客户数据是企业收集的关于其客户的相关信息。它是每一个成功的营销战略的重要组成部分。但是，随着全球数据隐私法规的增加，消费者越来越意识到他们的个人数据如何被使用，所以品牌需要创新收集和使用客户数据的新方法。
消费者需要感到他们可以信任品牌，而企业需要尊重客户的隐私偏好。出于这个原因，他们正在转向收集和验证客户数据的新方法。
随着品牌转向更加道德和价值驱动的客户数据收集方法，他们正在提高数据质量，推动更好的价值交换，并建立更真实的客户关系。以下是如何收集、验证和分析客户数据以发展你的零售业务。
目录
什么是客户数据
客户资料类别
为什么客户数据很重要
客户数据趋势
如何收集客户资料
如何验证客户数据
如何分析客户数据
什么是客户数据？
客户数据包括企业从客户那里收集的行为、人口统计和个人信息。
品牌收集客户数据是为了更好地了解、沟通并与目标客户接触。客户数据使企业更容易了解客户对品牌的需求，他们正在搜索的具体产品，以及他们喜欢的参与方式。
客户数据可以来自多个来源，包括：
- 第三方数据供应商
- 社交媒体平台
- 网站分析工具
- 客户调查
- 忠诚度计划
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客户数据的类型
客户数据可分为四个主要类型。这四种客户数据类型都有自己的收集方法和使用优势。
第一方数据
第一方数据包括一个品牌直接从其受众那里收集的所有信息。这可能包括网站访问者、订阅者和顾客。
第一方数据是最重要的数据类型，因为它是从一个品牌的受众那里收集的。
因此，第一方数据对于理解和预测你的受众的行为和购买习惯更加可靠。与第三方或第二方数据不同，品牌的消费者清楚地知道谁拥有他们的数据。
正如Encore Consulting副总裁Megan Chen所说："从数字的角度来看，利用第一方数据真正了解是什么在驱动你的受众，肯定是越早越好。"
品牌可能从以下方面收集第一方数据：
- 忠诚度计划
- 产品推荐测验
- 通讯列表
- 短信营销名单
- 网站分析工
第二方数据
第二方数据是关于品牌没有自己收集的受众的信息。与第三方数据不同，第二方数据通常是通过品牌合作关系收集和分享的。
值得信赖的商业伙伴有时会同意分享洞察力，如果这对双方都有帮助。例如，一个婚礼蛋糕制造商可能会与一个婚纱设计师交谈，以建立合作关系，或购买他们从最近购买婚纱的客户那里收集的数据。
第三方数据
第三方数据是由一个与访问者或客户没有直接联系的外部组织收集的信息。
第三方数据的优点是，通常很容易购买到大量关于目标受众的人口统计信息。通过其他的数据收集方式来获得同样数量的人口统计学数据可能是一个挑战。
第三方数据的缺点是，它不是从你的客户那里收集的，而且你的竞争对手也可以得到它。因此，这些数据的相关性如何是值得商榷的。
此外，随着全球隐私限制的增加和消费者对他们的数据如何被使用变得更有意识，第三方数据的受欢迎程度正在下降。
零方数据
零方数据是客户有意与品牌分享的数据。这些数据可能包括购买意图、偏好、个人素质以及他们希望品牌与他们互动的方式。
零方数据有时也被称为 "明确数据"。由于顾客主动与品牌分享零方数据，它被认为比其他顾客数据类型更具有权威性和可信性。
为什么客户数据很重要？
客户数据提供了对你当前客户群和目标受众的洞察力。利用这些数据，品牌可以对其当前和未来的产品供应做出明智的决定。
企业可以更好地识别客户的偏好，并与他们的期望相匹配，利用数据来更好地塑造他们对整个客户群的理解。
The Snow Agency的联合创始人兼首席运营官乔纳森-斯诺(Jonathan Snow)说，在今天这个世界里，品牌自己收集客户数据更加重要。
他说："随着cookies在不久的将来面临被消除的威胁，"收集你自己的数据--第一方和零方数据--比以往任何时候都更重要，这样你就知道谁是你的理想客户，他们的兴趣是什么，他们的识别信息是什么，这样你就可以对他们进行再营销，产生类似受众，找到更多类似他们的人。"
