客戶多久（以及多少）使用您的產品或服務？他們如何使用它？

產品或服務使用狀況是另一種按行為對客戶進行細分的常用方法，它基于客戶購買產品或服務或與產品或服務交互的頻率。

客戶多久與 Airbnb 一起旅行？客戶多久從亞馬遜購買產品？

對于 B2B SaaS 公司，客戶實際登錄和使用您的軟件的頻率如何？他們花了多少時間？他們如何使用它？他們使用什么功能？有多少來自同一帳戶或公司的用戶正在使用它？

使用行為可以是忠誠度或流失率的強有力預測指標，因此也是終身價值。

在最近的一篇文章《 How to Use Customer Behavior Data to Drive Revenue》中，我分享了一個例子，說明 Netflix 如何利用客戶使用數據根據用戶每月的內容消費來構建行為細分，最終使他們能夠降低流失率并增加客戶生命周期價值達到高管估計每年為公司節省 10 億美元的程度。

這個 Netflix 用例是基于數量的使用細分的一個很好的例子。

基于數量或使用頻率的細分

• 重度用戶（或“超級用戶”）是花費最多時間使用您的解決方案和/或最頻繁購買的客戶。這些往往是您最熱心和參與度最高的客戶，他們通常也最依賴您的產品/服務。
• 平均或中等用戶是定期使用或購買的客戶，但不是很頻繁。通常這些可以是基于時間或事件的。
• 輕量級用戶是使用或購買的客戶與其他客戶的比例要低得多。根據您的業務，這甚至可能意味著一次性用戶，但同樣，這取決于您與其他客戶群的相對使用情況。

這些基于使用的行為細分對于理解為什么某些類型的客戶會成為重度用戶或輕量級用戶非常寶貴。通過以這種方式進行細分，您可以測試不同的操作和方法，以增加現有客戶的使用量，并吸引更多新客戶，從而更有可能遵循與您的超級用戶相同的使用行為模式。

隨著時間的推移，監控客戶使用行為的變化至關重要。通過這種方式，您可以在總體級別（以衡量整體業務績效）和單個客戶級別（例如，識別客戶是否可能處于高流失風險中）識別問題和機會。

基于使用質量的細分

雖然使用的數量和頻率肯定是有價值的行為部分，但高使用率并不總是轉化為為為客戶和最終為您的業務提供的大部分價值。

例如，SaaS 客戶可能有大量的產品使用行為，但實際上事情可能并不像表面上看起來那么美好。也許他們是：

l  沒有盡可能全面有效地使用產品

l  僅利用解決方案中最重要的特性或功能的一小部分，

l  現在只使用該產品，因為他們不得不這樣做，但不滿意并希望長期轉向競爭對手。

客戶何時最有可能購買或與品牌互動？

傳統意義上，基于場合和時間的行為細分既指普遍場合，也指個人場合。

• 通用場合適用于您的大多數客戶或目標受眾。節假日和季節性活動是一個典型的例子，消費者更有可能在節假日前后或一年中的某些時候進行某些購買。
• 經常性個人場合是個人客戶在一段時間內不斷重復的購買模式，包括生日、紀念日或假期等年度場合，商務旅行等每月購買，甚至是停下來喝杯等日常儀式每天早上上班路上的咖啡。
• 罕見的個人場合也與個別客戶有關，但更不規則和自發，因此更難預測，例如參加朋友的婚禮。

雖然這些可能很難預測，但它是可能的（您可能還記得幾年前的頭條新聞，Target 著名地使用銷售點數據來確定何時根據何時向女性推銷尿布和其他嬰兒產品他們之前已經購買了妊娠試驗。）

按時間、星期幾等定位細分

基于時間的行為細分的另一個更現代的應用與客戶更傾向于與品牌互動或更容易接受優惠的時間有關。

個人客戶閱讀電子郵件、瀏覽社交網絡、研究產品和消費內容的偏好中的行為模式都是可以用來幫助營銷人員了解針對不同客戶提供優惠的最佳日期和時間的示例。

Netflix、Dominos、Open Table 和 Hotel Tonight 在周五給我發郵件的次數比一周中的任何一天都多。為什么？內容、披薩外賣以及最后一刻的餐廳和酒店預訂都是我在周末更有可能消費或購買的東西。

自上次購買或操作以來經過的時間段

另一種基于時間的方法是根據自上次購買或操作以來經過的時間量來預測客戶何時最有可能進行購買。

例如，客戶可能更有可能在初次購買后的幾周或幾個月內再次購買，或者相反，在購買后經過一定時間后，進行追加銷售或交叉銷售購買的可能性要小得多。初次購買或續訂。

你的客戶有多滿意，真的嗎？

NPS調查和其他類似的客戶反饋機制無疑是幫助衡量客戶滿意度的有價值的方法，但您不能僅依靠這些。

以下是三個原因：

• 通常只有一小部分客戶參與
• 無論您是每年、每半年、每季度、甚至每月或每周進行一次調查，這都會在數據收集點之間留下大量時間，讓您在很長一段時間內處于黑暗之中，在此期間客戶的滿意度水平可能會急劇下降改變。
• 僅僅依靠 NPS 作為客戶體驗指標是一種無效的方法，因為它不能準確地反映客戶在客戶旅程不同階段不斷變化的需求和體驗。

