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舉例說明什么是客戶細分，客戶細分的定義？

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客戶細分對企業(yè)來說并不是一個新概念——他們已經這樣做了幾十年。然而，大數據已經將這個關于收集客戶信息的想法，變成了一種要求對可用數據立即采取行動并近乎完美地了解客戶需求的想法。每位高管都同意，了解客戶是企業(yè)成功的關鍵。所以，越來越多的公司選擇CRM來沉淀其客戶數據。但是，這僅是第一步。

舉例說明什么是客戶細分，客戶細分的定義？

一、過去不代表今天

過去數據收集和客戶細分的問題在于，它總是回顧客戶的行為和興趣。沒有考慮同一客戶現在對什么感興趣，或者客戶的偏好如何隨著時間的推移而改變。大數據解決了這個缺失。例如，您不應該將十年前的某個潛在客戶視為年輕消費者。

二、超越慣例的數據收集

當今大數據正以前所未有的速度增長，尤其是占大數據最大塊的非結構化數據。

從中判斷客戶的意圖是當今的新挑戰(zhàn)。如今，企業(yè)正在從多個來源收集客戶數據，而這些數據的數量和深度使企業(yè)與客戶更加貼近。在大數據的世界中，您不能等待客戶致電您的銷售或客戶服務部門了解該客戶的意圖。如果是這種情況，那么您的策略和技術實施已經過時。

客戶不是電話中的聲音，也不是昨天從您那里購買了某種產品的人。與過去的任何傳統(tǒng)方式相比，CRM、社交網絡、移動應用程序等如今提供的有關客戶的信息要多得多。

其他第三方平臺，例如論壇、博客甚至您競爭對手的網站，也是您收集客戶數據的客戶接觸點。好消息是，這些數據應該足以獲得有價值的見解。壞消息是，大多數企業(yè)仍然沒有系統(tǒng)和技術設備來理解這些數據并及時采取富有成效的行動。

三、大數據可實現更專注的營銷策略

過去，當企業(yè)對客戶進行細分時，他們沒有區(qū)分盈利客戶和非盈利客戶。大數據側重于提供足夠的信息，以便企業(yè)可以將營銷精力和精力集中在有購買興趣的客戶身上。公司在不知道有多少人對他們的產品/服務不感興趣的情況下，花費了數以百萬計的美元向大眾做廣告。

然而，有了大數據，客戶細分更加合乎邏輯、明智和有利可圖。數據可視化也取得了長足的進步，因此您現在可以通過創(chuàng)建有吸引力的視覺效果快速獲得可行的見解。您甚至可以使用地圖軟件，將客戶映射到地圖上。

根據客戶的共同素質，企業(yè)現在可以決定哪種營銷策略最適合他們的客戶，例如電子郵件營銷、社交媒體營銷等。

四、描述性 vs 預測性 vs 規(guī)范性分析

根據Markets and Markets 預測報告，到 2020 年，預測性大數據分析市場價值將達到 92 億美元。意識到大數據的重要性，企業(yè)正在從過去的描述性分析快速轉變?yōu)楝F在的預測性和規(guī)范性分析。

描述性分析側重于客戶的回顧性行為數據。這對于描述客戶類型非常有幫助。然而，今天的需要不是描述客戶，而是預測他們未來將采取什么行動和決策。根據實時數據，企業(yè)必須做出面向未來的決策并預測客戶的需求和期望。

例如，從社交網絡的互動中收集的數據和客戶的情緒應該有助于企業(yè)向該客戶推薦合適的電影。同一個人，我們稱他為約翰，過去可能一直在搜索和下載喜劇電影。然而，他的實時數據可能表明他感到沮喪，正在尋找令人振奮和鼓舞人心的東西?；趯崟r數據分析推薦這樣的電影并做出規(guī)范性決策可以幫助客戶變得忠誠并提高轉化率。

以下是預測分析的 3 個主要構建塊：
預測建模
通過分析數據優(yōu)化決策
基于交易數據的客戶分析

五、讓大數據發(fā)揮作用：案例研究

擁有大量資源的大型企業(yè)已經開始通過使用軟件和硬件技術來利用大數據，幫助他們更好地描述客戶并創(chuàng)建更多的邏輯細分。一些例子包括：

· 亞馬遜
亞馬遜以根據客戶的搜索向客戶推薦最相關的產品而聞名，但該公司已經超越了這一點。它使用 Kindle 產品了解客戶在書中突出顯示的單詞并相互分享以提出進一步建議。以類似的方式，該公司使用預期運輸，其中它已經將您將來可能感興趣的產品運送到離您最近的配送中心和倉庫。您可以在此處獲取有關來自物聯網的大數據如何改變零售業(yè)的更多詳細信息。

·時代華納
該公司根據對客戶需求的預測來定制廣告。這些數據是通過機頂盒收集的，并與來自各種平臺（包括社交網絡）的客戶其他數據結合使用。

·沃爾瑪
沃爾瑪正在從其所有分支機構的 POS 系統(tǒng)收集近乎實時的數據，以預測其庫存。沃爾瑪每小時僅從其客戶交易中收集近 2.5 PB 的數據。這有助于沃爾瑪通過預測來填補庫存，避免缺貨，當然，缺貨可能代價高昂。這種預測分析還幫助沃爾瑪投放廣告，現在更準確地針對可能購買廣告中顯示的產品的客戶。

最后的想法

大數據徹底改變了客戶細分，現在的競爭優(yōu)勢在于公司如何準確和準確地預測客戶意圖。為了通過大數據分析實現最高級別的準確性，您可以考慮采用CRM開始積累您寶貴的客戶數據。

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