斯诺补充说，零方数据往往是最重要的客户数据类型，但它往往不是首选的数据类型。
他说："零方数据往往被品牌商放在次要位置，但这可能是你的企业需要的资料，以创建与新的潜在消费者产生共鸣的广告资产。
本-帕尔，一个一体化的产品测验和零方数据平台Octane AI的联合创始人，解释了客户数据如何在任何企业的增长中发挥重要作用。"客户数据对于任何企业的生存，坦率地说，都是至关重要的。从长远来看，没有它，你就无法真正成长。
"如果你没有关于你的客户的信息，你就不能建立关系。这就像你和别人一起去参加聚会，但你从来没有问过他们的名字或他们做什么或他们在哪里工作或类似的事情。
"而结果是，你永远无法与他们建立友谊。你甚至不知道如何联系他们。这也是同样的事情。如果你不问这些问题，你就没有这些信息。你不能对那个客户做任何事。
"你不能让他们成为回头客。你不能建立一种关系。你不能建立任何品牌亲和力。然后最终你的品牌衰败，对吗？因此，客户数据，特别是零方、第一方数据，对于随着时间的推移建立与客户的关系至关重要"。
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节假日的客户数据
在节假日期间，大多数电子商务品牌都会经历一个流量的上升期。无论是黑色星期五、网络星期一，还是超级星期六的最后一分钟购买，购物者都在寻找交易。
节日季对于收集更多的客户信息尤为重要--由于网站访客的增加，品牌可以收集更多的客户洞察力。
护肤品牌Bambu Earth的首席执行官David Rekuc解释说，尽管护肤品不是传统意义上的馈赠品，但在假日季节购买意向会上升。这种增长使该品牌能够在较短的时间内收集更多的客户数据。
"更多的新客户在购物，所以我们可以收集到更多的客户数据。我们通常做的是鼓励网站访问者参加我们的皮肤护理测验，这样我们就能收集更多关于他们喜好的客户数据。然后我们可以储存这些客户数据，用于未来的电子邮件或分析，"他说。
节日期间也意味着现有客户更有可能购买。雷库克解释说，这是一个很好的时机，可以根据你在整个一年中已经收集到的数据，向现有客户提出定制的优惠。
"他说："这些客户不仅已经在你的名单上，而且是购买的高发期，所以是把优惠或产品推荐邮件推送给他们的好时机。"重要的是要考虑到他们已经告诉你的事情。这样一来，你就能够量身定制报价，并有效地利用那个较高的购买意向时间段。"
虽然品牌可能会在假日季节收集更多的客户数据，但重要的是不要让它歪曲在一年中其他时间收集的结果。
健康即食品牌Inspired Go的电子商务负责人Logan Grasby解释说，顾客在假日的行为并不总是代表他们在一年其他时间的行为。相反，最好是用这些数据来预测一年中的同一时间。
"他说："人们在假日的特定行为并不意味着他们全年都会这样做。"但你可以从假日收集购买后的数据，然后用它来帮助预测未来的假日时期或折扣活动。"
格拉斯比补充说，关键是要把假日的顾客与一年中其他时期获得的顾客进行比较。他说，品牌应该问自己关于这些顾客的问题。"在我们获得他们之后，他们坚持了多长时间？他们与我们在一年中其他时间获得的客户相比如何？
"他们在60天内是否更有价值？还是他们的价值更低？这些都会影响你的决策。下次你进行大折扣或进入假日季节时，这些客户数据将影响你的品牌决策。"
客户数据趋势
不断收紧的数据隐私法规和具有隐私意识的消费者正在影响着当前和未来的客户数据趋势。
无cookie营销
法规继续加大数据追踪的难度，最大的企业正在慢慢淘汰对第三方cookies的支持。互联网用户开始行使他们的隐私权利，政府也在为他们提供便利。
目前，在美国只有32%的互联网用户表示他们在打开网站时总是接受cookies。
在2021年11月，我国的个人信息保护法开始生效。而就在几个月前，巴西开始对违反该国一般数据保护法的人发出处罚。在美国，加州消费者隐私法在疫情之前就将数据透明度纳入州法律。另外，欧盟的[通用数据保护条例（GDPR）自2018年制定以来，让一些企业付出了昂贵的罚款。
