電子商務個性化博客

您的客戶並不相同。 他們有不同的願望、需求、支付意願和風險承受能力。

為了取得成功，電子商務商店必須能夠創建和展示相關的個人優惠。 在今天的指南中，我們分解了在個人層面上了解客戶並與客戶互動的基本策略：客戶細分分析。

如果您想直接跳到示例，請單擊此處。 否則，讓我們從客戶細分分析開始。

客戶細分分析是根據一組特徵對客戶進行分組的業務流程。 常用的客戶特徵有四大類。 它們是人口統計、心理、客戶旅程和行為特徵。

客戶細分依賴於客戶數據。 此外，客戶識別功能對於將數據與客戶記錄聯繫起來至關重要。

如今，電子商務商店可以使用客戶數據平台來創建高保真客戶群並推動眾多個性化策略。

上面是對講機關於細分客戶意味著什麼的一個很好的說明。

客戶細分分析中使用了許多客戶特徵。 但是，作為概述，我們可以將它們大致分為四種基本類型。

人口統計細分使用人口統計特徵對客戶進行分組。 最常用的人口統計特徵包括

雖然人口統計數據對某些產品很有用，但這種類型的細分並不能很好地捕捉個人意圖。 相反，它根據用於對客戶進行分組的人口統計特徵來推斷意圖。

總的來說，與其他類型的客戶細分分析相比，這使得人口統計數據的預測性和實用性降低。

上圖，Bookings.com 使用客戶居住地來創造個人體驗。

人口統計處理外在的身體特徵，而心理統計處理關於客戶是誰的定性質量。 心理分割的例子包括

基於客戶旅程的特徵使用預定義的客戶階段作為對客戶進行分組的一種方式。 通常，每個階段都由一組行為定義，使其成為一種獨特的行為分割形式。

我們在這裡寫了大量關於電子商務公司如何實施客戶生命週期營銷的文章。

上圖，西南航空使用客戶旅程客戶細分來觸發個性化消息並提供大量追加銷售，例如酒店住宿。

行為細分根據客戶採取的行動對客戶進行分組。 與任何其他類型的細分技術相比，客戶行為更能揭示客戶的意圖和偏好，從而使行為細分最具預測性和有效性。

行為細分的例子包括

通常，產品是圍繞特定的生活事件設計的。 一個明顯的例子是母嬰相關產品。

Target 提供了一個使用行為數據將客戶置於特定生命階段的絕佳示例。 使用過去的購買數據，他們能夠預測客戶的持續需求。


憑藉這些知識，營銷團隊能夠創建特定的保留活動，以通過相關優惠推動重複購買。 在這種情況下，如果您購買經常性的主食嬰兒配方奶粉，他們可以提供 10 美元的禮品卡。

您可以實施的最簡單的基於行為的客戶群之一是新客戶與回頭客。 我們在這裡展示了回訪者在我們的研究中的重要性。


儘管歡迎活動有豐富的資源，但為回頭客創造個性化體驗的例子卻很少。 Bookings.com 就是這樣提供的。 當您返回他們的網站時，他們會立即歡迎您回來並提供他們最強大的價值主張來登錄 - “登錄以查看高達 50% 的優惠”。

這有助於最大限度地提高 Bookings.com 將匿名訪客識別為已知客戶的能力，並豐富他們的客戶資料。

我們的下一個客戶細分分析示例來自星巴克。 我們經常以星巴克為特色，因為它們執行得很好。


在這裡，他們向非獎勵會員提供特定優惠，以嘗試將其轉換為他們的忠誠度計劃。 星巴克知道這些成員的價值，他們創造了超過一半的星巴克收入，並有助於跨渠道統一數據。

上面，這個提議的時間限制在一周內，以製造緊迫感，並承諾免費喝一杯以換取註冊。

Bookings.com 在內容個性化方面非常出色。 事實上，我們編寫了一個完整的案例研究，分解了它們如何提高轉化率。

在這裡，他們使用基於地理和基於行為的客戶群來推動他們的內容個性化。

客戶細分分析是創建高轉化報價的必要步驟。

不幸的是，跨渠道連接數據是實施有效細分的重大障礙。

如果您想了解 Barilliance 如何幫助數百名客戶連接他們的客戶數據並跨渠道創建相關的個人優惠，請在此處申請演示。