜在客户到收入 (L2R)和需求生成模型中。
规范客户分析
规范性客户分析只是预测性客户分析的延伸。
假设预测性客户分析为您提供了未来预期实现的数字范围。在这种情况下，规范性客户分析会告诉您如何利用这些见解采取最佳行动方案。
使用规范客户分析的一个例子是，考虑到需求减少，对产品提供 15% 的折扣以满足销售目标。