开始创建客户行为模型的 5 个步骤（以及为什么需要它们）

在过去的几年里，营销人员开始采用比以往更多的数据驱动工具和方法。 他们这样做是因为关于他们的客户（和潜在客户）的大量可用数据现在足以得出关于哪种类型的数字营销工作最有效的结论。 使用这些数据来推动预测分析操作现在被认为是数字营销领域的标准操作程序。

今天，该领域的前沿方法之一需要建立模型来预测客户行为。 通过这样做，可以预见未来并制定与客户旅程的各个阶段保持同步的营销计划——甚至在他们开始之前。

然而，创建一个有用且准确的客户行为模型需要大量的计划。 它还需要一些谨慎的执行和大量的实验。

这是帮助感兴趣的企业开始该过程的分步指南。

目录可用数据源

在开始构建客户行为模型之前，有必要处理企业已经可以访问的客户数据。 这将作为必须进行哪些数据收集更改（如果有）以支持新的建模计划的路线图。 对于大多数企业而言，应该已经有大量未开发的可用数据池，来自以下来源：

• 销售历史
• 网站分析数据
• 客户调查数据
• 客户服务记录
• 先前的营销活动结果

… 和别的。

在最好的情况下，大部分数据将包含在现有的 CRM 系统中，这将有助于其在分析工作中的使用。 如果不是，则应采取措施集中数据，以便对其进行适当的清理和标准化以进行分析。

从回归分析开始

一旦所有可用的客户数据都准备好使用，第一步是使用它进行一些基本的回归分析研究。 最好使用现成的数据，如购买历史、营销响应统计数据和其他具有明显相关性的数据点。

这种分析可以得出一些初步的结论，例如营销支出和销量之间的关系。 它还可以帮助将特定的客户行为与期望的结果联系起来。 例如，可以使用回归分析来确定客户旅程中的一个共同点，所有客户在转化过程中都会到达该点。

这种洞察力可以使营销人员能够调整他们的活动，以便在销售漏斗的早期阶段获得更多的潜在客户，以达到统计上增加销售几率的过程中的特定点。 这是数字营销人员过去梦寐以求的精准目标——现在通过正确的数据分析成为可能。

创建客户细分

使用上述技术，企业只能使用他们的数据来得出关于其客户的一些概括的、最重要的结论。

为了更充分地利用数据（并更接近于创建真实的客户行为模型），有必要将客户数据分解为更小的、分段的组。

对营销人员来说，好消息是，作为早期在线客户个性化工作的一部分，大部分工作可能已经完成。 如果是这样，为此目的创建的分段组是进一步客户行为建模的良好起点。 如果没有，最好从一些广义的细分类别开始。 然后可以根据数据包含的有关客户的特定属性将其细化为更小的组。

寻找每个细分市场的趋势

准备好数据并正确细分客户后，下一步是检查数据（按细分）以发现一些趋势。 寻找转化的常见绊脚石，即暗示客户何时可能购买的标记——基本上是所有细分市场成员共享的任何活动。

好消息是，当今许多顶级营销自动化平台（您将使用它们来使您的客户行为模型发挥作用）已经包含可以从您的网站、CRM 软件甚至独立数据库中提取信息以寻找客户的分析工具趋势。

例如，在常用的 HubSpot Marketing Hub 中，您可以设置客户细分并将有关细分成员的每条数据联系在一起。 例如，您可以跟踪特定操作的完成情况并创建自动报告，以易于解释的可视化方式逐段显示活动，如下图所示：

从那里开始，只需监控数据以寻找出现的行为模式。 您还可以创建相同类型的可视化来关联因果关系，例如跟踪电子邮件打开率和客户服务交互数据以及转换活动，以了解您的营销和支持运营对销售的影响。

即使对于尚未采用营销自动化平台的企业，仍然可以梳理数据以寻找趋势。 谷歌分析（或其他网络分析工具）可以通过可视化进行简单而深入的数据比较以寻找趋势，这是任何企业开始的好地方。 它们易于设置、易于使用，并且可以揭示企业的营销和广告工作如何转化为特定的在线活动。

一个简单的比较如下所示：

尽管 Google Analytics 可以直接访问哪些数据存在一些限制，但该平台还可以与各种 CRM 软件和外部数据源集成。 这意味着可以构建支持客户细分分析所需的基础架构，而无需丢弃现有软件并从头开始。

从这一步中得出的见解将成为开发客户角色的基础，然后将为每个客户群体建立一个行为模型。 目标是创建一个地图，可以解释每种类型的客户在转换过程中的旅程。 然后，这些地图可以告知所有必要的营销信息，以使它们保持在转化的道路上。

测试、优化、重复

在这一点上，唯一要做的就是从趋势分析中得出结论并将其应用于营销活动。 如果确定的趋势实际上在统计上是合理的，那么以它们为指导的营销活动应该会取得巨大的成功。 如果没有，是时候重新审视数据，以消除没有成功的因素。

通过重复这个过程几次，应该可以过滤掉那些没有推动结果的结论，只留下那些在实践中有效的结论。 正是这些关于每个客户群的结论成为该流程旨在创建的客户行为模型。 一旦通过真实世界的竞选测试对它们进行了彻底审查——它们的价值和有用性几乎没有限制。

让模型发挥作用

如果上述过程产生了良好的结果，您可以将新的客户行为模型应用于公司数字营销工作的几乎每个方面。

他们可以增强现有的数据驱动的用户体验设计工作。

它们还可以在您的所有营销活动中推动个性化，例如您的网站、广告和电子邮件营销活动。

这就是欧洲最大的航空公司乘客保护公司之一为新客户和回头客创建动态登陆页面的策略：

在他们的案例中，网站的访问者会根据他们之前与企业的互动，以及他们的相关浏览历史、一天中的时间和他们的地理位置数据等因素，看到不同的登录页面。

这创造了设计动态登陆页面以适应每一个可能的受众的可能性——就像最新的基于动态帐户的营销个性化的面向消费者的版本。

客户行为模型甚至可以帮助企业在不断变化的社交媒体营销方面保持领先一步。

使用这些确切类型的客户行为模型，时尚零售商 Closet London 能够创建一个持续的自动化个性化电子邮件活动，根据他们在旅程每个部分的预期行为针对新客户和现有客户。 该活动包括以折扣形式向标记为“有脱离接触风险”的客户提供有针对性的诱因，并使用过去的购买数据发送精选的电子邮件优惠。 首次购买的客户也获得了较小的折扣，以鼓励回头客。

结果？ 转化率大幅提高，收入增长 2900%。 由于客户行为建模，所有这一切都是可能的。

然而，无论它们如何使用，重要的是要认识到客户行为模型，就像所有其他营销工具一样，并不是一成不变的。

就像他们所代表的客户一样，他们需要非常小心和关注才能保持准确和相关。 这是因为客户行为的许多方面会随着时间而改变。 跟上这些变化需要一次又一次地重新审视这里列出的过程。 面对不断变化的数据输入，它还需要修改流程。 只要承诺这样做，客户行为模型就可以成为不断给予的营销礼物。 好好利用它们！