苹果、火狐和Brave浏览器已经自动阻止第三方cookies。代表超过60%的搜索引擎市场份额的谷歌浏览器在2021年7月宣布，它将推迟到2023年底阻止第三方cookies。但这并不意味着品牌应该在2022年依赖谷歌的cookies--一个无cookie的世界正在到来，电子商务品牌需要为此做好准备。
对于移动应用程序来说，情况并不容易。在过去的10年里，移动应用程序一直依赖苹果的广告商识别器（IDFA）来跟踪其他公司的应用程序和网站的用户，以达到定位和广告目的。但随着苹果在2022年4月发布的iOS 14.5系统，iOS应用开发者现在必须申请许可，以追踪他们正在使用的应用之外的用户。由于选择率预计会很低，这一变化预计会对整个移动广告系统产生巨大影响。
2022年6月底，Mozilla推出了Firefox 102，随之而来的是对新的查询参数剥离功能的支持，以提高用户的隐私。随着这一宣布，不能保证品牌可以依靠UTM代码来跟踪广告活动和内容的表现--其他浏览器可能会跟进这一宣布。
收集客户数据变得越来越困难
鉴于未来可能没有cookie，隐私限制越来越多，消费者需要了解谁拥有他们的数据，品牌收集消费者数据变得越来越困难也就不足为奇了。
Octane AI 联合创始人兼总裁本•帕尔(Ben Parr)解释了谷歌 Chrome 屏蔽第三方 cookie 的决定，将给以前依赖这种数据收集方法的品牌带来新的挑战。
他表示: “这一变化将从根本上改变广告业，也将从根本上改变广告平台的工作方式和数据跟踪的工作方式。”。
“这将使数据收集更加困难。那些没有收集任何零方或第一方数据的品牌将被甩在后面，而那些收集了第一方数据的品牌将处于更有利的地位，可以利用这些变化。”
帕尔补充称，那些足够聪明、能够收集第一方和零方数据的品牌，将在竞争中脱颖而出。
他说："随着我们将有更多的消费者获得更多选择退出数据跟踪的能力，而且他们选择退出的比例非常高，其结果将是一批品牌被抛在后面，另一批品牌则因这种变化而茁壮成长。
顾客要求个性化
客户希望看到品牌将他们的产品个性化。但他们不愿意在他们的数据隐私上做出妥协。
各大品牌纷纷转向客户第一方数据，以填补第三方 cookie 将留下的空间。为了提供更加个性化的服务，品牌正在创新收集客户数据的新方法。
42% 的品牌计划通过测验、定制移动应用程序和第一方或第三方行为数据等工具向客户提供个性化产品推荐。
为了鼓励数据共享，44%的品牌已经计划在他们如何使用客户信息方面更加透明。
虽然消费者想要个性化，但他们放弃“过度个性化”的品牌的可能性是那些不够个性化的品牌的三倍多。
但这里有一个细微的差别: 44% 的消费者表示，他们可以接受自己喜欢的品牌，利用他们的个人信息传递相关内容和产品。
消费者愿意与符合他们身份的企业分享个人信息。如果企业希望访问客户数据，他们需要以建立信任的方式来做到这一点。
这里的关键启示是，客户需要个性化，但只有当它来自于他们喜欢和信任的品牌时，才有可能。
品牌构建社区
建立信任和发展客户忠诚度的一种方式是建立社区。当品牌寻求与客户建立关系时，许多品牌正在转向社区建设。在过去的几年里，品牌社区的人气一直在上升--这也是有原因的。事实证明，社区可以提高客户保留率和品牌知名度，并降低客户支持成本。
正如 DTC 美容品牌 Marjani 的创始人 Kimberly Smith 所说，稳固的品牌社区效应可能非常强大，以至于一些品牌不需要投资或探索其他营销渠道。
“一些品牌甚至还没有开发数字营销或付费广告，因为它们的社区非常强大。”。“他们花费了大量时间(建造)这种产品，从而推动了直接面向消费者的收入。”
作为奖励，这些社区也是高质量客户数据的来源。通过回答产品问题为客户提供价值，使他们能够认识志同道合的成员，并参加在线或离线活动，品牌就可以利用他们所提供的数据。
消费者想知道品牌如何使用他们的数据
随着消费者越来越意识到数据隐私规定，他们希望确切了解品牌是如何使用他们的数据的。他们对与谁分享数据变得更加谨慎。他们还想准确地知道品牌如何使用他们的数据。
