更好地了解您的受众可以带来更好、更有效的营销活动：我们在博客的许多文章中多次讨论过 受众分析和 细分的话题，强调它对于成功的营销策略至关重要 。
在正确的时间向正确的人传达正确的信息：这就是以客户为中心的营销策略的秘诀，其中客户体验的个性化是关键要素。 个性化是客户体验的基石。
但是，哪些数据对于更好地
分析用户真正有用呢？在 B2B 和 B2C 中部署的最佳策略是什么？让我们一起来寻找答案吧。
如果有效的受众分析和细分是成功营销策略的基础，那么就离不开仔细的数据收集和分析： 在 个人 客户层面追踪、收集和标准化的信息越多，目标用户的习惯、兴趣、购买行为和浏览习惯就会越深入。
在这种背景下，正如我们在之前的文章中看到的，客户数据平台的价值 至关重要，因为它能够 从多个来源和接触点（包括物理和数字）汇总用户数据。
优势？不仅能够重建用户 的 整个 客户旅程，分析每个方面和每次互动，而且还可以 通过研究类似用户的行为来预测未来的兴趣和需求。事实上，正是在收集数据的过程中，人工智能才发挥出其全部潜力： 机器学习。 机器学习和 预测能力 使得能够非常准确地分析和预测属于每个已识别集群的每个用户的奖励行为或请求是什么。
受众概况：从哪些数据和信息开始
我们收集的有关受众的数据和信息越多，我们可以部署的分析和细分方法就越先进。但虽然对于许多数据源来说，跟踪用户在数字资产上的浏览和购买行为就足够了，但对于其他数据源来说，需要 评估与 外部系统（如 CRM、票务系统、POS）的集成，以列出最常见的来源， 或 通过表格或调查实施高级 分析方法。
但一般来说，至少对于更简单的分析而言，可用的用户信息可分为以下宏观类别：
- 人口统计数据 ，即姓名、姓氏、性别、地址、电话号码、电子邮件、公司、职业等所有信息。这主要是人口统计信息，也可以根据个人活动进行丰富；
- 行为数据 ，即与用户行为相关的数据（例如访问的页面、自上次 打开新闻通讯以来的天数、查看的消息和内容）；
- 实时数据， 即有关网站或电子商务内用户行为的实时信息；
- 购买行为数据 ，即购买的 bc 数据 产品数量、消费门槛等。
- 通过与外部服务（例如客户服务）集成或通过表格和调查的直接用户请求收集的定性数据 。
电子商务中的高级分析和细分
除了上面提到的各种类型的数据和信息之外，在电子商务领域，通过 用户生命周期分析 和 RFM 矩阵对受众进行分析和细分也特别有效。
您是新注册用户、首次购买者、偶尔购买者还是经常购买者？根据用户生命周期细分受众群对于了解您的目标用户、选择最佳策略来吸引或奖励用户 以随着时间的推移增加他们的价值、优化初始获取成本至关重要。
客户生命周期价值分析，但不仅如此：另一个旨在创建受众档案的分析模型在电子商务领域特别有趣，那就是 RFM 矩阵 ，它将时间评估与金钱和用户相关方面相结合。
扩大购买频率更高、花费更多、购买时间更近的用户群体是每个营销人员的梦想：事实上，这个群体值得投入资源和精力，因为它对公司来说是最有利可图的。然而，这个集群通常由有限数量的用户组成，通过识别那些尚未加入该集群的用户，可以实施适当的策略来扩大其覆盖范围。
在这种情况下，RFM 分析对于设计特定的商业报价和沟通方案以制定有效的 客户保留和忠诚度策略至关重要 。
渐进式分析和标记：B2B 中的分析和细分
动态受众分析和细分无疑是有效营销策略的关键，即使在 B2B 领域也是如此，最初收集的联系人的质量及其逐步培育是策略成功的基石。
如果 50% 的潜在客户，无论他们对产品或服 您需要电子邮件通讯的五个理由 务有多感兴趣，平均不会在提供联系信息时立即购买，那么显然，所有活动都必须面向将这些潜在客户转化为客户。
因此，潜在客户培育 策略 是必要的，但为了使其发挥作用并向潜在客户提供必要的信息以引导他们进行购买，它必须基于有效的分析。
除了收集传记和行为数据外，建议 从两个方向采用 渐进式分析策略 ：
- 通过 标签 ，您可以识别查阅的部分、点击的内容、参加的展会或活动等等；
- 通过 能够分步收集数据和信息的动态配置文件表单 。
因此，动态分析 和细分 将成为规 电报号码 划个性化和盈利活动的关键，旨在更轻松地将潜在客户转化为客户。