每个企业面临的挑战在于如何获取忠诚客户。但如何在众多竞争者中脱颖而出呢？
如今，市场上信息供给过剩，消费者几乎被各种信息淹没。那么，该如何吸引客户并使其对产品产生兴趣？
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个性化沟通始于数据收集与评估
今天的客户期望得到个性化的对待和沟通。因此，一切始于收集和评估数据，以了解客户真正感兴趣的内容。
在电子商务领域，企业通常拥有大量未被充分利用的客户数据。例如，当用户在在线商店订购服装时，已透露地址、性别和尺码等信息；通过分析购物车内容，还可推断出客户的品味偏好。
这一发现可推广至其他客户。若某人购买了自行车，将其购买记录与其他客户对比后，若发现他人常同时购买头盔，后续通过邮件等方式推广该商品便十分合理。这种基于个人兴趣的优惠方案，能有效吸引客户回流并促成复购。
购买过“自行车”产品的客户列表示例（来源：plus-IT 的 EBI 分析软件）
实体零售的数据化转型策略
电商中相对容易实现的数据应用，却给实体零售带来挑战。顾客进店购物后离开，缺乏特定客户数据存储。虽然收银系统能分析关联购买，但进一步分析因信息缺失而变得困难。
为更好评估实体零售客户，需引入数据评估系统。一种有效方法是推行会员卡制度（如Payback模式）。其优势在于注册时可收集基础数据，并在后续购买中逐步积累行为信息。通过精准推送感兴趣的活动，可实现附加销售并增加营业额。
同时提供实体店和在线销售的企业，可将在线账户与会员卡关联，以获得对客户的全面视角。针对忠实客户的专属折扣活动，能显著提升消费者的购买意愿。
哪些关键指标很重要？
首先需明确获取哪些数据以制定具体促销方案，进而评估数据、锁定潜在目标客户并提供特定优惠。
在电子商务中，访客追踪、首次访问、重复访问及页面停留时长等指标，对识别客户和访客购物行为至关重要。
数字化也为实体零售提供了更多信息支持。借助摄像头计数、WLAN传感器、收银数据和信标（Beacons），可测量以下新指标：
- 访客总频率
- 新访客、回头客和路人
- 门店排名
- 访客忠诚度
- 转化率
- 销售额
- 预测数据（如基于天气预报）
整合这些数据有助于企业主获得业务的全面视角，从而做出切实可行的决策以提升销售业绩。
关于作者
Carina Gaßmann 担任 plus IT GmbH 电子商务商业智能部门负责人，协助客户（特别是电商和多渠道零售商）实施业务流程可视化仪表板。
这篇客座文章来自 plus-IT GmbH。该公司专注于商业智能，为在线零售商提供全面的电子商务分析、优化软件解决方案及定制化咨询服务，致力于赋能企业基于现有数据做出明智决策，从而长期优化经营成果。