数据挖掘在客户关系管理中的作用（通过数据分析获取客户）

随着营销渠道、营销方式的多元化，线上和线下交织互融，这其中，数据作为营销活动中最具说服力的构成元素，就成为营销活动中无可争议的关注点。需要说明的是，品牌方往往能够收集到各种类型的数据，但并非所有数据都是优质的、有价值的，如果只是重“量”而不重“质”，低质量数据做出的业务决策不仅会浪费营销预算，还可能损害品牌的声誉和形象。

数据显示，全球范围内，品牌所收集的数据中，有将近三分之一都是不准确的，同时有7成的企业表示他们很难获取到直接影响营销策略的重要数据——即客户数据。那么，如何获取客户数据？可以获取哪些类型的客户数据？以及如何让客户数据发挥更大的价值？今天我们就来一起探讨下。

01、客户数据有哪些类型？

客户个人信息数据

客户个人信息数据是否完善和正确，决定了客户数据能否成为企业的有效资产。这些数据大多都是通用的标准化字段。诸如客户姓名、手机号码、邮箱、职务等，可用于统计的联系人分类数据等（例如性别和收入）属于基本的客户数据。

这类数据往往是描述客户基本信息的静态数据，获取也相对比较容易，当品牌对多个客户进行汇总和分析时，基本数据将为细分受众群奠定基础。

行为数据

行为数据的主要获取来源有线上线下两种，线下主要源于线下实体店，线上渠道则包括微信公众号、H5、小程序、品牌APP等。

行为数据往往反应了客户的消费选择或是决策过程，可洞悉客户对实际产品、销售流程或服务的体验。市场运营人员可通过CDP等工具记录顾客的行为路径和情况并进行关联对比，全方位了解并追踪用户的行动，从而将数据真正“用起来”。例如对一个在线上线下都会购买的客户，就可以根据数据记录其喜好，在线上进行个性化推荐，帮助用户买到喜欢的产品，减少决策时间，成功进行二次转化，反之亦然。

反馈数据

与其他两种类型的数据不同，反馈数据是提供客户实际想法的第一手资料，帮助品牌了解客户对产品的看法，一般通过销售、客服或是调查问卷获取。例如品牌发布新产品时往往会通过问卷进行市场调研，获取用户的使用感受。

值得一提的是，销售部门由于直接接触客户，因此他们获取到的数据更加生动有效，能够帮助分析客户在购买过程中的心路历程，影响未成交/最终成交的因素，从而促成下单或二次转化。但反馈数据也存在一些弊端，举例来说，来自不满意的人的严厉评论是否真的反映了整个客户群的情感？可能是也可能不是。因此品牌需要在重要的客户群中连续主动地收集反馈数据，识别出哪些话术对客户下单及服务满意度最有影响，从而进行优化。

02、客户数据可以发挥哪些价值？

对营销人员来说，学会考虑和改善客户体验无疑是工作中最为重要的一环。无论是内容还是多渠道的运营策略，客户体验始终是衡量运营活动成功与否的关键因素。创造吸引人的客户体验可以为品牌提供真正的竞争优势。那么对于提升客户体验，客户数据到底可以发挥哪些价值呢？

打造完整的客户画像

营销的终极目标就是能够在合适的时间，通过合适的渠道，针对合适的人群推送或展示合适的内容，从而达到令人满意的营销效果，也就是所谓的精准营销，而精准营销的前提是有大量的数据作为判断依据。品牌在收集了上述数据后，可借助CDP等工具对客户数据进行归一化处理，形成完整的用户画像，并可按照渠道、动作类型、时间等分类展示客户的完整行为数据，充分挖掘客户生命周期价值。

LinkFlow统一客户视图

精准营销，自动化触达用户

随着用户与企业的互动渠道激增，只了解客户的喜好并不足以构建准确的用户画像，还需要通过客户的行为数据加以完善。品牌可通过消费者行为数据洞察客户意向，基于不同阶段制定相应的运营策略，以便选择最佳的推送渠道、匹配用户需求的内容做触达。此外，品牌也可通过CDP已对接的营销渠道，根据不同的用户标签组制定不同类型的客户旅程，为客户构建独特的自动化交互体验，并将触达后的客户行为数据实时反馈到CDP中，用以及时调优，不断丰富用户画像。

数据分析，反哺运营策略

品牌越了解客户的行为、偏好和购买习惯，对用户未来购买行为的预测就越准确，也就越能成功地通过个性化和营销前后链路相关的内容与用户互动，将“可能流失”的风险客户转变为“活跃”与“忠诚”的客户。品牌可借助CDP衡量获取到的用户数据，针对不同的业务场景提供行为事件分析、漏斗分析、归因分析等不同客户行为数据分析模型，使数据不再停留在表面，对目标人群留存情况、价值、参与度进行洞察，将数据落到实际可量化层面也是必不可少的一部分，最终将整合完成后的数据回流到业务系统，帮助市场等业务部门及时掌握关键数据的变化，反哺营销决策，提升用户价值。

现如今，客户数据已成为打造品牌核心竞争力、赋能品牌发展的关键资产和战略资源。CDP能有效地积累和管理客户数据，形成完整的客户数据资产，为品牌全面精细化运营铺平道路。

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