人口统计数据包括电子邮件、位置、年龄、性别、职业、爱好等。
行为数据，例如购买历史、与之前活动的互动、在网站上执行的操作、在网站上的平均停留时间、访问量最大的页面等。
公司统计数据包括公司名称、行业、员工规模、工具堆栈、销售周期阶段等。
上下文数据，例如首选的浏览器和操作系统以及使用的设备。
通过创建定制的内容和活动，公司传达了以客户为中心的形象。它让你的受众相信你有能力解决独特的问题，并将你定位为行业专家。个性化使客户更容易找到他们需要的东西，从而改善用户体验并培养忠诚度。
Netflix 的推荐算法是无缝个性化的一个显著例子。
利用客户数据实现个性化
这家流媒体巨头不断分析每个客户的电视观看习惯。这使得 Netflix 能够根据观众的口味个目推荐。这种个性化可以吸引观众并让他们再次回来观看更多内容。
针对特定活动的客户细分
数据驱动营销是通过个性化体验来提高客户参与度和忠诚度。因此，在这种情况下，“一刀切”的做法并不奏效。
每个用户都必须收到适当的信息、优惠和活动内容。根据您收集的数 德国号码数据 据对客户群进行细分至关重要。它可以帮助您向正确的受众投放有针对性的活动，确保他们的参与。
以下是一些可用于数据驱动的客户细分的方法：
人口细分
该方法涉及根据共享的人口统计数据对客户进行分类，例如：
在这种类型的客户细分中，公司根据交易的重复性、频率和货币价值 (RFM) 对客户进行分类和细分。对高价值客户进行客观分析，并据此指导营销。
结合这些客户细分方法可以帮助您通过营销覆盖客户需求的不同方面。
RFM 分析（喷泉）
例如，Dutch Bros 使用人口统计细分，并在会员生日时向他们发送免费饮料优惠券。