2. 与公司的互动历史
这些数据包括以下信息：
所有购买和客户活动（包括一个人花了多少钱）；
当前订单的状态；
网站访问次数、购买历史、参与促销活动等；
请求频率。
例如，知道客户从您这里购买了同一类别的几种产品，您可以向他提供合适的相关产品。互动历史记录可帮助您将客户细分为特定类别并创建个性化优惠，从而增加首次互动后重复销售的机会。
除此之外，这些数据还用于计算单位经济效益和客户对企业的价值：用户在与公司互动的整个期间为公司带来了多少钱。
3. 其他数据
这个数据块极其灵活且多样。所有不属于前两个块的数据都放在这里。例如，有关顾客偏好的信息不是在其购买的背景下，而是一般性的。内容将取决于地区、业务特征以及公司追求的目标：
顾客偏好；
专业假期日期；
评论；
首选的付款和送货方式；
亲人的生日；
人生价值观；
客户的兴趣领域、爱好等等。
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假设一家公司有一定的客户群。但迄今为止它还没有为企业提供任何服务。数据需要结构化。这是对其进行定性分析并从中受益的唯一方法。将所有用户划分为特定组称为细分。
该公司根据一定的标准将所有数据分成几块，以便与各个部分建 c级执行名单 立更精准、更有效的互动。这种方法可以帮助企业将大量资源投入到可以产生最大效益的地方。
通过细分客户，企业可以针对特定群体制定定制策略，提高每个客户的忠诚度，增加销售额并减少必要的营销成本。
1. 按忠诚度
通过忠诚度或客户“温度”进行细分，您可以识别和追踪对您的品牌最感兴趣或最不感兴趣的人。
冷门顾客是指那些没有听说过该产品的顾客。应该向这些人介绍公司的情况，并让他们对特定优惠感兴趣：促销或折扣。
2、“温暖”顾客已经与品牌进行过互动，但不是常客或尚未完成目标行动。忠诚度计划或个性化服务适合他们。
3.“热门”顾客是常客，忠诚的顾客。他们已经达成了多笔交易，并准备购买更多。他们高度重视该品牌。
具体来说，可以根据客户的忠诚度进行更细致的划分。不同的用户可以与特定的颜色相关联，从而更容易地对其进行细分并帮助建立个性化的互动：
2. 根据行为
客户根据行为进行分类——他们如何与产品或服务互动。这里需要考虑购买频率、平均支票、参与度、活动等参数。