什么是客户数据分析？

当今的全球市场比以往任何时候都更具竞争力。各行各业的公司发现，产品与市场的契合度还不够。为了取得成功，他们必须在每个接触点提供卓越的客户体验。客户数据分析使公司组织能够做到这一点。

通过实时分析数百万个数据点，可以确定摩擦源和影响客户体验的各种因素。有了这些信息，就可以采取必要的行动来改善体验，最终增加收入，减少客户流失并优化盈利能力。在本文中，我们探讨如何使用客户数据分析，与数据相关的商业智能以及如何建立客户路径。

一、什么是客户数据分析？

客户数据分析是一种数据驱动的方法，可以简化客户体验。它涉及跟踪和分析渠道每个阶段的客户行为，以及客户如何使用各种渠道与组织进行交互。客户数据分析（也称为大数据客户分析）可以帮助回答以下问题：

• 客户想要完成什么？
• 客户的目标如何与公司的目标保持一致？
• 是什么导致客户以这种特定方式行事？
• 哪些系列的客户行为导致了此问题/挑战/结果？
• 客户在其中采取的各种途径是什么？这些路径是否按段共享相似点？
• 我们如何简化付费路径？
• 在特定的挑战点上，我们如何为客户提供更多价值？

二、如何使用客户数据分析

清楚了解每个客户群的路径后，可以更清楚地了解如何减少摩擦，增加潜在客户数量，提高转化率，更快地完成交易，以及发现追加销售，交叉销售和额外购买的机会所在。

挖掘客户数据是提高客户生命周期价值，提高客户忠诚度并推动收入增长的最有效方法之一。具体来说，客户数据分析可让你：

• 查明客户在何处以及如何与企业互动
• 帮助确定路径中的当前阶段是否最佳，甚至顺序是否正确
• 从外到外看待现有的营销和销售流程
• 找出差距和机会来推动转化

让我们看一些例子。

• 财务：财务团队可以使用客户数据分析来确定逾期付款的常见原因。他们可能会查看帐户之间的共同特征或行为，通常会拖欠30天或更长时间，然后实施策略以防止潜在原因的影响。
• 销售：销售团队可能会看到人们正在在线参与新账号促销活动，但实际上并没有开设新账号。他们可以确定最常见的出发点，并测试新策略，甚至根据所获得的见解创建新的消费路径。
• 营销：营销团队可能会跟踪单个客户的过往购买，然后在客户下次访问该网站时根据先前的购买来推荐特定产品。

三、客户路径阶段

在改善客户路径之前，需要全面了解客户路径阶段以及它们对客户群的外观。共有五个主要阶段：意识，教育，评估，购买和宣传，通常与某些接触点相对应。