随着客户需求的多样化和个性化发展,“以客户为中心”成为各领域企业的重点营销方针。通过用户画像分析系统,采集客户数据,构建基于标签体系的360°多维度客户画像,对客户的各个维度特征进行分析。
要构建基于标签的多维度客户画像,最关键的因素就是客户数据的采集,包括以下三个维度:
包括姓名、年龄、性别、所在城市和收入水平等数据,这些基本信息可帮助品牌做初步的人群画像,比如一个30~40岁,生活在北京的女性,可初步判断她是幼儿教育的潜在客群。不过仅通过属性数据建立的客户画像比较粗糙,并不能进行精准全面描述。
指客户的购买信息,包括TA曾经买过的本品牌和其他品牌产品。比如一位30-40岁的女性客户曾在本品牌报过幼儿学前英语课程,或经常购买儿童服装,都可进一步判断她是幼儿教育的目标客户。
主要指客户在线上的浏览内容数据。通过技术手段将客户在企业官网、公众号和小程序上的行为记录下来,生成客户行为数据,用以构建客户标签及画像。为获得更全面的客户行为数据,企业应丰富自媒体平台的交互性。
客户的行为数据具有较高的时效性,例如一个客户在一个月前浏览的商品信息,并不能代表现在的购买倾向。因此企业对于客户行为数据应尽量做到实时记录和处理。
有效的客户行为数据结合属性数据和交易数据,可构建较为详尽的多维客户画像,企业可基于此实现人群细分和精准营销。
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