客户情报 101：赢得客户芳心的指南

你有没有想过确切地知道你的客户想要什么？

有了这些知识，您就可以提供他们所需要的——完美的产品和最可靠的客户服务。

想象一下这将如何影响您的声誉、业务成功和底线！

好消息是有一种方法可以做到这一切——它被称为客户智能。

什么是客户智能？

客户智能 (CI) 是商业智能的一个子集。 它专注于查找、收集、分析和管理有关公司客户的数据。 处理后的信息将被可视化并呈现给利益相关者，因此他们可以获取见解并找到新的方法来实时改善客户体验。

客户智能的最终目标是让公司更好地了解客户的痛点、需求和偏好，并提供不仅满足而且超出他们期望的产品和客户服务。

虽然从理论上讲，手动或通过交叉引用来自不同来源的数据来管理客户情报并非不可能，但最好使用专用的客户情报平台。

这些工具使用人工智能和机器学习来处理信息，并在给定的时间内学会建立联系并识别可以为您的受众提供独特、宝贵的洞察力的模式。

客户情报与市场研究之间的区别

客户情报和市场研究是两个密切相关且经常重叠的学科。

它们之间的主要区别在于，客户情报的目标是让公司的现有客户满意，而市场研究的目的是了解潜在客户，以便企业能够吸引他们。

换句话说，客户情报旨在立即改善客户体验并提高保留率，而不是旨在确保企业能够满足潜在客户的期望、响应市场需求以及成功进入新市场的市场研究.

此外，客户智能是一个持续的过程。 企业收集、分析和使用不断从数字渠道流入的数据。 他们每天使用这些信息做出实时决策。 他们发现的见解主要用于短期规划，并且会不断更新。

市场研究通常每年或在预设的时间段内进行。 它使用来自数字资源的数据，并涉及与客户以及潜在客户的一系列面对面会议，例如访谈、焦点小组、观察研究等。研究结果用于长期规划。

客户情报的来源

可以在企业与客户的任何接触点找到符合客户智能条件的数据。

您从中获取信息的来源越多，流程就越高效，因为您能够从不同的角度看待客户，并对他们的个人资料和行为有更有意义的了解。

此外，如前所述，现代客户智能平台使用人工智能和机器学习来处理信息，并且为了训练算法以提供更准确的结果，您需要大量数据。

最常见的客户情报数据来源包括但不限于：

• 客户关系管理
• 电子邮件分析
• 社交媒体聆听
• 网站分析
• 客户服务
• 调查
• 市场调查
• 客户研究之声
• 内部数据库
• 外部数据库
• 反馈和评论
• NPS分数
• 客户努力分数

客户情报数据的类型

为了能够构建客户端的 360 度视图，您需要收集有关它们的不同类型的数据：

人口统计信息

人口统计数据为您提供有关受众的基本信息，并允许轻松细分。

当您根据客户的年龄、性别、教育程度、婚姻状况、信用记录和其他对您而言重要的因素对客户进行分组时，您可以清楚地定义不同的人群如何对您的业务做出反应和互动，以及达到什么目的。

