在客户分析方面，拥有“干净”的数据至关重要。错误的数据可能会扭曲您的结果并导致您的公司采取不相关的行动。在分析之前，请仔细检查数据中是否存在错误和异常值以及任何缺失值。此外，您应确保以符合合规性规则的方式精心组织和存储数据。
细分受众
在分析客户数据时，在建模和分析数据之前对受众进行细分会很有帮助。
细分模型有多种，具体选择哪种取决于您希望从客户数据中获取哪些信息，以及数据集的大小。例如，您可以根据以下因素进行细分：
人口统计数据
地理数据
行为数据
顾客价值
您的客户细分也可以与您品牌的关键人物保持一致，例如忠诚的回头客与前来购买商品的一次性购买者。
数据建模
数据建模允许您根据数据进行表示，这有助于分析和预测。建模可 摩洛哥电报号码 以采用多种形式，具体取决于您的目标：
聚类：比较数据点彼此之间的相似或不同之处
回归：了解数据点如何相互影响
时间序列：绘制一段时间内的趋势或行为图表
关联：对数据点之间的关系进行建模
当然，您可以使用许多其他模型，但这些是客户分析中最常见的模型。
比较定量和定性数据
虽然定量数据易于测量和分析，但请确保在此过程中不要忘记定性数据。不过，为了进行更全面的分析，您需要将定量数据与定性结果进行比较。
这样做可以让你更全面地了解客户旅程、客户体验以及客户的反复趋势和障碍。密切关注流失客户和高价值客户以及任何重大异常值将帮助你注意到最佳实践以及需要改进的薄弱环节。集群建模和关联建模在此阶段通常很有用。
做出预测
最后，一旦你使用数据和分析来了解历史行为，你也应该用它来预测未来的客户行为。这是预测和规范分析的目标，一旦你有足够多的历史数据和分析，你就应该能够开发一些预测分析。
例如，如果您注意到历史趋势显示购买量在 9 月 12 日左右开始增加，并在 10 月 8 日左右达到峰值，则可以进一步分析数据，了解哪些客户和产品推动了这些销售。由此，您可以预测这些客户未来的行为，以及您是否可以通过新产品或其他因素在一年中的其他时间影响他们的购买。
如何利用客户分析来促进增长
最后，除非您采取行动，否则客户分析对您的底线没有多大意义。在实施客户分析策略时，请务必制定计划，以测试预测并根据您找到的数据实施策略。
请考虑以下五种最佳实践作为实施客户分析和推动增长的起点：
根据历史数据个性化客户体验
个性化不再是企业增加价值的一种可选方式，而是客户的期望。有关个性化的数据表明：
62% 的顾客表示，如果体验不个性化，他们将失去对品牌的忠诚度，这一数字高于 2021 年的 45%。
80% 的企业领导者表示，拥有个性化体验的客户会花费更多。
49% 的顾客表示，在获得品牌个性化体验后，他们更有可能成为回头客
结论是什么？个性化是必须的——为了品牌忠诚度、为了盈利能力、为了客户保留。
客户分析有助于实现个性化。例如，历史客户行为数据、购买历史和客户旅程分析可以帮助您了解客户未来可能想要什么以及会做什么，从而让您相应地个性化他们的体验。
此外，客户细分可以帮助您大规模提供更加个性化的体验。了解不同客户群体的行为方式和需求后，您可以向符合特定客户品质和细分的新客户提供有针对性的内容、产品和推荐。