倍市得体验观点丨10 种客户行为方法，细致了解客户所想所需（下）
客户多久（以及多少）使用您的产品或服务？他们如何使用它？
产品或服务使用状况是另一种按行为对客户进行细分的常用方法，它基于客户购买产品或服务或与产品或服务交互的频率。
客户多久与 Airbnb 一起旅行？客户多久从亚马逊购买产品？
对于 B2B SaaS 公司，客户实际登录和使用您的软件的频率如何？他们花了多少时间？他们如何使用它？他们使用什么功能？有多少来自同一帐户或公司的用户正在使用它？
使用行为可以是忠诚度或流失率的强有力预测指标，因此也是终身价值。
在最近的一篇文章《 How to Use Customer Behavior Data to Drive Revenue》中，我分享了一个例子，说明 Netflix 如何利用客户使用数据根据用户每月的内容消费来构建行为细分，最终使他们能够降低流失率并增加客户生命周期价值达到高管估计每年为公司节省 10 亿美元的程度。
这个 Netflix 用例是基于数量的使用细分的一个很好的例子。
基于数量或使用频率的细分
- 重度用户（或“超级用户”）是花费最多时间使用您的解决方案和/或最频繁购买的客户。这些往往是您最热心和参与度最高的客户，他们通常也最依赖您的产品/服务。
- 平均或中等用户是定期使用或购买的客户，但不是很频繁。通常这些可以是基于时间或事件的。
- 轻量级用户是使用或购买的客户与其他客户的比例要低得多。根据您的业务，这甚至可能意味着一次性用户，但同样，这取决于您与其他客户群的相对使用情况。
这些基于使用的行为细分对于理解为什么某些类型的客户会成为重度用户或轻量级用户非常宝贵。通过以这种方式进行细分，您可以测试不同的操作和方法，以增加现有客户的使用量，并吸引更多新客户，从而更有可能遵循与您的超级用户相同的使用行为模式。
随着时间的推移，监控客户使用行为的变化至关重要。通过这种方式，您可以在总体级别（以衡量整体业务绩效）和单个客户级别（例如，识别客户是否可能处于高流失风险中）识别问题和机会。
基于使用质量的细分
虽然使用的数量和频率肯定是有价值的行为部分，但高使用率并不总是转化为为为客户和最终为您的业务提供的大部分价值。
例如，SaaS 客户可能有大量的产品使用行为，但实际上事情可能并不像表面上看起来那么美好。也许他们是：
l 没有尽可能全面有效地使用产品
l 仅利用解决方案中最重要的特性或功能的一小部分，
l 现在只使用该产品，因为他们不得不这样做，但不满意并希望长期转向竞争对手。
客户何时最有可能购买或与品牌互动？
传统意义上，基于场合和时间的行为细分既指普遍场合，也指个人场合。
- 通用场合适用于您的大多数客户或目标受众。节假日和季节性活动是一个典型的例子，消费者更有可能在节假日前后或一年中的某些时候进行某些购买。
- 经常性个人场合是个人客户在一段时间内不断重复的购买模式，包括生日、纪念日或假期等年度场合，商务旅行等每月购买，甚至是停下来喝杯等日常仪式每天早上上班路上的咖啡。
- 罕见的个人场合也与个别客户有关，但更不规则和自发，因此更难预测，例如参加朋友的婚礼。
虽然这些可能很难预测，但它是可能的（您可能还记得几年前的头条新闻，Target 著名地使用销售点数据来确定何时根据何时向女性推销尿布和其他婴儿产品他们之前已经购买了妊娠试验。）
按时间、星期几等定位细分
基于时间的行为细分的另一个更现代的应用与客户更倾向于与品牌互动或更容易接受优惠的时间有关。
个人客户阅读电子邮件、浏览社交网络、研究产品和消费内容的偏好中的行为模式都是可以用来帮助营销人员了解针对不同客户提供优惠的最佳日期和时间的示例。
Netflix、Dominos、Open Table 和 Hotel Tonight 在周五给我发邮件的次数比一周中的任何一天都多。为什么？内容、披萨外卖以及最后一刻的餐厅和酒店预订都是我在周末更有可能消费或购买的东西。
自上次购买或操作以来经过的时间段
另一种基于时间的方法是根据自上次购买或操作以来经过的时间量来预测客户何时最有可能进行购买。
例如，客户可能更有可能在初次购买后的几周或几个月内再次购买，或者相反，在购买后经过一定时间后，进行追加销售或交叉销售购买的可能性要小得多。初次购买或续订。
你的客户有多满意，真的吗？
NPS调查和其他类似的客户反馈机制无疑是帮助衡量客户满意度的有价值的方法，但您不能仅依靠这些。
以下是三个原因：
- 通常只有一小部分客户参与
- 无论您是每年、每半年、每季度、甚至每月或每周进行一次调查，这都会在数据收集点之间留下大量时间，让您在很长一段时间内处于黑暗之中，在此期间客户的满意度水平可能会急剧下降改变。
