如何进行客户行为分析

客户行为分析有助于深入了解客户与业务的互动方式。通过识别并应对客户行为趋势，您可以创造更优质的客户体验。

在转向 Shopify 并获得内置分析功能之前，Island Creek Oysters 并未察觉自身存在极高的购物车放弃率。在 Shopify Masters 节目中，首席执行官 Chris Sherman 表示，这些数据挑战了团队最初的假设——即愿意为优质牡蛎付费的客户不会太在意运费。

“但顾客在结账时，会发现运费占商品成本的比例相当高。”Chris 说。

Island Creek Oysters 改变定价模式并将运费计入产品成本后，购物车放弃率几乎消失，收入翻了三倍。

本文将探讨客户行为分析如何为您的品牌带来益处，以及如何开展评估。

什么是客户行为分析？

客户行为分析（或消费者行为分析）是指考察客户在整个客户旅程中与品牌的互动方式，涵盖从最初发现到购后阶段的全过程。

分析客户行为涉及研究定量数据（如购买历史和平均订单价值）以及定性数据（如客户反馈、评论和社交媒体情绪）。企业常用的其他客户数据类别包括：

• 人口统计数据
• 心理统计数据
• 行为数据
• 交易数据
• 参与度数据

客户数据可帮助您识别模式、预测未来行为，并调整产品服务及营销策略，从而改善客户体验。

客户行为分析的益处

客户行为分析的重要性在于它有助于了解消费者在购买和使用产品或服务时的具体行动。以下是其能为业务带来的主要好处：

使产品与客户需求保持一致

客户行为分析可帮助您创建更符合受众需求和期望的优质产品。

农产品订阅服务 Odd Bunch 推出初期，允许客户创建自己的不完美食材盒且每件单独定价。当销售停滞、客户停止订阅时，公司通过分析行为和反馈意识到：让客户单独选择和支付食材费用会造成选择困难。

创始人 Divy Ojha 在 Shopify Masters 中表示：“消费者传达出对产品不太满意的信息。他们必须每周进去选择想要的东西，这感觉像是一项苦差事。这让我大吃一惊，因为我的假设恰恰相反。”

随后该公司转型，允许客户在几种尺寸和组合选项中进行选择。此举提升了客户满意度，销售额也随之增长。

创建更具共鸣的信息

客户行为分析能揭示哪些信息最能吸引您的受众。

Rocco 的迷你冰箱价格昂贵，购买决策周期较长。这一较长的购前窗口期为品牌提供了测试多种信息的机会，以观察客户偏好。

Rocco 测试了多则广告，并通过转化率、钩子率（观看视频至少三秒的人数占比）及点击率来确定最有效的信息。分析显示，关于冰箱功能的信息对客户吸引力不强。

联合创始人 Alyse Borkan 在 Shopify Masters 上表示：“使用更具生活方式导向、情感化或专注于解决家庭问题的方案作为主要信息效果最好，而非专注于产品的具体细节、存储内容及其工作原理。”

基于此，Rocco 创建了突出冰箱如何融入生活的广告和网站文案。例如，首页强调冰箱将改变待客方式，文案写道：“这是您未曾知晓却不可或缺的生活升级。”

实施更好的流程

您可以利用行为数据构建更优流程，饺子和面条品牌 MìLà 便是如此。

随着品牌学习如何向客户运送冷冻物品，他们与一家第三方物流 (3PL) 公司合作。但很快收到客户投诉，称收到了错误产品且食物已融化。

为此，MìLà 主动联系配送时间超过三天的客户，确认产品是否保持冷冻状态。这些信息使他们能够重新调整后续配送所需的干冰量，并改进仓储和运输流程。

MìLà 还在常见问题页面解释了运输策略，说明使用“温度稳定型干冰”并用隔热衬垫包裹；若运输延误影响质量，产品将重新发货。

如何进行客户行为分析

1. 细分受众
2. 收集数据
3. 寻找行为模式
4. 头脑风暴并实施改进措施

以下是进行客户行为分析以更好地了解客户，并利用这些知识改善营销策略的方法：

1. 细分受众

开始客户行为分析的一种方法是细分受众。这一步可以揭示问题是影响了整个群体，还是仅特定群体。

细分也有助于确定优先处理的问题。例如，若面临多个问题，可先从解决影响高价值客户的问题入手，因为他们是最大消费群体，其体验不佳对收入的负面影响最大。

访问细分功能时，可根据购买行为对客户分组，例如不再活跃的客户、退货率较高的客户或多次购买的客户。

为提升效率，可联系这些客户询问相关问题以了解其行为。在 Shopify Forms 的特定落地页上创建内联表单（非弹出窗口），并通过电子邮件发送给不同客户群。由于 Shopify Forms 与细分功能相连，您将能根据回复创建更聚焦的客户群体。

细分对于拥有大量数据的大型企业最为有用。若小型品牌客户的购买行为差异不大，可跳过此步骤。

2. 收集数据

收集关于客户如何与品牌互动的多维度数据点，能使客户行为分析更加有力。

数据应包括定量指标（如购买历史、购物车放弃率、平均订单价值、邮件和广告点击率）和定性洞察（如客户反馈、支持工单主题、社交媒体评论）。

以下是一些可用的数据来源：

• 网站分析：Shopify 分析功能和 Google Analytics 等工具可追踪浏览模式，描绘客户转化旅程。Shopify 分析功能提供多种获客报告、行为报告和自定义报告，为您提供特定的客户数据。
• 客户关系管理（CRM）：CRM 系统记录客户互动及购买、支持历史，助您构建客户画像。Shopify 商家可使用管理后台的“客户”部分追踪类似数据。
• 购后调查：在购后邮件中发送问卷链接，可在品牌印象最深时收集直接反馈。Shopify App Store 上有几款调查应用可供选择。
• 广告：数字和社交媒体广告指标能揭示最有效的信息传递类型。Shopify 用户可下载 TikTok 应用添加像素，或使用 Facebook/Instagram 应用添加 Meta Pixel，以分析社交媒体广告表现。
• 社交媒体：社交聆听工具能帮助您更好地了解客户情绪及品牌在社交平台上的呈现方式。
• 客户服务：客服数据有助于识别产品痛点、支付方式偏好、配送选项等问题。

3. 寻找行为模式

此时细分可能派上用场。通过将受众划分为不同群体，您可以识别各群体的客户偏好。

然而，细分并非唯一方法。您还可以使用 Sidekick，这是一个内置于 Shopify 管理后台的 AI 助手。Sidekick 可全面访问 Shopify 分析数据和客户信息，并根据自然语言请求帮助解析数据、发现规律。

您可以从 Shopify 管理后台任何页面访问 Sidekick，点击屏幕左下角的“Sidekick 对话”即可开始。

一些品牌还使用 AI 预测分析，该工具利用机器学习模型查看当前数据（如购买历史）并预测客户未来行为，将原始数据转化为可操作的见解。

4. 头脑风暴并实施改进措施

了解客户行为数据后，您可以构思解决方案，然后实施并测试。

例如：

• 若购物车放弃率较高，可尝试提供免费配送（如 Island Creek Oysters）。
• 若收到大量配送相关支持工单，可改变产品配送方式（如 MìLà）。
• 若流失订阅用户，可尝试不同的产品捆绑选项（如 Odd Bunch）。
• 若广告表现未达预期，可尝试侧重生活方式而非产品本身的文案（如 Rocco）。

像 Sidekick 这样的 AI 工具还可以帮助您为特定商店构思解决方案。