客户分析或客户数据分析是利用客户数据跟踪、分析客户需求和期望，并做出明智的决策。

客户数据可以为公司提供全面指导，从营销活动的开展，到业务决策的制定，再到产品开发的优先级排序。

客户分析是客户体验 (CX) 的关键组成部分，而后者指客户与企业所有互动所产生的感知记录。企业可以利用客户分析工具，通过优化客户互动来提升客户体验。它可以帮助企业在客户旅程中（从客户获取到客户留存）提升客户体验的各个方面，最终提升企业的盈利能力。

客户体验可以与客户群建立情感纽带，帮助公司通过吸引更多客户、增加销售额和加深客户忠诚度来建立竞争优势。

以客户数据为驱动的公司能够更快做出更明智的决策，并更好地应对新的机遇和挑战。因此，公司应尽可能全面地进行客户分析，了解客户的各种信息。

公司可以借助购买历史和调查数据等指标，来更好地了解客户的习惯和看法。他们可以跨多个接触点跟踪客户并创建切实可行的洞察分析。他们可以研究客户对其产品乃至整个行业和经济的感受。

客户分析还有助于了解营销工作和产品设计决策的投资回报。例如，研究客户信息可以挖掘相关的人口统计信息，例如哪些细分客户购买的产品最多。然后，它可以进行客户细分，在那里它可以个性化消息并花费更多广告预算来触达这些高价值客户。

利用分析工具来改善客户转化和留存，不仅能够提升盈利水平，还有望通过积极的口碑效应带动收入增长。

• 识别
• 收集
• 组织
• 分析
• 行动

公司首先需要确定他们想要收集哪些客户数据以及如何收集这些数据。公司应考虑收集的客户数据示例包括地理位置、交易记录、反馈、客户支持信息等。

一旦公司最终确定了想要跟踪的数据，他们就需要建立系统来记录数据。其中包括注册表、调查、网站和社交媒体监控工具等。公司应注意只收集他们需要的数据，并以保护客户的方式存储这些数据。

许多公司都有客户数据平台 (CDP)，可以帮助他们整理数据。如果公司从多个来源获取数据，这一点尤为重要。该公司还需要限制只有需要的人才能访问其数据平台，并可能以可轻松撤销的方式提供只读访问权限。

接下来，公司需要进行客户数据分析，他们可以结合 AI 和人类行为来完成这项分析。他们需要一个提供数据可视化的平台，以便他们的团队能够更好地理解数据。机器学习每小时可以执行比人类多得多的计算，从而提供更深入的洞察分析，员工可以将其转化为可操作的洞察分析。

现在，该公司需要使用他们收集的数据和洞察分析来做出正确的决策。他们可以决定是否改变营销策略、所生产的产品、所处的行业以及如何回应客户等行动。

组织在确定其整体客户体验策略的成功时，可以查看几个重要的数据点。商业智能分析主要有四个类别，它们也与客户分析有关。

• 描述性分析
• 诊断分析
• 预测性分析
• 规范性分析

描述性分析是指公司可以查看以了解所发生情况的历史数据点。年度报告、销售报告和客户反馈等内容可以帮助公司了解客户决策如何影响结果。这组特定的分析只关心发生了什么，而不关心为什么或接下来应该发生什么。

诊断分析涉及对历史信息进行数据分析，以更好地了解某些事情的根本原因。例如，一家续订量急剧下降的公司可以查看使用数据，以了解客户是否停止使用该解决方案。如果一家公司的净推荐值 (NPS) 下降，则可能表明客户服务存在问题。客户服务电话可能花费的时间太长或没有为呼叫者带来足够有利的结果。

预测性分析 使用历史和当前数据来支持预测建模，以估计未来客户行为和偏好将如何变化。例如，了解价格上涨如何影响客户习惯。它可以预测，如果产品包含一项新功能，销售额可能会发生什么变化。它可以帮助了解价格上涨如何影响需求。或者，如果客户习惯发生变化，公司需要做些什么来调整以满足这些客户的需求。

规范性分析使预测性分析更进一步。它不仅可以预测将要发生的情况，还可以帮助组织了解他们应该做什么。规范性分析功能越来越多地使用机器学习和其他 AI 工具来处理许多不同的数据点并提供建议。如果公司要提高价格，它可以提供建议，帮助它最大限度地减少不想支付新价格的客户减少。它可以推荐新的细分，以帮助填补那些对价格敏感的买家的空白。

公司应在不同类别中跟踪的几种数据类型包括：

• 人口统计
• 心理统计
• 购买数据
• 调研结果

公司可以向客户询问几个问题，帮助他们了解他们对产品的真实感受。例如，客户满意度分数 (CSAT) 要求人们将他们的满意度从 1 到 5 进行排名，并计算回答 4 或 5 的满意度除以所有回答。净推荐值 (NPS) 是通过询问人们是否会向他们的网络推荐公司或产品来计算得出的百分比。最后，客户努力分数 (CES) 跟踪客户实现他们想要做的事情的难度。

这些数据包括客户的居住地、职业、年龄、性别和其他相关信息。这些数据可以帮助公司更有效地将营销预算分配到特定地区和客户群体。

这些数据与客户对他们的价值观、个性以及他们如何看待世界等问题的看法和感受有关。心理信息的示例可以包括爱好、个性及其消费者偏好。

公司可以跟踪多个关键购买信息，例如在特定时间段内的销售情况。他们可以计算客户流失率，以确定在特定时间段内流失了多少客户。他们可以通过计算客户终身价值 (CLV)，以评估客户在整个合作过程中为公司带来的总消费额。

