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社交媒体专家总是在讨论“对话”——我们如何需要加入客户已有的对话，或是如何需要成为引导对话的人。我们能创建一个对话，但是我们不要忽略它真正意味着什么。
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每次在我们为企业社群建立简讯、建立社群结构或者细分列表，来给客户提供具体的、个性化的营销时，我们都在和他们沟通。那么他们如何反过来与我们沟通呢？他们回复我们的邮件吗？他们写简讯并发给我们吗？当然不，我们的客户会以行动回应。在现实世界，他们购物、买东西或与别人分享体验，而在数字世界，他们访问、点击、转发和点赞。当你的客户行动时，就是判定你正处于对话中并建立了有效营销的时候。
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我们明确定义的角色会帮助客户定义如何在市场中看待我们，并鼓励他们支持我们的品牌。我们的社群结构能使客户围绕在我们的品牌周围。对话当然需要持续下去，然而企业和客户之间的关系不是你可能认为的那种“好兄弟”类型——当客户以行动回应时，我们必须以价值回应。客户想要与那些会回应他们，并愿意与比仅仅“完成交易”的家伙们做到更多的企业做生意。就是这个道理。
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利用“RFM模型”追踪（和改变）客户行为
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现在似乎人人都喜欢谈论大数据——特别是讨论大量数据是如何帮助我们做出关键的商业决定的。问题是大多数情况下，我们不是真的需要那么多数据来做出一些会带来重大影响的决定。甚至太多企业在大片“数据森林”中跋涉，而不知道它们想要找些什么。
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事实是这样的：大数据可以帮助你检验、证明你已经知道的事，但是不能太痴迷于大数据以至于忽视了“低果先摘”的道理——你极有可能忽视了那些近在眼前的潜在营利机会。我们在第七章讨论了星巴克如何从600多万会员中得到一个应该是不言自明的、非常简单的结论。那么我能告诉你些什么呢？
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你的询问卡片、销售时点情报系统、自动软件和其他任何销售和营销工具都能帮助你捕捉客户信息，并了解客户想法。反过来，你能用这个信息来为他们提供更好更有针对性的营销努力。例如，通过了解个人客户的下列问题，可以得到一些分析：
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·这个人何时第一次光顾了你的企业？
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·他多久光顾你的生意一次？
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·这位客户的平均花费是多少？
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·这位客户最经常购买的产品是什么？
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通过了解你客户在集体中的下列问题，可以做出更多的分析：
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·哪些客户构成了你企业的前20%？
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·最近哪些客户与你做生意了？
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·在过去的30、60、90或120天里哪些客户没有光顾你的企业？
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收集大量数据与我建议你要处理收集的数据间的主要区别在于，我建议你的处理方法可以基于客户实际行为——主要是他们的购买模式，来获得有关你对客户的了解和对消费者的洞察。我也建议你加快对“低果先摘”、“无痛”改进业务和获得最大化利益的策略考量。我不建议你通过只是了解你的客户是谁、他们何时过生日等信息建立一个无穷的数据库。相反，我想让你能够基于客户的实际行为而获得可行的见解。这是建立客户数据库的最有力方面，而且这为未来利益的提升提供了最佳的机遇。
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大数据热就是捕捉大量数据，并使用现代计算力量来筛选数据。大多数企业因为捕捉到大量信息而兴奋不已，以至于忘记阐明它们真正想要什么。要记住的是大数据不需要有多“大”。你仅仅需要针对你想要了解的信息来收集收据，问你想知道答案的问题，并基于想要得到的结果展开工作。
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让我来分享一下我自己企业的黄金法则之一：如果你收集的数据不能告诉你接下来应该做出的行动，那意味着你压根儿就不需要这些数据。从明确你想知道什么和想完成什么开始，幸运的是，这个过程并不难——而且它能产生巨额利润。现在，让我们更上一层楼。
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新近度、购买频率和消费价值模型（RFM）
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留意客户的购买模式会大有裨益，原因多种多样——也许最重要的原因是它让你警惕现有客户可能正在流失这一事实。当然，一些信息能给你赢回这位客户的机会。例如，如果一位客户在六个月内没有光顾你的企业，这个人真的依然是你的客户吗？购买模式在其他领域也是有帮助的，比如何时一位客户的购买频率增加，或另一位客户何时突然大量减少消费。你要确保留意这些不同的信号。
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企业使用三个关键标准——新近度、购买频率和消费价值模型（RFM模型）——来确定它们的最佳客户和最具价值客户。这个模型是一个被零售和专业服务业广为采用的标准方法，以下是建立这个模型的方法：
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·新近度（Recency）。客户上一次与你做生意是什么时候？比较六个月前与你做生意的客户和上周与你做生意的客户。你认为谁现在对你更具价值？显然，是最近与你做生意的客户。过去的行为总是对未来行为的一个良好预测指标。那些最近与你做生意的人就是你最佳的潜在客户。
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·频率（Frequency）。一位客户与你做生意的频率是怎样的，他一次会买多少商品？那些经常和你做生意的客户更可能继续这些行为。
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·消费价值（Monetary Value）。在某一特定的时间内，客户消费多少钱？一位客户消费得越多，他就更可能继续这一行为。
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