客户分析是企业对客户信息和客户行为的系统检查，目的是创建一个单一的、准确的客户视图，以决定如何最好地获取和留住客户，识别高价值客户并主动与他们交互。对顾客购买习惯和生活方式偏好的了解越深入，预测行为就越准确，客户的旅程也就越顺利。如果没有大量准确的数据，从分析中得出的任何洞察都可能是不准确的。

客户画像

客户画像（Customer Persona）是基于对真实客户的分析和研究，所创建的具有代表性的受众样本。客户画像有助于建立一个更详细的客户档案，包括更多的情感信息，如个人动机，他们对品牌的价值，他们喜欢品牌如何与其交流，等等。品牌可以基于客户画像，提供更具关联性、更个性化的体验。

例如，一份典型的客户画像可能包括如下信息：

• 姓名
• 工作：所在公司的主要信息（规模，业务等），职位详情
• 人口统计资料：年龄，性别，工资/家庭收入，所在地点，学历，家庭
• 目标和挑战：主要目标，次要目标，品牌如何帮助实现这些目标；主要挑战，次要挑战，品牌如何帮助解决这些问题

除了这些基础信息之外，对于特定业务还需要特定信息，例如：

• 爱好
• 动机
• 他们从哪里获取信息
• 所阅读的媒体

客户画像所需要的信息来源，可以从调查、反馈和一对一访谈中获取。关键字研究是一种有效的数据生成工具，品牌准确地发现客户在搜索什么。例如，如果零售商发现一个流行的搜索词是它的品牌名，旁边是「折扣」或「优惠」，这可能是因为顾客更看重价格而不是其他因素，这是客户画像的「动机」部分。社交媒体也是建立客户画像的另一个重要工具，大多数平台已经内置了能够提供关键数据的分析。

一些创建客户画像的技巧包括：

• 给角色起个真实的名字，让角色感觉像一个真实的人。
• 一个人物角色应该有足够的心理细节，以便跨过人物角色的视角，从她的视角来看待产品和服务。
• 确定角色的工作、角色和公司。
• 视觉化处理客户画像，将粗糙的草图变成真实的肖像。

建立了理想的客户画像之后，可以再建立一个消极的客户画像，即确定哪些人是品牌不想要的顾客。消极客户画像可能是那些过于消极或期望不切实际的人，通常会放弃购买的人，或者购买成本高的人。尽早识别这些类型的客户可以让营销人员相应地完善他们的沟通和营销信息，转向针对最有价值的客户。公司可以避免浪费资源和浪费预算。

客户细分

商品极大化丰富的今天，很难找出一种商品适用于任何一类人。即便是品牌能够吸引大多数人，如可口可乐，也不得不推出「零糖」可乐以适有相关需求的消费者。因此，销售人员要清楚，目标消费者有哪些。通常情况下，品牌会应用客户细分，来为特定的目标消费者提供服务，有效利用渠道、推广等资源来吸引潜在客户。

传统的细分策略，通常以年龄、性别、住址、职业这些生理指标和社会指标为依据。然而，互联时代让社群成为消费者沟通的主要渠道，消费者惊奇地发现，潜藏在他们内心中的偏好、特质，居然在各个社群中得到了呼应，因而这些偏好特质被激发了出来。他们主动给自己贴上标签，如一个上班时间不苟言笑的CEO可能是「萌宠」的爱好者，穿Prada的女王却是个「猫奴」。消费者身上的标签数量无可抑制地剧增，这进一步促成了对消费者的细分。

毫无疑问，市场细分和消费者角色建设都依赖于各种各样的数据，包括第一方调查数据、定性焦点小组数据、购买数据、行为数据、在线跟踪数据等。随着Martech和大数据的出现，通过整合、分析各和来源不同的大数据，企业能够获得的不仅仅是消费者的简单解读，而是详尽的市场细分和消费者角色建设。

通常情况下，品牌会选择人口统计资料、地理位置、购买模式等维度进行客户细分。除此之外，还有一些客户细分模型也是可以采用的，其中使用较多的是 RFM 模型。

RFM模型是一种营销分析工具，基于客户的交易历史将客户划分为不同的类别或群组，以确定哪些客户更有可能对促销和个性化服务做出响应，从中选择出最优质的客户。

根据帕累托法则，80%的结果来自20%的原因。同样，20%的客户贡献了总收入的80%。产生一次交易的顾客更有可能复购。帕累托法则是RFM模型的核心，品牌需要重点关注关键客户，可能获得更高的投资回报。

