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客户大数据分析:概述

发表于:2018-07-10

根据最近的大数据执行调查,投资大数据的主要驱动力是能够更好地洞察业务和客户。这些发现符合我们的大数据咨询团队所面临的挑战我们概述了客户大数据分析 - 收集和分析客户大数据的过程,旨在了解客户行为和偏好,以及应用预测分析来制定关键业务决策。

客户大数据分析

客户大数据带来了深刻见解

下面,我们提供客户大数据可能带来的可能见解的列表。然而,该列表并非详尽无遗,可以通过行业特定示例进行扩展。

大数据来源分析输出
  • 交易数据

  • 有关服务/产品使用的数据

  • Web行为数据

  • 来自客户创建文本的数据

  • 有关社交网络活动的数据

  • 客户的个人信息(姓名,性别,年龄,职称)

  • 客户的联系方式(电子邮件,电话号码,地址)

  • 客户当前的生活状况(婚姻状况,家庭规模,子女)

  • 客户的偏好(最喜欢的产品和服务,使用和交付方法等)

  • 客户对价格和促销的反应

  • 客户终身价值(当前和未来)

在这里,您可以获得有关客户数据分析如何帮助回答业务问题的更多想法。

5大类客户大数据

我们区分以下类型的大数据:

  1. 交易数据

  2. 有关服务/产品使用的数据

  3. Web行为数据

  4. 来自客户创建文本的数据

  5. 有关社交网络活动的数据

在这里,我们从B2C和B2B的角度来看这些大数据类型,以了解不同行业的公司如何使用它们。

1.交易数据

通过零售来解释交易数据很容易,每次购买都会加深公司对客户旅程的理解。这些知识有助于向客户提供相关产品,定位营销活动,建立客户忠诚度并最大限度地保留客户。让我们用沃尔玛的大数据计划来说明它。

为了每周增加,定制和优化超过2.6亿客户的购物体验,沃尔玛每天挖掘数十亿个数据行。视频中,该公司解释说,他们已将数据分析作为每个流程的一部分,并创建了数千个变量来预测现有和新店的销售情况,并预测客户的需求。

2.有关服务/产品使用的数据

在这里,我们来看看每个电话和短信添加到客户档案的电信。电信公司甚至可以通过分析他或她每天打了多少电话以及电话有多长时间来了解用户的个性。

汽车制造商可以收集有关位置,驾驶习惯,实际行驶里程等信息,以便能够改善其产品供应和客户体验。有了这些信息,公司可以预测销售,明智地选择经销商的位置,以及有效地使用营销预算。

3. Web行为数据

在B2B细分市场中,公司可以分析他们的网站访问者(阅读潜在客户)所做的每一步:他们来自哪里,他们打开哪些页面,访问者的参与度等等。有了这些数据,公司可以创建相关内容以提高转化率。

在B2C中,电子商务网站应用相同的逻辑来跟踪客户行为,识别客户偏好并在预测分析的帮助下提出产品推荐。他们可以评估客户对营销活动的反应,以更准确地规划未来的活动。

4.来自客户创建文本的数据

通过社交媒体和众多机会在互联网上分享关于产品或服务的个人印象,公司可以研究这些内容以获得有价值的见解。文本分析通过识别趋势,识别每个文本的正面或负面情绪基调,揭示投诉和需要解决的问题,为公司提供了客户对其品牌,产品或服务的看法的线索。

在B2C中,呼叫中心日志的分析可以帮助识别问题,改进服务,识别新产品或服务的机会等。在B2B中,文本分析可以通过收集有关潜在客户的信息来帮助扩展客户的数据库来自公司网站,社交媒体资料和新闻。  

5.有关社交网络活动的数据

一些消费者积极参与社交网络,并且可能对他们的个性或当前的生活状况提供某些见解。例如,客户已经结婚,现在他/她可能对银行贷款感兴趣以购买更大的房子。

在B2B细分市场中,社交媒体是客户细分的宝贵数据来源。公司的规模,地理位置,产品或服务组合可在LinkedIn个人资料中找到。此外,公司的最新帖子可能会对公司的优先事项和需求有所了解。

把它们加起来

客户分析是一种强大的工具,可以为B2C和B2B细分市场的公司带来价值。有五种主要的客户大数据类型,可以单独使用或组合使用以获得有价值的见解。这些见解是针对特定行业的,并且高度依赖于企业努力实现的目标(提高忠诚度,减少客户流失,提高销售额,提高转化率等)。