评估：
一旦客户确定了他们需要的解决方案 ， 他们便开始评估不同的产品和提供商 。他们开始研究案例研究和推荐 ， 并且可能会探索该产品的演示 。
购买：
在购买阶段 ， 客户对所考虑的产品和提供者进行最终研究 ， 查看销售单 ， 定价页面 ， 销售建议等 。
采纳与倡导：
客户完成购买后 ， 他们便开始实施该产品 ， 将信息传播给他们的朋友和同事 。
四、商业智能如何适应
由于所需的大量数据和数据来源的不同 ， 客户路径分析是一种特别具有挑战性的商业智能形式 。德勤的研究表明 ， 公司平均有16种不同的技术应用程序利用客户数据 ， 平均有25种不同的数据源可用于产生客户见解和参与度 。这些数据通常是孤立的 ， 并且庞大的数据量很难与传统的数据仓库和分析工具打交道 。
但是 ， 借助云数据平台 ， 可以在几秒钟内加载大数据集并准备进行分析 。分析软件使业务团队能够查看各种前端交互 ， 例如浏览量和对后端数据的产品使用情况 。这意味着可以将BI解决方案与CRM的其他软件之间的各个点连接起来-无需任何编码知识！
五、如何建立客户路径
客户分析功能可让你在与品牌的每一次互动中与一个客户一起全面了解公司的整个关系周期 。基于数据构建客户分析将帮助更好地了解客户的路径 ， 并生成更准确的见解 。
在旅程的每个阶段识别触摸点：
在衡量和优化客户旅程的效率之前 ， 您要清楚了解当前客户的接触点 。最简单的方法是将每个潜在的交互映射到客户旅程中的特定阶段 。从宽广的角度出发 ， 然后随着操作的深入 ， 进行更深入的研究 。
识别客户数据的来源：
接下来 ， 确定所有客户数据来源 。查看客户旅程各个阶段的资源 ， 从认知到销售再到重复购买再到流失 。考虑以下：
潜在客户使用什么平台来发现品牌？潜在客户首先在哪里与公司互动？他们使用什么工具？使用多长时间？他们在您的网站和/或应用程序上的行为是什么？他们通常在会话中停留多长时间 ， 他们查看哪些页面等等？公司在哪里存储与每种营销方式有关的数据？销售量？客户服务？
将数据跨源整合到单个位置：
集成了数据源 ， 以便可以将所有数据集中在一起 。云数据仓库使你可以轻松地存储 ， 管理和分析集中管理的集中式存储库中来自多个源的大量实时数据 。确保所有数据源都已连接到CDW 。预建的数据连接器可以帮助完成此过程 。
一旦拥有了客户路径 ， 便为客户路径分析奠定了坚实的基础 。选择云原生数据分析工具 ， 该工具可以处理生成的数百万个数据点 ， 并允许非技术用户执行自己的分析 ， 这将为团队提供所需的洞察力 。
六、通过大数据客户分析推动收入增长
生成客户旅程数据洞察力是提高客户生命周期价值 ， 提高客户忠诚度并推动组织收入增长的最有效方法之一 。大数据客户分析是公司将在现代市场中竞争的领域 。
本文由 @阿木木 原创发布于人人都是产品经理 。未经许可 ， 禁止转载 。
题图来自Unsplash ， 基于 CC0 协议
【客户分析报告怎么写范文 客户分析】(今完)
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