RFM模型基于三个定量因素：

Recency：顾客最近一次消费的时间，最近一次的购买日期减去今天来计算其价值。1天前？14天前？365天前？顾客购买产品的时间越近，就更有可能在今后的购物中对该产品或品牌有印象。与那些几个月甚至更长的时间没有从该公司购买商品的客户相比，与最近出现的客户进行交易的可能性更高。这些信息可以用来提醒最近的客户尽快再次光顾；或者采取优惠券等措施，提醒客户距离上次交易已经有一段时间了，鼓励他们再次光顾。

Frequency：顾客购买商品的频率，如果该顾客在一段时间内下了10个订单，频率即为10。频率可能受到诸如产品类型、购买价格等因素的影响。可以根据顾客的购买周期进行提醒。例如，当顾客需要购买新的食品杂货时，提醒他们在鸡蛋或牛奶等物品用完时光顾。

Monetary：顾客在一段时间内购买商品时所花费的金额。通常，我们会认为购买金额较大的顾客是优质客户，但忽视了他的购买频次。有可能这一次交易之后，他就再也没有光顾了。因此，仅仅从单方面衡量客户的价值往往是不准确的，RFM 模型提供了这三种维度来为客户打分。

下面是一份简单的RFM 表格：

以客户张三为例，他3天前下了6笔订单，价值540元。

根据购买历史记录得出的RFM值，我们可以为每位客户打从1到5的分数，其中5为最高值，1为最低值。例如：Recency一项中，最近的交易被认为价值最高，分数也相对最高。最终的RFM分数可以通过简单的单个RFM分数相加来计算，选择出几类需要注意的重点客户群体：

• 最佳客户：近期交易频繁，同时比比其他客户花费更多。
• 高消费新客户：这些客户最近只有过一次交易，但数额较大。
• 消费最少的活跃忠诚客户：最近经常交易，但花费最少的客户。
• 流失的最佳客户：根据之前的交易记录发现，这部分客户交易频次很高，花费也很多，但已经很久没有交易了。

根据不同群组客户的特性，品牌应定制特定的消息，以更有效的方式与客户进行沟通。

客户生命周期价值

客户生命周期（Customer Lifetime）描述了客户在完成交易之前、期间和交易后经历的各个阶段。客户生命周期价值（Customer Lifetime Value，简称CLV），表示客户在其生命周期内预计在企业的业务或产品上花费的总金额。这个数据可以帮助决定投资多少钱来获取新客户和保留现有客户。

一个最基础的计算CLV的公式为：

CLV=平均订单值x重复销售次数x平均留存时间

例如，如果一个客户持续从某公司购买产品10年，每年花费100元，对于某公司来说，他的客户生命周期价值为1000元。如果计算客户生命周期净值，则再减去为获得这个客户所花的钱。例如一家在淘宝出售袜子的店铺，花50元做广告来吸引顾客。客户平均每年买7双袜子，持续10年。每双袜子的利润率是10元，那么每年该淘宝店从客户那里获得70元的利润，十年为700元，再减去为获得客户而支付的广告费，客户生命周期净值为650元。

一个有趣的事实是，并非商品的单价越高，CLV越高。一个经常喝咖啡的人的CLV可能高于本田车主，因为前者的消费频率很可能更高。那些在一生中买过两次房子的人，对房地产经纪人来说可能只值不到10万元，尽管房产购买的价值巨大，但付给经纪人的比例只是其中的一小部分。

总的来说，CLV是与特定客户关系相关的利润的衡量标准，它指导品牌愿意投资多少来维持这种关系。也就是说，如果一个客户的客户生命周期价值是500元，品牌就不会花更多的钱来维持关系，对该品牌来说是无利可图的。

品牌使用CLV这个指标来识别对公司最有价值的重要客户群体。当然这并不意味着忽视那些CLV较低的群体，品牌可以通过个性化服务等方式提高他们的CLV值。

当了解客户的生命周期价值时，品牌就可以通过电子邮件营销、短信营销、社交媒体营销等方式留住现有客户。毕竟留住一个老客户的成本远远低于获取新客户的成本。

有四个KPI决定LTV：平均订单值（AOV），购买频率（F），毛利率（GM）和流失率（CR）。

计算平均订单值（AOV）的公式为：AOV =总销售收入/订单总数

计算购买频率（F）的公式为：F =订单总数/唯一客户总数

计算毛利率（GM）的公式为：GM =总销售收入-销货成本（COGS）/总销售收入（用百分比表示）

计算流失率（CR）的公式为：（时间段结束时的客户数量-时间段开始时的客户数量）/时间段开始时的客户数量

最终计算LTV的公式为：

LTV=AOV✖️F✖️GM✖️（1/CR）