使用 9 段图进行客户分类的示例

首先，我们来介绍一个使用9段地图的例子。九段图（出处：西口著《以顾客为中心的营销：仅凭一个人的分析就能帮助企业成长》（松下社，2019））也开发了顾客金字塔，并根据“认知、购买经验、购买频率、品牌偏好”的调查对顾客进行分类，提倡使用“心理数据”。在使用CDP或其他工具收集客户数据并实施措施时， “心理忠诚度与活跃度”等心理数据将被收集并确定为可与客户关联的数据。

基于上图，我们来介绍一下客户的分类。

• “非会员/会员”顾客分类方法示例
  ：购买次数
  ；近三个月内是否采取行动（下次购买意向）

如果这是一项重复购买的服务，我认为这适用于许多公司。进行上述分析，了解实际情况。根据分析结果，我们对客户进行分类，同时考虑CRM的门槛。下图总结了这些。 这样，了解“客户漏斗结构”和“行为数据”对于客户分类就非常重要。

使用根据客户行为加分的排名系统的示例

第二个例子是客户排名系统，根据客户是否采取行动来增加积分。

在下图中（根据销售贡献项目和忠诚度贡献项目构建顾客等级），纵轴和横轴分为以下几类：

• 纵轴 = “销售贡献项目”
• 横轴 = “特许权使用费贡献项目”

它包括各种项目，如果实现每个项目，就会增加分数，并使用评分方法根据这些分数生成客户排名。当客户接触点存在于多个渠道且拥有大量数据时，这是一种有用的方法。

为了找到适合上图的数据项，您可以使用从外部采购数据、调查数据等收集的数据以及您自己的综合公司数据进行回归分析等方法来找到作为贡献因素的数据项。在这种情况下，分析方法会更加困难，因此您可能需要考虑外包给外部专业研究公司。

使用客户聚类的示例

对顾客进行分类的分析方法之一称为“聚类（聚类分析）”。

聚类是一种通过收集相似的样本来创建组（簇）对给定样本进行分类的方法。这里我们不解释分析方法，而是将其作为客户分类的一种方法进行解释。在上一节中，我们将客户分为漏斗和等级，展示了他们如何晋升为忠诚客户，但聚类是根据客户的特征对客户进行分类。

例如，让我们考虑使用聚类将产品购买人群划分为以下几组：

• 追求奢华的买家
• 性价比高的买家

与上一节介绍的漏斗等级分类 伊朗赌博数据 不同的是，通过聚类进行分类抓住了客户特征，因此目的往往不是转化。根据顾客特征与群体进行适当的沟通也是一种以顾客为中心的营销实践。如果您不能立即开始进行聚类分析，那么一种选择就是利用您已有的内容。为什么不先根据您已经确定的特征来细分客户，而不是专注于聚类分析呢？

对于具有以下特征的客户来说，开始可能会更容易一些：

• “高频电子邮件通讯用户”
• “多次使用该活动的客户”

因此，理想的“集成数据 x CRM 措施 西班牙比特币数据库 ”之一就是采取培育的视角，通过按漏斗等级对客户进行分类，同时结合按客户特征进行分类来改变沟通。

通过将整合的客户数据按照“属性”和“行为”进行分组，我们首先了解“我们拥有哪些类型的客户”，然后针对营销和 CRM 计划创建适合我们自身服务的客户分类。一旦您对客户进行了分类，就将更容易确定在沟通中应该优先考虑哪些客户群。请随意使用。

在本文中，我们介绍了三个如何对客户进行分类的例子。对顾客进行分类的方法有很多种，请尝试以“顾客金字塔”ד心理忠诚度、活动度”为轴线，考虑适合您的服务和顾客的分类方法。