事实上，40% 的消费者表示，他们拒绝购买某个品牌的产品，是因为担心个人数据的使用。此外，57% 的消费者表示，他们越来越关心品牌如何使用他们的个人信息。
如何收集客户资料
众所周知，成功收集客户数据需要品牌跳出思维定势。品牌将不再依赖第三方 cookie 和其他平台，而是需要利用内部资源，调整到客户感觉舒服的程度。
以下是收集客户数据的八种方法。
激励顾客
如果客户向你提供他们的个人数据，奖励他们是有意义的。有时，一个小小的奖励可以在很大程度上鼓励客户提供他们的信息。
品牌可以用一个简单的折扣代码或优惠券对顾客说声谢谢。例如，美容品牌Marjani给新客户的第一笔订单打9折，以换取他们的电话号码和电子邮件地址。该品牌还承诺可以获得独家活动、交易和内容。
Marjani通过文本的电子邮件更新和促销优惠很仔细地向客户解释，在要求客户提供数据时，他们将签署什么。该品牌还解释了客户如何在以后选择退出这些信息。这有助于在消费者中建立信任，相信该品牌是负责任地使用他们的个人数据。
为客户提供真正的价值
品牌应该将收集客户数据视为一种价值交换。当消费者向品牌提供有用的个人数据时，品牌需要准备好提供真正的价值作为交换。这样做将鼓励客户分享他们的数据，并帮助建立基于信任的客户关系。
Hootsuit 公司 Heyday 的创始人艾蒂安•梅里诺(Etienne Merineau)解释说，品牌不应该把客户数据视为理所当然。
"品牌不能只是囤积数据，他们需要赢得它，这是一件好事，"他说。"因为作为消费者，我认为如果有价值交换，我们都愿意分享我们的信息，所以有价值创造。而这正是品牌需要做的。这就是简单而复杂的答案"。
产品推荐测验是一种为客户提供价值的数据收集方法。
Bambu Earth使用了一个多问题测验，以更好地了解消费者的皮肤护理类型、日常生活方式和生活方式。
作为对他们的邮政编码和电子邮件地址的交换，客户会收到他们的皮肤类型的详细分类，最适合他们需求的成分，以及基于他们的测验结果的一些产品建议。
Bambu Earth的David Rekuce解释了该品牌的产品推荐测验如何推动真正的价值，并最终帮助其建立更好的客户关系和增加销售。
他说："我们向客户展示一个独特的捆绑产品，与他们的特定皮肤类型和他们列出的问题相匹配。”
Rekuc补充说，产品推荐测验的设计是为了反映潜在客户与专家的当面或通过电话的互动。
"我们有一个全职美容师。如果你通过电话，与我们的美容师进行咨询，她将能够问你类似的问题，然后给你推荐一个程序。测验所做的就是模拟这种互动--可能是20分钟的互动，它能使其缩成两分钟的互动，完全在线，没有需要的人引导你完成这些。
最棒的是，Bambu Earth 通过为每位客户定制测试结果，看到了真正的结果。
"我们的个性化套装买家是我们的一些最佳终身价值客户，因此测验与促进第一个初始订单的销售以及第一个订单之后的销售有直接的关系，"Rekuc说。
向忠诚计划倾斜
愿意加入忠诚度计划的客户是品牌最忠实的客户。考虑到他们的兴趣和参与度，他们的数据对于了解一个品牌的理想受众非常有价值。
在注册过程中，品牌可以收集基本的数据信息，如客户的姓名，电子邮件地址和位置。为了收集更多关于消费者购物偏好、生活习惯以及其他相关信息的深入信息，品牌可以鼓励消费者分享更多的个人信息。
DTC护发品牌Prose有一个客户忠诚度计划，为客户提供订单85折、护发咨询和获得独家产品等福利。
作为这些好处的交换，Prose 要求客户完成一个测试，问他们关于他们的头发类型，生活方式，治疗偏好和目标的问题。
顾客对这些问题的回答，有助于Prose更好地了解谁在为品牌购物。顾客是第一次购买特定的护发产品吗？他们是否倾向于有更健康的头发以外的目标？
这些客户数据有助于品牌对其受众进行细分，并创造更有针对性的未来营销活动。
不要忘记离线交互
我们很容易陷入对在线客户数据的追逐，但离线互动也是客户数据的宝贵来源。