- 仅仅依靠 NPS 作为客户体验指标是一种无效的方法，因为它不能准确地反映客户在客户旅程不同阶段不断变化的需求和体验。
客户的行为可以成为衡量满意度的更准确和可靠的来源，尤其是可以在客户旅程的每个阶段实时捕获和更新的数据。
有许多可用的数据源可以利用客户行为来衡量客户在任何给定时间的真实满意度。负面客户体验的证据可以在许多地方找到，并通过整个组织的许多不同渠道、系统和工具检测到。当然，对于积极的客户体验也是如此。
呼叫中心、支持门户、帮助论坛、计费和 CRM 系统以及社交媒体只是这些数据可能存在的一长串示例中的一小部分。
首先按满意度对客户进行细分（与所有细分一样），您可以为每个细分确定适当的操作方式，然后根据其潜在的业务影响对其进行量化和优先级排序。
通过按满意度对客户进行细分，您可以确定以下问题的答案：
- 在任何给定时间，您的哪些客户最满意和最不满意？
- 哪些因素对客户满意度影响最大？
谁是您最忠实的客户？您如何最大化他们的价值并找到更多像他们一样的客户？
您最忠实的客户是任何公司最宝贵的资产（可以说是员工除外）。他们的留存成本更低，通常具有最高的终身价值，最重要的是，可以成为您最大的品牌拥护者；每个客户关系的最终目标。
通过行为数据，可以按忠诚度对客户进行细分，以帮助您识别最忠诚的客户并了解他们的需求，以确保您能满足他们。
忠诚的客户可以成为提供特殊待遇和特权的计划的完美候选人，例如独家奖励计划，以培养和加强客户关系并激励未来的持续业务。
此类计划的一些经典 B2C 示例包括航空公司的飞行常客计划、“白金”信用卡会员或酒店和赌场的首选客人。
除了最大化忠诚客户的收入之外，还有许多其他潜在的好处可以增加关系的终生价值，例如推荐、推荐、认可和推荐、参与案例研究、提供产品反馈，最重要的是，分享积极的与同龄人的口口相传。
使用客户忠诚度行为细分来为重要问题提供有价值的答案，例如：
- 客户旅程中产生忠诚度的关键因素和行为是什么？
- 哪些客户是忠诚度或拥护者计划的最佳候选人？
您如何才能让最忠实的客户满意并最大化您从他们那里获得的价值？
不同的客户对什么感兴趣？
了解客户的个人和职业兴趣是个性化、客户参与和交付价值的关键。
基于兴趣的行为细分有助于提供个性化的体验，让客户保持参与并再次光顾。无论您的目标是增加产品使用率、通过交叉销售或追加销售优惠来瞄准客户，还是提供正确的内容和沟通以培养客户并帮助他们沿着购买路径或倡导路径前进，这都是正确的。
Netflix、亚马逊和 Spotify 使用推荐引擎来完全根据客户的行为兴趣来推荐内容和产品。
利益行为的一大优势是能够将特定利益与其他潜在相关利益隐含地联系起来。
这样做时，每次捕获客户兴趣行为时，您不仅在衡量客户对特定主题的兴趣水平，而且还增加了可能有效吸引该客户的其他潜在兴趣/主题的数量。
推断的行为兴趣机器学习可以帮助扩展流程。随着越来越多的客户参与和互动，随着时间的推移，将有更多基于兴趣的行为需要发现、推断和权衡。
您的客户的参与度如何？谁是您参与度最高和最少的客户？
在本文前面，我谈到了基于使用的行为细分，它特别涉及客户与您的产品或服务的交互。虽然按参与程度对客户进行细分可以包括使用情况，但它还包括更广泛的客户与您的品牌的互动，这对于衡量客户关系的强度同样有价值。
您如何定义“参与度”会因您的公司和您的角色而异，如果客户对您的品牌有积极的体验，因此愿意更频繁地互动并花更多时间与您的品牌互动，这通常是积极成果的好兆头。
客户花在与您的品牌互动和获得积极体验上的时间越多，就越有可能：
- 信任正在增加。
- 对品牌的积极认知正在形成。
- 他们的品牌关系正在加强。
- 他们正在考虑购买。
在客户旅程的购买前和购买后领域，参与度都是一个有价值的指标。
例如，您可以使用基于参与度的细分来了解不同潜在客户在您的预购漏斗中的参与度，或者现有客户在您的用户社区中的活跃度。
您可以衡量单个客户/联系人级别、整个公司或客户级别或两者的参与度。在任何一种情况下，根据客户的参与程度对客户进行细分对于了解在任何给定时间哪些客户与您的品牌互动最多和最少以及为什么，以及最重要的是弄清楚您将采取什么措施都非常有价值。
用户状态是根据他们与您的业务的关系对不同客户进行行为分类的另一种方式。
以下是一些最常见的用户状态示例：
- 非用户
- 前景
- 首次购房者
- 普通用户
- 叛逃者（转投竞争对手的前客户）
但是，根据您的业务，您可能拥有许多不同的可能用户状态。
例如，具有免费专业模型或免费试用模型的公司可能具有“免费增值用户”或“免费试用”用户的状态。
