数字营销基础教材配套课件PPT3-1客户数据洞察.pptxVIP

客户数据洞察 客户数据及其重要性 客户数据洞察分析方法 01 02 目 录 CONTENTS 客户标签构建 03 人群洞察 04 客户数据及其重要性 1 客户数据及其重要性 01 03 04 02 定性数据 定性数据包括客户对产品和服务的反馈、评论和意见。不能直接转换为数字的任何类型的信息都属于这一类。 定量数据 定量数据是硬性客户指标，企业可以通过测量来分析业务运作中的业绩和差距。 身份数据 身份数据主要是关于客户的个人信息。它是企业的数据系统最独特的部分，包含企业创建的每个角色的不同细节。 行为数据 行为数据是指从客户与企业的团队进行的任何类型的互动或活动中收集而来的信息，以及他们为联系企业所采取的行动。 客户数据类型 客户数据及其重要性 数据的准确性 提高数据的准确性，一是尽量保障与客户人员交流的准确性，二是利用客户关系维护表单工具来仔细填写数据。 数据的有效性 数据越有价值，就表示数据的有效性越强，对企业战略规划才越有帮助。 数据的完备性 完备性是指存储在数据库中的数据在逻辑上应是完备的。客户数据既要符合逻辑，又不能冗余，如不需要同步采集客户的出生日期和年龄信息。 数据的时效性 数据的时效性决定了数据分析结果的快与慢，分析结果出现得越快，给企业带来的利益可能就更大。 客户数据的评价标准 客户数据及其重要性 客户数据的重要性 客户数据是开展企业决策的基础 客户数据洞察分析方法 2 客户数据洞察分析方法 01 1.确定洞察策略与目标范围 （1）确定洞察策略 从基础的客户定义出发，明确定义期望达到的业务目标。 （2）设定目标范围 明确分析的范围，将时间和精力集中在最有可能产生价值的分析上。 02 2.设计衡量指标与准备数据 （1）梳理特征变量 （2）构建衡量指标 以客户的类型和业务场景为维度。 （3）进行数据准备 原始数据记录提取 数据清洗、有效性验证和排错 数据排重和归并操作 数据集。 客户数据洞察分析方法 03 客户数据洞察分析方法 04 分析客户数据 05 形成可视化报告 制定行动计划 接下来基于洞察结果形成策略 建立对数据的全面理解 应用分析工具和模型算法开发客户分群模型 制定报告展示策略 运用适合的可视化展示工具 客户标签构建 3 客户标签构建 客户标签的含义 客户标签是对企业的客户进行属性判定的附属值，通常是人为规定的、高度精炼的特征标识，根据客户在交易完成前后留下的种种数据，主动或被动地收集，然后尽可能全面细致地抽出一个客户的信息全貌，从而帮助解决如何把数据转化为商业价值的问题。 所谓客户标签构建就是对客户的显著特征的分类、提炼、总结的过程。客户标签建设是精准营销或个性化营销的必要前提，有助于企业更好地洞察与理解客户的需求和行为。 客户标签构建 预测标签 近期购买需求、客户流失概率、用户分层等 模型标签 人口属性、产品偏好、用户价值等 事实标签 账户历史趋势、渠道使用频率、产品购买情况等 原始标签 基本信息、持有产品、历史交易、收入情况等 在实际工作中，企业可以为客户贴上各种标签，甚至可以通过标签来快速有哪些信誉好的足球投注网站到目标客户。 基于对客户数据的掌握，可以从原始标签、事实标签、 模型标签和预测标签四个维度出发，由浅入深，构建 客户标签。 人群洞察 4 人群洞察 1.筛选目标人群 2.构建用户画像 人群洞察 在筛选目标人群时，必须关注企业的战略目标，它包括两方面的内容：一方面是寻找企业品牌需要特别针对的具有共同需求和偏好的消费群体；另一方面是寻找能帮助公司获得期望达到的销售收入和利益的群体。 （1）确立目标与画像维度 （2）确立调研方法 （3）制定计划与数据收集 （4）分析资料与角色聚类 （5）综合特征生成画像 人群洞察 3.分析客户生命周期 确定客户生命周期中的核心指标 确定客户生命周期的关键阶段 确定客户生命周 期关键阶段中的 成功指标 客户生命周期中的核心指标需要反映企业想要从客户身上获得的价值，直观反映为客户的购买行为、客户的裂变能力等，并以此为依据进行指标确定。 结合企业自身特点及目标客户特征，确定客户所经历的关键阶段，以便其体验企业产品和服务的核心价值。 由于客户行为可能相当复杂，而且客户和潜在客户产生的接触点数量和数据量可能非常庞大，需要建立科学的衡量指标。 人群洞察 客户需求类别的识别 客户需求从类别上可以分为对产品的需求及对服务的需求。 客户需求实质的识别 需求可分为物质需求和精神需求。 客户需求目的的识别 按客户购买目的的不同，客户需求可分为生产性需求和生活性需求。 客户需求层次的识别 按需求层次划分，客户需求可分为现实需求