CRM 和 POS 系统提供购物者的购物历史信息，因此品牌可以提供更个性化的体验和定制的产品推荐。
这个客户数据还可以显示您正在销售哪些产品以及在哪里销售。
为了使这种第一方数据收集方法有效，品牌需要将其 POS 数据和网站数据集中在一个地方。这样，当涉及到分析模式和趋势时，就可以一次性看到所有信息。
好的电子商务平台能让你把你的客户关系管理（CRM）和企业资源规划（ERP）连接到你的工作流程。Shopify Plus允许你插入你已经使用的所有工具和系统，所以你可以查看性能分析和管理整个企业的自动化流程。
与支持团队和商店员工交流
最了解你的客户的人是那些每天在现场与他们互动的人。支持团队和商店合作伙伴了解所有关于客户投诉、要求和偏好的信息。
客户通常与支持团队联系，以获得跟踪订单、开设账户或抱怨问题的帮助。聚合这些数据可以突出宣传活动的重点，并帮助定义客户档案。
向客户询问反馈
调查、问卷和客户评论为你的品牌提供了超相关的第一方数据。它们可以强调客户认为他们的期望得到满足的地方，以及需要改进的地方。
作为奖励，向客户征求反馈可以帮助建立信任的真实关系。当消费者看到你的品牌真正关心他们的反馈并愿意接受时，他们会觉得自己很有价值，更愿意分享他们真实的观点。
DTC 牙科保健订阅品牌 Quip 积极要求客户评论，以更好地了解他们的偏好。作为奖励，该品牌在其网站上显示最积极的评论作为社会证明。
从不同来源收集客户数据
虽然收集客户数据可能看起来很费力，但从多个来源收集数据是非常重要的。这样你就可以建立细分的营销活动，在客户旅程的不同时刻针对客户。
电子商务机构 P3 Media 的联合创始人大卫•瓦格纳(David Wagoner)解释说，有效的营销活动是从客户那里收集各种各样的数据类型而建立起来的。
"你必须尽可能多地收集第一方数据，以便对你的客户开展有效的营销活动。“他说："这包括运行尽可能多的技术程序，以简单地收集数据。因此，这就是线索捕捉表、电子邮件弹出式广告、短信弹出式广告、客户调查、购买后的问卷调查、作为诱导工具的返货通知，以获得客户数据。"同样，随着基于 cookie 的跟踪技术逐渐消失，这在当今变得极其重要。”
通过多个收集点收集客户数据将使您的品牌尽可能多地接触不同的客户资料、偏好和习惯。
例如，DTC炊具品牌Great Jones在浏览者到达该品牌的主页时，就通过弹出窗口要求他们提供电子邮件地址。它诱使访问者分享他们的电子邮件地址，以换取他们第一笔订单的10%折扣。
该品牌还通过 potline (一种通过短信提供晚餐食谱建议的服务)收集顾客的电话号码。
利用网络分析
随着第三方cookies的消亡，品牌需要挖掘他们自己的网络分析数据。使用网络分析工具，品牌可以通过以下方式获得客户数据：
- 跟踪用户行为，比如他们向购物车中添加了哪些产品
- 确定哪些图片和文本用户最有可能留意
- 找出他们在搜索栏中输入的内容以及他们访问最多的网页
然后，这些客户数据可以为个性化的营销活动提供信息。例如，可持续发展的服装品牌Reformation发送了有趣的清空购物车提醒，以鼓励客户购买产品。
与第三方 cookie 或社交媒体分析相比，网络分析的优势在于，品牌拥有数据ーー这意味着它们永远有数据的存储和使用权。
Matt Madrigal，Google 商家购物副总裁/总经理，解释了搜索引擎如何支持 Shopify 商家对其客户数据的所有权。
"我们让Shopify商家只需点击几下就能在谷歌服务中列出他们所有的库存。"他说："而当他们遇到客户时，这种直接的关系是消费者和商家本身拥有的，真正的第一方数据，并与这方面的隐私问题相一致。"
如何验证客户数据
既然您已经投入了资源、时间和预算来收集客户数据，那么您如何知道这些数据是否值得保留和分析呢？
在你使用客户数据为整个品牌的决策和即将到来的营销活动提供信息之前，花点时间确保它的准确性。
以下是验证客户数据的四种方法。
建立系统以控制数据质量
收集高质量的客户数据归结为某种程度的数据质量控制。品牌需要考虑如何实施系统来过滤掉低质量的数据，并专注于重要的数据集。
