介紹
投資回報率，你可以說這就像贏得奧斯卡的上漏鬥行銷。這也許並不遙遠：先找到新客戶，然後再找到競爭對手，培養現有客戶，然後再重新發現競爭對手......並且做到經濟高效。
在當今擁擠的數位市場中優化結果不僅僅是個人化——在正確的時間獲得正確的產品或功能，以正確的前景或客戶的資訊——它就是在規模上做：每次，對於每個人。這需要明星的力量。為此，您需要有效的客戶建模。
以任何其他名稱進行客戶建模，不是客戶建模
您可能聽說過客戶細分、個人資料或角色等術語。它們聽起來像是客戶建模，通常可互換使用。但是它們實際上非常不同和進步，每個新的數據層都建立在它之前的水準上。這也是術語，以及他們各自做什麼，可能會變得混亂的原因之一。
因此，雖然個人資料、角色、客戶細分和客戶建模可以使用相同或類似的聲音，但他們在不同深度和活力度下使用的資訊。但也許最重要的是，它們反映了兩種不同的觀點：哪種類型的客戶適合我們？哪些類型的客戶認為我們適合他們？
總之，客戶建模可以幫助營銷人員克服自己的偏見，更深入地瞭解客戶和潛在客戶的優先順序。所以，讓我們看看，從最一般到最個人化。
配置檔和細分是更通用的看待客戶的方法
設定檔 使用人口統計學、心理學和可操作資料：
- 人口數據 基本上是消費者的大局，是消費數據中最廣泛、最緩慢的類別，如年齡、地點、性別、教育程度、配偶、子女、軍史、職業、收入、宗教、車輛類型和年齡、自有住房等。
- 心理數據 是消費者關心或不關心的時間快照。它可以包括流行文化偏好、他們參加或避免的活動、他們參與或避免的互動、對價格或產品的反應、建議等。
- 可操作性 可以傳達相當於讓我們做午餐，幫助行銷人員了解消費者希望如何參與 - 這可能與品牌想要參與方式大不相同。他們喜歡電子郵件還是普通郵件？網上購物，親自或訂購：使用優惠券，或不使用優惠券;他們讀或不喜歡哪些出版物;等等。
你可以說，配置檔使營銷人員對整個消費者群體有更狹隘、更具體的看法，主要使用固定或緩慢移動的特徵。這些規模較小但規模仍然相對較大的市場觀點有助於產品和新業務開發人員改進產品設計。市場研究人員用它們來瞭解市場規模。需求基因和內容營銷人員將其用作開展營銷活動的起點。
客戶細分 通過將消費者細分為具有共同 需求、行為和偏好的群體來細化市場觀點。
細分有助於營銷人員完善營銷計劃。它可用於客戶獲取以及忠誠度計劃。從數據角度來看，分割基於分析中使用的相同數據元素，更加強調心理和可操作的數據元素。細分可以提高目標定位和參與效率。
營銷人員通過角色和客戶建模獲得個人服務
個人化的挑戰在於大規模地進行。人工智慧和其他技術正在改變這種變化，現在了解消費者的速度正在趕上。在某些方面，角色是早期的殘餘：雖然它們確實與配置檔和細分相比增加了特異性，但這種特異性仍然不是特別動態。個性化真正起飛的地方是客戶建模。
角色 是虛構的人物，建立在客戶配置檔中的基本假設（如果使用時進行細分），包括情感和行為觸發因素。角色識別個人資料中廣泛的筆劃購買模式。雖然這種額外的洞察力層是有用的，但它仍然被泛泛而論於大群人中相對緩慢移動的數據模式或大局模式。
相比之下，客戶建模用於通過分析不同維度的消費者數據來預測行為。它是個人化、市場回應性和投資回報率的關鍵，並建立客戶形象和角色。
關鍵區別，引用 吉姆·諾沃，是行動的重點。客戶建模會查看年齡、電子郵件偏好和地址的靜態標識碼，以識別隨著時間的推移可能採取的行動。例如，「如果此客戶在接下來的 Y 天中確實/不做 X，則不太可能這樣做 Z。理解此類行為所需的數據類型絕不是靜態的，並且不能整齊地生活在一個甚至幾個域上。例如，社交和在線行為提供了行為資訊的母體：潛在客戶共用哪些類型的資訊？多久一次？和誰在一起：親密的朋友，家人，同事？需要同意什麼？如何鏈接標識碼？好消息是，在當今的數位世界中，所有這些現在都可以大規模使用。
通過客戶建模瞭解您的品牌需要回答的問題，然後設置必要的收集點、測量和跟蹤元素，整個世界都可以成為個人化元素。
投資回報率建模：這是所有關於行為...和數據
事實上，營銷人員正在做他們一直做的事：尋找行為模式。改變的是當今技術可以揭示的模式的廣度和深度，供營銷人員使用。你可以說，這是一個數據和規模的問題，以一個速度，讓營銷人員跟上他們的客戶...和業務的需求。
投資回報率優化的客戶建模通過測量客戶的價格彈性來確保向每個客戶提供優化價格。它與定價和引導目標以及確定最有效的介質配合良好，有助於提高獲利率。
除了投資回報率，建模的其他用途
回應建模 包括驗證和測試客戶響應數據和資訊，然後根據客戶對促銷的反應程度對客戶進行排名。可以進一步細化分組和子組，以滿足活動需求。
預測客戶行為的建模在預測購買概率和頻率、支出能力、支援服務使用和忠誠度（基本上）中很有用，基本上就是客戶的終身價值。此類模型在活動設計和優化方面尤其有用，從而產生更可靠的預測、開發、客戶和資產管理結果。
在 衡量市場影響方面， 建模的多維性質有助於減少或控制我們不停擁擠和競爭激烈的數位世界可能造成的偏見和混亂。這些數據有助於團隊更好地衡量活動有效性以及財務預測、資產管理和客戶預算管理。
隨著我們數位世界的加速發展，消費者會獎勵客戶建模能夠實現的正宗、個人化行銷。準備好發光了嗎？是時候謝幕了。
使用客戶建模的不同方法
外賣
客戶建模不同於客戶細分、配置檔和角色，後者主要基於靜態過去數據進行更通用的分組。另一方面，客戶建模側重於客戶的未來和更具體的行為方面以及前景。建模是個人化上漏鬥營銷活動和策略以確保投資回報率的強大工具。
