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# 個人資料細分：客戶個性化的好處

已發表: 2021-12-16

現代營銷人員投入大量時間和精力來實現“1:1 個性化”。 他們不斷尋求優化內容的方法，以獲得更好、更量身定制的品牌體驗，從而增加收入和品牌忠誠度——如果沒有個人資料細分，這一切都不可能實現。 在你擔心另一個你需要知道的流行語或術語之前，不要。 我們為您提供了一些出色的個人資料細分示例。

但是，沒有營銷人員能夠為其數據庫中的每個客戶手動創建個性化內容。 無論一個品牌擁有多少數十萬或數百萬的聯繫人，光是想像定制所需的時間就令人難以置信。 相反，為了實現個性化，營銷人員嚴重依賴客戶檔案細分。

問題是，即使細分也變得如此復雜，以至於手動細分受眾和個性化受眾一樣令人生畏。

為了在個人層面與客戶建立聯繫，領先品牌依靠人工智能 (AI) 和數據（尤其是第一方數據）實現的客戶檔案細分。

永不中斷鍊條：使用客戶檔案推動一致的 CX

將您的客戶體驗想像成一個鏈條，每個鏈接都代表您的客戶與您的品牌之間的互動。 每一次好的互動，都會增加一個堅實的環節，讓鏈條更加牢固。 但只需要一次糟糕的經歷——一個生鏽的、破裂的鏈接——就可以打破它。

## 第一方數據和客戶資料細分

第一方數據只是您直接從聯繫人那裡收集的並且您有權使用的信息。 每當聯繫人與您的品牌互動並記錄他們的詳細信息時，您就會生成第一方數據。 示例包括客戶反饋、店內購買數據、社交媒體數據和調查數據。

第一方數據包括許多好處：

1. 可靠的。 由於此數據直接來自您的聯繫人，因此它比來自間接來源的第二方或第三方數據質量更高、更準確。
2. 具有成本效益。 第一方數據比從其他企業或數據聚合器購買的第二方或第三方數據便宜。 當然，營銷人員需要技術來收集它。
3. 合規。 隨著 GDPR 和加州消費者隱私法案 (CCPA) 等更多法規的出台，企業必須確保他們使用的數據不會給他們帶來法律問題。 第一方數據提供對獲得客戶同意使用它的控制。
4. 相關的。 營銷人員從第二方和第三方來源獲得的數據可能與他們與客戶的互動相關，也可能不相關。

相關的第一方數據是客戶檔案細分的命脈。

以推出新的廚房電器配件為例。 通過使用您收集的第一方數據，您可以針對特定的客戶群體。 您可能希望向三個群體進行營銷：去年購買該設備的客戶； 為該設備購買了至少兩個其他配件的客戶； 以及那些在您的博客上閱讀相關食譜的人。

使用客戶參與平台中的自動化，您可以設置具有相關消息的營銷活動到細分組。 當客戶與您的品牌互動時，有些人會採取行動自動將他們放入其中一個細分市場，然後觸發相關活動。

如果沒有第一方數據，就不可能進行這樣的個性化活動。

第一方數據策略：為無 cookie 的世界做準備

隨著第三方 cookie 成為過去，時間在流逝。 您的企業準備好了嗎？ 我們研究了管理第一方客戶數據的最佳實踐。

## 個人資料細分示例：3 個品牌發現個性化的好處

一個假設的例子很好，但現實生活中的個人資料分割例子更有趣和有啟發性。

三個品牌使用第一方數據提供個性化的相關體驗，並發現了主要優勢：

1. Innovasport：客戶忠誠度計劃在細分後蓬勃發展
2. Orlebar Brown：消除數據孤島帶來了令人驚嘆的客戶體驗和參與度
3. BrandAlley：相關消息使平均訂單量增加了 10%

Innovasport：細分客戶增強忠誠度計劃

忠誠度計劃是第一方數據的豐富來源。 領先的體育用品零售商 Innovasport 推出了一項名為 Legends 的新忠誠度計劃，以更好地了解他們的客戶生命週期並更深入地了解客戶偏好。

Innovasport 將 Legends 設計為一個分層計劃，將客戶細分為低、中、高消費者。 通過這樣做，營銷團隊能夠更好地根據客戶的購買行為提供為客戶量身定制的折扣。 他們還提供歡迎活動，可以輕鬆了解計劃的好處和獎勵以及實時通信。 該計劃旨在提高購買頻率和平均訂單價值 (AOV)。

首次推出僅兩個月後，Legends 計劃的成員就增長到 350,000 名。 不僅如此，他們的電子郵件打開率也從 8% 提高到了 35-40%。

使用正確的信息來吸引正確的受眾會對客戶關係產生持久的影響。

Orlebar Brown：個性化 CX 取得驚人成果

通過根據與品牌互動的生命週期對客戶進行細分，營銷人員可以更有效地個性化他們的信息。 如果他們即將迷路，他們還可以採取措施讓客戶重回正軌。

男士泳裝零售商 Orlebar Brown 的 CRM 和客戶洞察主管 Sebastiano Elia 說：“利用客戶是否是新客戶、他們是否活躍、是否變得不活躍以及何時變得不活躍。”

早期，由於數據孤島和系統無法相互通信，該品牌在個性化方面苦苦掙扎。 然而，通過將他們的數據整合到一個統一的客戶參與平台中，他們取得了驚人的進步。

Orlebar 已經從使用名字轉變為根據購買者的生命週期階段定制他們的信息。 通過數據分析和視覺親和力等工具，Orlebar 可以提供量身定制的建議並更好地歡迎新客戶，保持活躍客戶的參與度，並吸引叛逃客戶重返市場。

BrandAlley：利用人工智能和第一方數據的力量

營銷有機會通過緊跟消費者趨勢的變化來保持相關性。 當消費者的興趣不可避免地發生變化時，他們應該能夠在細分市場之間自由流動。

BrandAlley 向客戶發送大量電子郵件。 通過採用 AI 進行客戶參與，BrandAlley 能夠通過相關信息戰略性地針對客戶。

“我們確保以正確的語言與正確的客戶交談，” BrandAlley 營銷主管 Alexandra Vancea說

營銷團隊發現客戶生命週期特定部分的平均訂單價值增加了 10%。 他們還能夠贏回 24% 的可能背叛的客戶。

零售個性化：為成功奠定基礎

個性化可幫助零售商更貼近客戶，但您如何開始？ 以下是客戶參與成功的一些步驟。

## 通過個人資料細分實現 1:1 個性化

第一方數據對於自動客戶檔案細分至關重要。 沒有它，大規模的個性化營銷只是一個白日夢，但有了它，營銷人員可以直接與客戶興趣對話，避免將注意力浪費在不相關的內容上。

借助支持此類自動化的客戶互動平台，營銷人員可以大規模實現 1:1 個性化並推動出色的客戶互動。

上面的用例描述了基於客戶支出層級、客戶生命週期和客戶興趣的細分策略。 您使用第一方數據細分受眾的方式在很大程度上取決於您的營銷目標和產品。 用於細分的其他常見數據點包括年齡、性別、購買歷史、購買頻率、渠道偏好、店內購買與基於網絡的購買等等。

分而治之！

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