Inspired Go 的 Logan Grasby 解释说，建立有效的过滤器对于收集和管理高质量的数据至关重要。
“品牌必须意识到，他们将收到大量不良数据,”他表示。“即使是通过表格或调查收集第一方数据，你也不总是能获得有价值的信息。因此，能够快速筛选并做出决定非常重要。”
格拉斯比解释说，第一方数据可能很难验证，因为人们可以提交任何他们想写的东西，但关键是要有有效的系统到位，以更好地控制质量。
"对我们来说，我们对收集到的数据采取行动的方式之一是确定是否有我们必须解决的质量问题，"他说。"因此，我们实际上有一个人通过这些数据，然后拉出关键的质量问题。有一个系统来使这个过程变得快速是很重要的，如果不这样，它就会永远耗下去。这个系统将根据业务情况而改变。"
执行客户数据验证检查
整个客户数据的不准确性可能导致整个数据集中的变化。在分段和分析客户数据之前，请花些时间执行一些简单的数据检查。这样，如果遇到任何不准确的情况，可以在数据歪曲其他数据之前丢弃该值。
下面是三个简单的数据验证检查:
- 密码检查。确保从有效的值列表中选择了字段。例如，代码检查可以通过对照有效代码列表检查邮政编码是否正确。同样的概念也适用于电子邮件地址和电话号码。
- 独特性检查。电话号码和电子邮件地址是唯一的，因此它们不应该在数据库中出现多次。唯一性检查可确保项不会在同一数据库中多次输入。
- 数据类型检查。有些字段只接受数字或字母等数据格式。任何包含特殊符号的数据都将被拒绝。这有助于防止垃圾邮件数据条目。
向客户询问有关数据源的问题
不要害怕问顾客更多关于他们购买的目的的问题。这个关键细节可以帮助您决定是保留数据还是丢弃数据。
Octane AI 的本•帕尔(Ben Parr)建议各品牌询问消费者是为谁购买产品。
他说: “我总是建议大家问这样一个问题: 你是在为自己买东西，还是在为别人买东西。”。“如果有人是为别人买东西，那么这些问题的答案将以不同的方式相关。”
帕尔还建议，品牌应留意顾客在数据上撒谎的迹象。
"如果他们是随机回答的，那就很明显了。最大的征兆是他们输入了一个假的电子邮件或假的电话号码。如果他们这样做，那么你就可以去抹掉这些信息。"
为了最大化获得有价值数据的最佳机会，帕尔建议始终把客户放在第一位，并尽可能地为他们带来价值。
"确保你获得高质量结果的最好方法就是确保你的测验或调查对最终客户真正有价值，"他说。"例如，如果客户真的想知道他们需要的皮肤护理程序，他们更有可能准确地填写测验。"
请顾客多项选择
让客户对电子邮件或短信通信进行双重选择不仅是对他们隐私的尊重--它还能保护你的客户数据的质量。
Grasby同意，要求客户重复选择不仅提供了他们希望收到你的品牌信息的保证，而且还有助于保持数据的准确性。
他表示: “当你将某人添加到电子邮件列表中时，确保客户希望接收你的内容是非常重要的。”。“我们希望保持简明的客户清单，我们也总是确保这样做。”
如何分析客户数据
正确分析客户数据将决定是让数据正常工作还是让数据慢慢衰退。
下面是分析客户数据的四个最佳实践。
分段数据
不同于对所有客户一视同仁，细分数据可以让品牌更好地针对他们的活动，建立更准确的客户档案。
例如，DTC美容品牌Jones Road使用测验来收集顾客喜欢的化妆品色调的数据。根据结果，它再对数据进行细分，并使用电子邮件和短信活动来针对其受众中较小的部分，显示出对每个色调的偏好。
通过向客户发送关于他们实际选择的化妆品色调的内容，该活动将感觉更有意义。
Sharma Brands 创始人尼克•夏尔马(Nik Sharma)解释称，与其处理冗长的 CRM 数据列表，品牌应该通过细分数据，使数据更易于管理。这样做还可以让品牌开展更有针对性的广告活动。
"如果你把你的CRM数据上传到你的付费媒体平台，如像素或Facebook，你可以在他们上传之前对这些受众进行细分，所以你有一个更有针对性的客户画像，" 他说。"因此，例如，与其让你的整个CRM列表上传，你可以按客户的终身价值进行细分。 你也可以按客户购买产品的目的来划分，或者按客户给你的星级评价划分。
