哈尔滨EDM营销-循环起点－如何进行客户细分

哈尔滨客户动态数据记录客户行为，一般包括哈尔滨客户购买服务或产品的记录、客户的服务或产品的消费记录、客户与企业的联络记录，以及客户的消费行为、客户偏好等相关的信息。客户动态数据主要目的是帮助企业的掌握和理解客户的行为。客户的行为信息反应了客户的消费选择或是决策过程。

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行为数据一般都来源于企业内部交易系统的交易记录、企业呼叫中心的客户服务和客户接触记录，营销活动中采集到的客户数据，以及与客户接触的其他销售人员与服务人员收集到的数据。有时企业从外部采集或购买的客户数据，也会包括大量的客户行为类数据。

哈尔滨客户偏好数据主要是描述客户的兴趣和爱好的信息。比如有些客户喜欢户外运动，有些客户喜欢旅游，有些客户喜欢打网球，有些喜欢读书。这些数据有助于帮助企业了解客户的潜在消费需求。

哈尔滨企业往往记录了大量的客户交易数据，如零售企业就记录了客户的购物时间、购物商品类型、购物数量、购物价格等等信息。电子商务网站也记录了网上客户购物的交易数据，如客户购买的商品、交易的时间、购物的频率等。对于电子商务网站来说，点击数据流记录了客户在不同页面之间的浏览和点击数据，这些数据能够很好的反应客户的浏览行为。

客户的行为类信息主要是客户在消费和服务过程中的动态交易数据和交易过程中的辅助信息，需要实时的记录和采集。

在拥有完备客户信息采集与管理系统的企业里，客户的交易记录和服务记录是非常容易获得，而且从交易记录的角度来观察往往是比较完备的。

但是需要认识到的是，客户的行为数据并不等同于客户行为特征信息，客户的行为特征往往需要对客户的交易记录、客户的EDM点击行为、其他行为数据进行必要的处理和分析后得到的信息提炼，比如三思科技EDM营销系统的数据库系统与数据仓库套件，通过EDM套件与客户一对一沟通过程中产生了大量的客户行为数据，数据仓库套件将这些数据从数据库系统中读取并进行数据清理后，通过客户行为模型与数据挖掘处理，就可以提炼出客户的行为特征信息，为企业的决策提供精确的数据支持。

衡量客户行为数据的主要因素是数据的完备性。在进行哈尔滨客户细分或哈尔滨客户分析时，往往会发现这样的情况：哈尔滨企业已经记录了大量的客户交易记录，但是反映客户行为特征的一些关键数据往往没有被准确的记录下来，而企业记录的交易信息中的很多信息项在客户分析中并没有直接的作用。

也说明，客户的动态行为数据的原始数据量是非常庞大的，而且往往涉及多个哈尔滨企业应用信息系统的信息集成和应用，其复杂度也会超过哈尔滨客户的静态数据的分析和应用。

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