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2.3.4 顾客分类
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网络数据使得很多全新的分析方法成为可能。其中一种是根据顾客的典型浏览模式将他们进行分类。比起传统的基于人口和销售的分类，这种分类提供了一个关于顾客的全新视角。另外，这种分类也可以产生独特的见解和行动。
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考虑一个名字为梦想者的基于浏览行为的分类。梦想者们重复地将某件商品放入他们的购物车，然后又取消。梦想者总是多次添加和取消同一件商品。对于某些昂贵的商品，例如，电视或者电脑，这种情况尤为常见。不难找出哪些人进行了这样的重复操作。而一旦他们被发现了，你可以做些什么呢？
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一个可取的方法是看一下这些顾客正在取消哪些商品。也许某个顾客正在看一个非常昂贵的高清电视。你在过去已经发现这个顾客经常挑选价格过高的商品，在重复选择和取消很多次之后，却最终购买了另一件稍微便宜一些的商品。那么，给他发一封电子邮件，并告诉他那些具备大多数相同特征但稍微便宜一些的产品，或许可以帮助他迅速下定决心完成购买。
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从网络数据中崛起的新分析
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有很多种数据源都可以用于顾客分类。销售、人口统计、问卷反馈只是其中几种。现在，还可以根据浏览行为对顾客进行分类。从中可以了解顾客的购物风格和思考过程，并为你的分类准则提供一个非常重要的、额外的维度。
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另外一种方法也随处可见。对顾客取消购物车商品的统计信息稍加调整，便可用于对顾客进行分类。在企业看来，购物车中的商品被取消通常意味着失败。然而，通过查看浏览历史，可以确认有10件被取消的商品是由于某个顾客定期重复地取消很多商品导致的。因此，其取消商品的次数可以降低，而且所有对这件商品的取消都可以看作同一次取消。这使得对商品取消有了更加清楚的认识。将这类顾客的统计数据调整后，平均的取消率要比开始时更低一些。不仅新的数字看起来更漂亮，而且它们也是对现实更加真实的反映。
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2.3.5 评估广告效果
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更好地评估付费搜索和广告效果是用户网络数据所产生的另一种高影响力的分析。传统的网络分析专家仅提供一些高度概括的信息，如点击总数、搜索总数、每次点击或展示费用、点击次数最多的关键词，以及网页位置统计等。然而，这些指标都是总体水平的指标，是对个体浏览会话的总体反映。它们的使用环境也通常仅限于网络渠道。
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这意味着所有的统计信息都基于通过搜索和广告点击产生的单个会话。一旦顾客离开网站，并且网络会话结束，分析的范围也到此为止。统计信息里并没有考虑过去和将来的访问。通过整合顾客的浏览数据，并将视野拓展到其他渠道，有可能在一个更深的层次上对搜索和广告效应进行评估。
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■ 广告或搜索词所产生的网站访问，是否和最有价值的顾客或价值最低的顾客相关联？
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■ 在顾客第一次点击之后的数天或数周内，最初的会话有多少转化为了销量？
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■ 某些推荐网站是否比其他网站吸引了更多的访客，并且销量更高？
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■ 通过对其他渠道的活跃度进行跨渠道的分析，网络广告和搜索所产生的购买兴趣是否导致了第二渠道的销量大幅降低？
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让我们来看一下这个来自金融机构的例子。信用卡申请已经随处可见，在电子邮件、杂志、网络中，到处都能看到申请信用卡的广告。本例中的银行理解“眼球和点击”仅仅是整个营销的一部分。在点击之后，你才能够看到广告投放带来的价值。
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银行进行了大规模的分析，并且挖掘到了更深的层次，而不局限于最初会话中的点击。它们还跨时段地查看顾客的数据和会话，以评估申请进度、顾客服务查询、信用卡发放、激活和初始信贷消费。这些点击之外的广告效果，可以帮助我们更加全方位地了解如何成功地投放广告并且更明智地分配广告预算。
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为什么把你自己局限在当下
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仅仅了解那些始于广告、电子邮件链接或搜索的单个网络会话所带来的产出，会错过真正的关键点。很多顾客会回来继续完成他们之前的交易，甚至会通过不同的渠道。传统的网络分析专家不会考虑初始会话之后的行为，也不会考虑会话之前的行为。请升级你的技能以处理这两种情况。
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利用详细的、顾客层面的网络数据，可以通过更广阔的视野，而不仅仅是初始网络会话的汇总结果，以真正理解哪些广告、关键词或推荐网站导致了“最优”的点击。通过这些扩展的、跨渠道的、跨时段的视野所提供的额外知识，可以看到一些之前看不到的景象。能够理解这种更深层关系的企业将有机会使用新的战略，这些战略是那些使用传统分析方法的企业所无法理解的。这是一个颇具竞争力的优势。
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2.4 本章小结
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以下是本章的重点内容。
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■ 整合详细的、顾客层面的网络行为数据，将有能力改变企业对顾客的认识。
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■ 正如交易数据引发了分析能力和分析深度的变革，网络数据同样会把分析带到新的高度。
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■ 还有一些其他的客户接触点可以通过类似于网站的方式被追踪到，例如，信息服务亭、移动电话应用等，同样的原理对它们也适用。
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