公司可以跟踪多个关键购买信息，例如在特定时间段内的销售情况。他们可以计算客户流失率，以确定在特定时间段内流失了多少客户。他们可以通过计算客户终身价值 (CLV)，以评估客户在整个合作过程中为公司带来的总消费额。

客户数据收集是任何客户分析实践的重要组成部分。以下是公司可以获得洞察分析以做出更多数据驱动决策的一些领域。

• Cookie
• CRM 仪表板
• 电子邮件
• 社交媒体
• 调查
• 网站

广告 Cookie 跟踪开放网络上的在线活动。有两种类型：第一方和第三方 Cookie。第一方 Cookie 是网站直接从客户那里获得的数据，例如电子邮件地址、位置和购物偏好。第三方 Cookie 会跟踪不同网站上的用户活动，在各方之间传递半匿名信息。例如，一个人考虑在网站上购买结婚戒指，但没有完成购买，他可能会在浏览 CNN.com 时看到该网站的广告。

公司可以将客户及相关信息记录在 CRM 中。对于客户群相对较小的企业对企业 (B2B) 公司来说，这类系统尤其有价值。CRM 可以跟踪通信记录、销售信息、录入数据库的日期等多种数据。

电子邮件通常是公司 客户参与的主要组成部分。许多人要求客户提供他们的电子邮件地址，以获得折扣或特别优惠。因此，许多公司每周向客户发送两到三封电子邮件。公司应该跟踪客户是否打开这些电子邮件并点击链接，以衡量客户的兴趣。

公司可以在社交媒体上追踪关于自身品牌和产品的讨论动态。他们还可以追踪客户的情感变化，了解客户对品牌及其产品的评价，即使这些讨论并非直接与公司相关。

公司可以专门向客户和潜在客户询问与其产品和品牌观点相关的问题。客户可以就公司及其产品的优势和劣势提供诚实的反馈。

公司可以跟踪网站数据以回答几个紧迫的问题。它们可以确定网站访问量是增加还是减少。他们可以跟踪客户在网站上花费的时间以及他们经常访问哪些页面。例如，如果常见问题解答页面是访问量最大的页面之一，则公司可能需要更好地解释其解决方案的工作原理。

现代客户分析实践有几个显著特点。

• AI 驱动型洞察
• 与产品开发集成
• 实时分析

公司可利用 AI 工具（比如机器学习）来处理客户数据，从而生成更深入的洞察分析。机器学习能够更快速地处理更多数据点，从而挖掘关键洞察分析。生成式 AI 能够帮助员工更深入地思考如何开展营销并响应客户需求。

公司不仅需要收集客户分析数据，还必须将这些洞察分析转化为可行的后续步骤。先进的公司利用客户信息改进其现有产品，并可能推出新产品以满足市场需求。

公司需要更快速地做出决策，以便实时调整策略，满足不断变化的客户需求。收集实时或近乎实时的分析过程能够提供有价值的洞察分析，帮助企业建立竞争优势。例如，如果客户偏好发生变化，倾向于以较低价格购买质量较差的产品，品牌可能需要暂时降价。

客户分析为公司提供了多种好处，所有这些好处都与更多地了解客户有关。它可以帮助他们通过多种方式更好地为现有和新客户提供服务，并推动业务目标。他们可以用它来 避免流失，更轻松地招募新客户，并找出新的增长机会。使用客户分析产生的所有积极因素都可以帮助公司降低成本并最终提高盈利能力。

• 提高销售额
• 尽量减少流失
• 招募新客户

具备高级客户分析技术的公司可以找出多种提高销售的方法，包括更明确的目标定位、更高效的销售周期以及发现新的产品机会。

研究客户分析的公司可以找到让客户满意的方法。他们可能知道以前的问题导致了更多客户离开，然后他们可以优先修复这些问题。他们可以使用这些客户数据来改善其客户服务功能，这也可以减缓客户流失。

公司可以使用现有客户数据更精准地定位新客户。例如，他们可以针对特定客户群体，推送符合该受众群体兴趣的内容。

收集客户分析数据的企业需要妥善保护这些信息。虽然好处很多，但也伴随着一些挑战。

• 存储成本
• 客户不安感
• 数据被盗的潜在风险
• 隐私法规

公司需要投资于正确的工具和技术，以安全可靠地记录和存储客户数据。为了保持竞争力，企业必须不断评估收集和存储客户数据的方式，优化基础设施，并采用可平衡成本和性能的可扩展解决方案。

Cookie 在开放网络上跟踪客户，这让一些客户感到不舒服。如果客户注意到广告在网站上跟踪他们，则可能会对这种跟踪感到不舒服。

最近已经不再使用 Cookie，因为某些浏览器不支持 Cookie，并且客户正在使用隐私控制来阻止它们。公司明白他们可能没有像以前那么多的第三方 cookie 数据，并且需要依靠第一方数据和其他信号来了解并成功定位他们的客户。

不法分子试图窃取全球公司的客户数据。 IBM 的一份报告 发现，2024 年全球数据泄露的平均成本达到 488 万美元。如果公司需要赔偿客户或支付罚款，就会产生硬性成本。但是，如果媒体报道违规行为，尤其是如果公司没有很好地处理善后，也会有声誉成本。公司需要采取行动，通过使用网络安全工具和措施来保护他们拥有的客户数据。

联邦和地方政府制定法律以帮助保护客户，公司需要遵守这些法规。未能保护客户数据可能会产生灾难性影响，从罚款到法律问题。高管需要了解他们的公司受哪些法律和法规的约束，并制定正确的流程来遵守这些法律和法规。