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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(jīng)這樣做了幾十年。然而，大數(shù)據(jù)已經(jīng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)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(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)收集

當今大數(shù)據(jù)正以前所未有的速度增長，尤其是占大數(shù)據(jù)最大塊的非結(jié)構化數(shù)據(jù)。

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(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)的數(shù)量和深度使企業(yè)與客戶更加貼近。在大數(shù)據(jù)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(jīng)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(chǎn)品的人。與過去的任何傳統(tǒng)方式相比，CRM、社交網(wǎng)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(wǎng)站，也是您收集客戶數(shù)據(jù)的客戶接觸點。好消息是，這些數(shù)據(jù)應該足以獲得有價值的見解。壞消息是，大多數(shù)企業(yè)仍然沒有系統(tǒng)和技術設備來理解這些數(shù)據(jù)并及時采取富有成效的行動。

三、大數(shù)據(jù)可實現(xiàn)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(shù)據(jù)側(cè)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(chǎn)品/服務不感興趣的情況下，花費了數(shù)以百萬計的美元向大眾做廣告。

然而，有了大數(shù)據(jù)，客戶細分更加合乎邏輯、明智和有利可圖。數(shù)據(jù)可視化也取得了長足的進步，因此您現(xiàn)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(jù)客戶的共同素質(zhì)，企業(yè)現(xiàn)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(jù)Markets and Markets 預測報告，到 2020 年，預測性大數(shù)據(jù)分析市場價值將達到 92 億美元。意識到大數(shù)據(jù)的重要性，企業(yè)正在從過去的描述性分析快速轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在的預測性和規(guī)范性分析。

描述性分析側(cè)重于客戶的回顧性行為數(shù)據(jù)。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(jù)實時數(shù)據(jù)，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(wǎng)絡的互動中收集的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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。基于實時數(shù)據(jù)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(zhuǎn)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(shù)據(jù)優(yōu)化決策
基于交易數(shù)據(jù)的客戶分析

五、讓大數(shù)據(jù)發(fā)揮作用：案例研究

擁有大量資源的大型企業(yè)已經(jīng)開始通過使用軟件和硬件技術來利用大數(shù)據(jù)，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(jù)客戶的搜索向客戶推薦最相關的產(chǎn)品而聞名，但該公司已經(jīng)超越了這一點。它使用 Kindle 產(chǎn)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(jīng)將您將來可能感興趣的產(chǎn)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(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)如何改變零售業(yè)的更多詳細信息。

·時代華納
該公司根據(jù)對客戶需求的預測來定制廣告。這些數(shù)據(jù)是通過機頂盒收集的，并與來自各種平臺（包括社交網(wǎng)絡）的客戶其他數(shù)據(jù)結(jié)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(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)。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(xiàn)在更準確地針對可能購買廣告中顯示的產(chǎn)品的客戶。

最后的想法

大數(shù)據(jù)徹底改變了客戶細分，現(xiàn)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(shù)據(jù)分析實現(xiàn)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(shù)據(jù)。

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