Shopify合作伙伴细分分析帮助Shopify商家通过预先构建的细分和洞察力增加重复收入。该平台帮助商店利用他们的第一方数据来寻找机会，如产品旅程、购买周期和其他客户行为，以便在自动活动中使用。它还可以让品牌在电子邮件、Facebook和Google上同步细分，以建立有针对性的活动。
使用数据仓库
数据仓库是从组织中的多个来源收集的大量数据存储。然后对收集的数据进行分段和组织，以便为报告提供动力，并随后为决策提供信息。
GLF Analytics 创始人加布里埃尔•弗里曼(Gabriel Freeman)解释了如何使用数据仓库而不仅仅是数据库，让品牌更好地组织数据，发现更多见解。
"你不需要有很高的技术水平就能将数据自动输入仓库。他说："把它放在仓库里的最大优势是现在你可以访问更广泛的数据集。它有更多的列、字段和其他你可以分析的东西。"
弗里曼补充称，成长型企业尤其需要着眼于数据的大局。
“随着你的成长，我认为你应该关注所有的事情，而不是仅仅使用像 Polar Analytics 这样的插件。这很好，但它只回答了你可以根据他们在后端给你的数据而插入的问题。
“但是一旦你把它放到仓库中，它就能够真正创建任何数据模型，并提出任何你想要的问题。它开启了更多的洞察力，因为只有更多的数据点。”
确定客户群的价值
将客户数据组织成队列，对于跨不同客户群进行比较尤其有帮助。品牌可以分析特定客户群体在客户旅程中的不同时刻是如何参与的。
Grasby 解释了 Inspired Go 如何利用客户群来预测未来的购买行为和参与度。
“我们根据客户采取的行动，比如他们在一定时期内购买的产品，例如60天内购买的产品，来分离出一组特定的客户。然后，我们将这一价值与其它客户群体的行动进行比较。”。
“利用这种洞察力，我们可以说，在顾客第一次购物时，如果他们的购物车里有某种产品，他们在同一个月购买的可能性会增加三倍。”
同样，提供订阅服务的品牌可以使用相同的技术来比较不同的订阅群体和客户。
格拉斯比说:“我们还会将订阅者的行为与一次性购买者进行比较。”“我们会评估与一次性购买相比，我们的订户更有价值。从队列基础来看，每个月的队列基础推动了我们的许多业务。”
使用 Shopify Partner Revear，品牌可以更容易地对受众进行细分，并发现哪些客户对其业务最有价值。使用 RFM 细分，更容易获得更好的客户和防止流失。该应用程序还可以让品牌监测历史和预测客户终身价值，然后通过个性化的方式解决客户细分优化它。
根据客户数据采取行动
最后一步是对收集的客户数据采取行动。为了确保活动在提供时是新鲜的和相关的，关键是在收集、分类和分析客户数据之后迅速采取行动。
一旦你建立了一个活动，比较顾客对每个个性化产品的反应，这是他们感兴趣的东西吗？
Bambu Earth 的戴维•雷库克(davidrekuc)解释了品牌如何利用分类数据，比较它们的个性化产品在吸引消费者方面的效果。
他说:“如果客户数据显示出特定的偏好，就给他们发送个性化的报价，然后对比收到非个性化报价的对照组客户，评估个性化报价的效果。”
Rekuc补充说，客户数据的质量可以根据个性化报价产生的兴趣来衡量:“如果你正在创建有价值的数据点，与控制报价相比，个性化报价会增加价值。”
使用“ Shopify 受众”识别未来客户
在过去，品牌可以依靠第三方数据提供商和cookie来了解他们的受众。回到现在，越来越多的隐私法规，以及有隐私意识的客户，都标志着基于cookie的营销即将结束。想要用个性化体验取悦客户的品牌需要利用其他类型的客户数据来保持领先地位。
为了帮助您识别高意图的买家，提高付费广告的性能，并降低转换成本，尝试使用 Shopify 受众。共享的受众网络可以帮助您在几次点击之后就产生潜在的客户。
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