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数据驱动的客户细分，实现个性化业务解决方案
虽然根据消费者的特征、行为或偏好对其进行细分是一种被广泛接受的商业策略，但许多组织未能利用数据为自己谋利。分析客户信息有多大的不同？它往往比企业最初认为的更有影响力。什么是数据驱动的客户细分方法？传统的客户细分 [...]
来源:AI Time Journal虽然根据消费者的特征、行为或偏好对其进行细分是一种被广泛接受的商业策略，但许多组织未能利用数据为自己谋利。分析客户信息能带来多大的不同？它的影响往往比企业最初设想的更大。
什么是数据驱动的客户细分方法？
什么是数据驱动的客户细分方法？传统的客户细分根据共同的行为、偏好或特征将个人划分为不同的群体。它与数据驱动的客户细分的主要区别在于准确性——后者可以揭示变量之间的隐藏关系，从而更直接地从数据集中获取精确的见解。
许多企业错失了这些洞察，因为他们不分析客户信息——即使他们拥有大量客户信息。据麦肯锡公司称，企业使用的数据不到其生成的数据的 20%。
使用不到 20%数据驱动的客户分组方法可实现超个性化，使决策者能够根据特定群体的需求调整其产品、服务或营销策略。无论是动态定价、定制广告还是提供定制产品推荐，他们都将受益匪浅。
个性化时代细分的优点
个性化时代细分的优点使用数据集将个人细分为高度特定的群体以个性化客户体验可提供多种竞争优势。