客户分析的定义、优势和种类

你对客户的了解有多深？是否足以预测他们的未来行为，并利用这些行为来推动业务增长？

想象一下，有位客户从你的电商健身商店购买了一张瑜伽垫。几小时后，他们收到一封推荐个性化配件的邮件，帮助提升练习体验。下次他们访问你的网站时，基于数据驱动的洞察，你能够预判他们的需求（更多瑜伽训练辅助用品），并提供完美的解决方案——你的泡沫轴和阻力带。

这只是客户分析帮助你利用数据洞察改善客户旅程的一种方式。下面我们将介绍什么是客户分析、它的优势、类别，以及收集和使用客户数据的最佳实践。

什么是客户分析？

客户分析是指收集和分析客户数据，以更好地理解客户旅程。它可以帮助你做出更明智的业务决策，优化营销策略，改善客户体验，并推动增长。这些数据可以来自网站指标（如访问次数或转化数据）、产品评价、社交媒体评论、客户反馈调查等。

客户分析可以揭示关于客户终身价值、购买行为、客户细分和客户流失的洞察。通过分析这些数据，你可以创造更好地满足客户需求的产品，提高客户满意度，打造更有效的营销活动，并以更高的可预测性推动业务增长。

客户分析的优势

通过客户数据分析，你对客户旅程了解得越多，就能创造越好的在线体验。这带来的关键优势包括：

• 提升客户参与度。通过分析客户数据和趋势，你可以定制网站内容和其他沟通方式（如电子邮件），从而更有效地吸引用户。

• 提高转化率。准确理解和预测用户行为可以帮助你解决常见痛点和客户顾虑，创造更流畅的客户旅程。

• 增强客户留存。当你了解客户生命周期时，就能解决导致客户流失的问题，即客户停止向你购买的情况。

• 增加收入。以上所有优势都能推动更多转化并培养客户忠诚度，从而增加你的整体收入。

客户分析的类别

• 描述性分析
• 诊断性分析
• 预测性分析
• 规范性分析

并非所有客户分析数据都能提供相同的洞察。结合使用这些类型可以为你提供全面的视角，做出可执行的决策：

描述性分析

描述性分析总结历史客户数据，以了解过去的客户行为和趋势。可以把描述性分析看作你的绩效记分卡：它告诉你客户做了什么以及他们有多满意，但不会告诉你原因。

示例：25%的新客户在首次购买时只买一件产品。

诊断性分析

诊断性分析深入挖掘，以确定趋势的原因或用户行为发生的原因。这有助于你识别驱动客户行为的潜在因素。

诊断性分析通常是定性的。你可以通过提出开放式调查问题、查看用户访问网站的屏幕录像、审查客户支持工单或阅读社交媒体评论来构建诊断性分析。

示例：客户支持工单显示，30%的客户放弃购物车是因为结账流程令人困惑和沮丧。

预测性分析

描述性和诊断性分析有助于生成预测性分析，即预测未来的客户行为。预测性分析对于预测未来收入、规划库存需求、开发新产品和准备产品发布至关重要。

示例：根据往年的销售情况，我们预计客户购买量将在今年最后三个月增长25%。

规范性分析

其他分析侧重于洞察，而规范性客户分析则使用上述所有类别来提出可执行的建议。它们利用数据来满足客户需求并实现业务成果。

示例：根据购买模式和客户行为，我们应该向最近购买滑板的客户投放护具广告。

客户分析的6个最佳实践

1. 使用定性和定量数据
2. 自动化数据收集
3. 整合多个来源的数据
4. 识别趋势
5. 使用客户细分
6. 预测、测试、分析、重复

有效的客户分析需要合乎道德的数据收集和详细的分析，以产生可执行的洞察。以下是使用客户数据分析的六个最佳实践：

1. 使用定性和定量数据

确保你从各种渠道和人口统计数据中收集数据，包括定性（描述性）和定量（数字）数据。你还有法律义务让客户知道你正在跟踪他们的在线行为，通常通过Cookie同意横幅来实现。法律因司法管辖区而异——若你专攻海外电商业务，就需要了解欧洲的GDPR、加州的CCPA和加拿大的PIPEDA等。