 客戶的行為可以成為衡量滿意度的更準確和可靠的來源，尤其是可以在客戶旅程的每個階段實時捕獲和更新的數據。

有許多可用的數據源可以利用客戶行為來衡量客戶在任何給定時間的真實滿意度。負面客戶體驗的證據可以在許多地方找到，并通過整個組織的許多不同渠道、系統和工具檢測到。當然，對于積極的客戶體驗也是如此。

呼叫中心、支持門戶、幫助論壇、計費和 CRM 系統以及社交媒體只是這些數據可能存在的一長串示例中的一小部分。

首先按滿意度對客戶進行細分（與所有細分一樣），您可以為每個細分確定適當的操作方式，然后根據其潛在的業務影響對其進行量化和優先級排序。

通過按滿意度對客戶進行細分，您可以確定以下問題的答案： 

• 在任何給定時間，您的哪些客戶最滿意和最不滿意？
• 哪些因素對客戶滿意度影響最大？

誰是您最忠實的客戶？您如何最大化他們的價值并找到更多像他們一樣的客戶？

您最忠實的客戶是任何公司最寶貴的資產（可以說是員工除外）。他們的留存成本更低，通常具有最高的終身價值，最重要的是，可以成為您最大的品牌擁護者；每個客戶關系的最終目標。

通過行為數據，可以按忠誠度對客戶進行細分，以幫助您識別最忠誠的客戶并了解他們的需求，以確保您能滿足他們。

忠誠的客戶可以成為提供特殊待遇和特權的計劃的完美候選人，例如獨家獎勵計劃，以培養和加強客戶關系并激勵未來的持續業務。

此類計劃的一些經典 B2C 示例包括航空公司的飛行常客計劃、“白金”信用卡會員或酒店和賭場的首選客人。

除了最大化忠誠客戶的收入之外，還有許多其他潛在的好處可以增加關系的終生價值，例如推薦、推薦、認可和推薦、參與案例研究、提供產品反饋，最重要的是，分享積極的與同齡人的口口相傳。

使用客戶忠誠度行為細分來為重要問題提供有價值的答案，例如：

• 客戶旅程中產生忠誠度的關鍵因素和行為是什么？
• 哪些客戶是忠誠度或擁護者計劃的最佳候選人？

 您如何才能讓最忠實的客戶滿意并最大化您從他們那里獲得的價值？

不同的客戶對什么感興趣？

了解客戶的個人和職業興趣是個性化、客戶參與和交付價值的關鍵。

基于興趣的行為細分有助于提供個性化的體驗，讓客戶保持參與并再次光顧。無論您的目標是增加產品使用率、通過交叉銷售或追加銷售優惠來瞄準客戶，還是提供正確的內容和溝通以培養客戶并幫助他們沿著購買路徑或倡導路徑前進，這都是正確的。

Netflix、亞馬遜和 Spotify 使用推薦引擎來完全根據客戶的行為興趣來推薦內容和產品。

利益行為的一大優勢是能夠將特定利益與其他潛在相關利益隱含地聯系起來。

這樣做時，每次捕獲客戶興趣行為時，您不僅在衡量客戶對特定主題的興趣水平，而且還增加了可能有效吸引該客戶的其他潛在興趣/主題的數量。

推斷的行為興趣機器學習可以幫助擴展流程。隨著越來越多的客戶參與和互動，隨著時間的推移，將有更多基于興趣的行為需要發現、推斷和權衡。

您的客戶的參與度如何？誰是您參與度最高和最少的客戶？

在本文前面，我談到了基于使用的行為細分，它特別涉及客戶與您的產品或服務的交互。雖然按參與程度對客戶進行細分可以包括使用情況，但它還包括更廣泛的客戶與您的品牌的互動，這對于衡量客戶關系的強度同樣有價值。

您如何定義“參與度”會因您的公司和您的角色而異，如果客戶對您的品牌有積極的體驗，因此愿意更頻繁地互動并花更多時間與您的品牌互動，這通常是積極成果的好兆頭。

客戶花在與您的品牌互動和獲得積極體驗上的時間越多，就越有可能：

• 信任正在增加。
• 對品牌的積極認知正在形成。
• 他們的品牌關系正在加強。
• 他們正在考慮購買。

 在客戶旅程的購買前和購買后領域，參與度都是一個有價值的指標。

例如，您可以使用基于參與度的細分來了解不同潛在客戶在您的預購漏斗中的參與度，或者現有客戶在您的用戶社區中的活躍度。

您可以衡量單個客戶/聯系人級別、整個公司或客戶級別或兩者的參與度。在任何一種情況下，根據客戶的參與程度對客戶進行細分對于了解在任何給定時間哪些客戶與您的品牌互動最多和最少以及為什么，以及最重要的是弄清楚您將采取什么措施都非常有價值。

用戶狀態是根據他們與您的業務的關系對不同客戶進行行為分類的另一種方式。

以下是一些最常見的用戶狀態示例：

• 非用戶
• 前景
• 首次購房者
• 普通用戶
• 叛逃者（轉投競爭對手的前客戶）

 但是，根據您的業務，您可能擁有許多不同的可能用戶狀態。

例如，具有免費專業模型或免費試用模型的公司可能具有“免費增值用戶”或“免費試用”用戶的狀態。