这可以帮助您更好地定位您的广告系列，并根据客户的需求接近他们。

地理数据

收集地理数据很重要，因为当涉及到一个人的需求时，位置可能是一个决定性因素。 通过了解您的客户所在的位置，您可以提供更好的服务并针对他们的特定痛点提供解决方案。

此外，如果您只迎合当地客户或在不同地区和/或国家设有办事处，您可以利用地理标签数据为您的客户提供本地化内容并改善他们的体验。

业务简介

根据与您合作的客户类型，他们的业务信息对于进行销售至关重要。

在B2B中，你需要了解业务类型、行业、员工数量、客户数量、净值等。

另一方面，在 B2C 中，您可能想知道客户在哪里工作、他们的职位、他们的决策水平等。

在这两种情况下，了解客户的这些详细信息将有助于您更好地了解他们的需求，并通过个性化的解决方案来接近他们。

个人资料

客户的个人信息与他们的人口统计数据重叠，但并不止于此。 您的工具可能会检测到可能有价值的其他因素。

这包括他们的兴趣、喜欢的业余时间活动、运动队的忠诚度、爱好、浏览习惯、设备以及与您的产品相关的任何其他内容。

行为数据

可以从与客户的所有接触点提取行为数据——他们在您的网站上的行为方式、社交媒体参与、电子邮件参与、客户服务互动等。

对于数字产品，这还包括应用内行为，例如入门、使用统计、问题和故障排除、活动映射、反馈等。

通过监控和分析他们的行为，您可以了解有关他们如何与您的产品和服务以及您的数字渠道互动的重要见解，以及您可以做些什么来改进。

情绪分析

情绪分析和意见挖掘可让您深入了解客户对您的品牌、计划和营销活动的感受。

与其他因素（如新品发布、活动、公开声明和露面、新闻、社交媒体活动等）交叉引用，它可以帮助您衡量观众的总体态度，挖掘口碑，以及实时改进您的方法。

此外，情绪分析在危机管理中非常宝贵，可以让您免于公关灾难。

客户情报的好处

客户智能最重要的好处是它可以让您真正了解您的客户。 结合商业才能，这些知识可以成为赢得客户芳心的单程票。

您不仅可以改进产品并获得宝贵的竞争优势，还可以与客户建立持久而有意义的联系并确保他们的忠诚度。

最重要的是，客户智能提供以下好处：

• 实时洞察。 如前所述，CI 是一个持续的过程。 这意味着，您可以随时了解客户的旅程，并且可以进行改进和调整以优化他们的体验。 这可以带来更快乐的客户和更好的保留。
• 改进了入职。 客户智能可让您查看客户在哪些地方遇到了您的产品问题。 这在采用的早期阶段尤其有价值，因为您可以为用户提供有关如何克服挫折和提高效率的及时信息。
• 鼓励采用。 如果客户知道如何从产品中获得最大收益并充分发挥其潜力，他们更有可能使用它、进行更多购买和/或随着时间的推移升级他们的计划。 这有助于您的交叉销售和追加销售策略。
• 减少流失。 在监控您的客户如何使用您的产品以及他们喜欢和不喜欢它的地方时，您更有可能阻止他们离开。
• 更高的营销投资回报率。 通过更好地了解您的客户，您不仅可以微调与他们的沟通，还可以提高营销活动的效率。 因此，您的努力将获得更高的投资回报率。
• 数据驱动的决策。 当您拥有可靠的实时数据时，您可以做出明智的决定并对您的业务选择充满信心。
• 预测分析。 通过持续收集和分析客户数据，您可以构建准确的预测模型，为您的业务和营销工作提供信息。 根据行为模式和趋势，您可以预见客户对未来变化的反应并相应地调整您的策略。

客户情报流程

客户智能流程包括 5 个主要步骤：

1. 来源识别。 如前所述，每个企业都可以从不同的来源获取客户智能数据。
   为确保您不会错过任何可以提供有价值见解的可行渠道，您需要审查组织中不同部门使用的工具，并评估他们收集的信息类型。
   如果您认为某条数据有助于使您的客户资料更完整、信息更丰富，请务必将其来源添加到您的列表中。
   此外，您需要检查源是否与您的 CI 平台集成。
2. 收藏。 如何收集信息取决于您使用的平台。 现代解决方案可以与您的数字渠道和工具集成，并从中提取必要的信息。您可以设置要关注的数据类型，并根据您想学习的内容使用不同的模型。
3. 处理和分析。 根据您的工具是自助服务还是专业工具，这部分流程可以大部分是自动化的，或者可能需要专业的数据分析师来清理、分类、组织和理解信息。
4. 拉取洞察力。 您从数据中提取的见解类型取决于您的目标和业务需求。 您可以专注于基于不同因素的细分、行为分析、情感分析、客户生命周期价值评估等。
   或者，您可以设置算法来寻找提供您以前没有注意到的意外见解的模式和趋势。
5. 可视化。 处理完数据后，您可以使用不同的可视化方法使利益相关者更容易访问和理解。
   这些包括但不限于演示文稿、客户旅程地图、用户体验地图、图表、仪表板、信息图表、视频、网络研讨会或图表。

如何选择客户智能平台？

与任何其他现代技术一样，市场上有多种可用的解决方案，每个都声称自己是顶级供应商。

在选择客户智能平台时，您必须首先考虑您的需求。

毕竟，这些类型的软件可能非常昂贵。 毕竟，无需为您不会使用的功能和数据处理能力付费。

1. 定义您的业务需求

小型企业、中型市场参与者和大型企业拥有不同类型的客户，收集不同数量的数据，并具有不同的业务目标。

因此，同一个平台可能并不适合所有人。

在您选择提供商之前，请创建您的需求列表：

• 你想要完成什么？
• 你想观察什么类型的信息？
• 您希望软件与哪些类型的渠道集成？
• 谁将管理数据（专业数据分析师或常规营销人员）？
• 该工具应生成哪些类型的报告？

2. 研究提供者

研究不同的供应商。 查看他们服务的公司类型及其评论。

然后，将您的需求列表与每个解决方案提供的功能进行交叉引用。

当您将候选人缩小到 3 个或更少时，您应该安排一次咨询，亲自讨论该产品是否合适。

3. 尝试突出的解决方案

接下来，您应该索取演示和入职文档，以确保您正确理解产品。

一旦您尝试了所有合适的解决方案，您应该能够根据可用性和结果判断哪个是最佳选择。

4. 创建团队

指定一名员工或团队来管理客户智能平台并成为项目负责人。 他们应该接受入职培训和培训，并学习如何正确使用该工具。

如果您的团队中没有合格的专业人员，请考虑聘请一位对您选择的工具有经验并可以帮助您实现目标的专家。

底线

管理客户数据既复杂又具有挑战性。 您不仅需要知道在哪里查找信息以及如何设置工具来收集信息，还需要知道如何理解事实并了解如何从中获取准确的见解。

客户智能可让您充分利用数据并更好地了解您的客户。 这样您就可以了解他们的需求、痛点和行为，同时将其用作他们与产品之间的桥梁。

同时，它可以让您提高产品的质量和可用性。 这样，您可以最大限度地发挥竞争优势。

简而言之，借助 AI 和 ML 的力量，您可以赢得客户的心。