定量数据可以包括谷歌分析（Google Analytics）数据、收入报告、销售数据和点击跟踪。它通过统计方式衡量，代表随时间波动的客观数字。

定性数据有助于揭示客户情绪以及定量数据背后的“原因”。它还可以显示你的定量数据是受到一次性事件（如用户信用卡被拒）的影响，还是表明更重大的问题（如产品页面缺少关键信息）。

2. 自动化数据收集

许多客户分析工具可以帮助收集和整理客户行为数据。手动收集和输入这些客户数据既耗时又容易出错;自动化流程是更有效的解决方案。

例如，与其要求客户在你的网站上评价他们的购买，不如在两周后发送一封自动邮件，附上提交评价的链接。像Yotpo这样的应用可以简化这一流程。或者，与其手动分析行为漏斗，不如集成像Hotjar这样的热图工具来可视化客户在你网站上的互动。

3. 整合多个来源的数据

从多个平台和购买周期的各个阶段收集数据，以获得最全面的洞察。这包括客户在你的网站、在线商店和社交媒体上的互动。

要了解客户如何从发现你的品牌到完成购买，需要在整个购买周期中跟踪他们的行为。这可以帮助你创建内容和产品推荐选项，以增加销售并鼓励客户忠诚度。

数据来源的示例包括：

• 谷歌分析

• Klaviyo或Mailchimp等电子邮件平台

• Facebook Insights和Instagram分析

• Salesforce等客户关系管理（CRM）系统

4. 识别趋势

面对可以收集的大量客户分析数据，很容易感到不知所措。而且由于用户行为会变化和波动，小范围的数据快照往往不够充分。

要进行更全面的客户数据分析，应寻找随时间变化的趋势，而不是单个数据点。将定量数据绘制在折线图上是一个很好的开始。

一旦识别出趋势，就要寻找可能影响结果的因素。例如，假日季节销售增长的趋势可能表明人们将你的产品作为节日礼物购买。或者，你可能注意到客户满意度上周急剧下降但本周恢复正常，这与你在线商店支付处理系统的停机时间相吻合。

5. 使用客户细分

随着数据收集量的增加，将结果按人口统计或条件进行细分，以进行更具体的分析。例如，你可以根据客户居住地、购买历史或成为客户的时间长短来查看销售或客户满意度趋势和共性。

如果你经营一家电商服装店，按地理位置细分客户可以帮助你针对冬季需要保暖衣物的客户和全年偏好轻薄衣物的客户。

队列分析是一种高级细分方法，可以帮助你衡量和理解用户体验如何随时间变化。

例如，你可以将去年12月订阅的所有客户分组，然后在一年后审查这个细分群体，以分析流失率和原因。在Shopify中，你可以细分用户和订阅者，以提高客户终身价值，重新联系回头客，并转化被放弃的购物车。

6. 预测、测试、分析、重复

可靠的客户数据分析程序使你能够做出有效的业务预测。例如，你可以预测客户终身价值、购买趋势以及可能的追加销售和交叉销售。

可使用像VWO这样的工具运行正式测试，或者进行更改并随时间监控性能。以下是一些测试想法，具体取决于你的目标或想要优化的客户体验：

• 根据用户浏览历史添加定制产品推荐

• 在结账时包含一键追加销售

• 发送个性化的购后邮件

• 对产品图片和描述进行A/B测试

一次测试一项更改，看看它们是否影响销售量、客户留存和客户体验。这有助于你确定哪些更改产生了预期效果。变化可以通过定量或定性数据反映出来。有时，简单地询问客户对体验的感受比任何数字都更能说明问题。