電子商務客戶細分：為什麼需要它以及如何在 Shopify 上使用它

想像一下，客戶每月從在線商店購買特殊狗糧（敏感胃型）的情況。 現在比較兩種情況。

在第一個中，客戶在每月供應用完前不久收到一封電子郵件，並點擊鏈接到相同的狗糧，享受 10% 的折扣。 當他們將它添加到購物車時，商店會建議額外的零食，也適合敏感的胃病犬。 滿意的顧客完成購買時認為他們可能會回到同一家商店。

在第二種情況下，客戶沒有收到任何通知，當他們意識到他們的狗糧用完時就去商店。 他們花一些時間在網站上尋找合適的食物類型。 在搜索時，他們會看到不相關的彈出窗口宣傳不適合他們的狗的零食和產品。 因此，客戶可能會放棄購物車或完成購買，但會考慮在未來尋找另一家寵物店。

這些商店體驗之間的差距是個性化。 這不僅僅是數字營銷的流行語，而是在線購物者的實際需求。 消費者尋求個性化，並會堅持使用為他們提供個性化服務的商店。

Researchscape 的一項調查顯示，絕大多數營銷人員 (88%) 同意客戶期望個性化體驗。 即使您的商店具有交互式設計、加載速度快並且具有出色的產品，但如果沒有個性化消息傳遞，您也會失去客戶。

而實現個性化的方式就是通過客戶細分。

什麼是客戶細分？

客戶細分需要根據任何選擇的標準創建單獨的客戶組，無論是人口統計數據還是商店的行為。 這些組進一步用於在電子郵件、店內彈出窗口等中定制更個性化的消息。

由於多種原因，這種技術對於電子商務的成功至關重要。 讓我們看看為什麼客戶細分很重要。

為什麼客戶細分可以幫助您的業務

Researchscape 調查的營銷人員將參與度、客戶體驗和轉化率的改進確定為個性化最顯著的好處：

通過將客戶分組並以不同的方式接近這些群體，您可以實現以下目標：

• 提高轉化率。 Appboy 的一項研究表明，針對特定客戶群的營銷活動的轉化率比針對所有人使用相同信息的活動高 200%。 許多研究和調查都支持這樣一個事實，即營銷中的客戶細分帶來了更多的轉化。

• 達到更高的 CLV。 客戶生命週期價值 (CLV) 是通過將平均銷售額乘以交易次數乘以保留期計算得出的客戶的平均貨幣價值。

如果顧客每兩個月從同一家商店購買狗糧，平均花費 30 美元並保持忠誠度 5 年，那麼 CLV 等於 900 美元（30 * 6 * 5）。 但是，如果您通過個性化推薦來吸引客戶——比如每份訂單額外增加價值 10 美元的狗零食——並讓他們了解你的品牌——通過個性化的優惠和提醒每月存貨，你可能會達到 2,400 美元的 CLV（ 40 * 12 * 5)。 此外，通過所有這些努力，客戶很可能會在您的商店停留更長時間，這將進一步提高 CLV。

• 更好地了解市場和目標受眾。 通過細分，您將對銀盤有一些見解：您會看到有多少顧客放棄了他們的購物車，有多少人傾向於下昂貴的訂單，有多少人對您的商店表現出忠誠度，有多少人正在猶豫不決替代品等

• 提高客戶滿意度和忠誠度。 通過細分實現的個性化優惠可以滿足非常具體的需求，有時甚至可以預測它們。 消費者花更少的時間瀏覽並感到被關心，這轉化為更高的參與度和忠誠度。

• 識別商店的問題。 尋找要解決的問題是公司使用細分的另一個原因。 當您按用戶的在線行為對用戶進行細分時，您可以清楚地看到是否存在明顯的轉化障礙。

例如，您發現優柔寡斷的購物者代表了最大的部分——他們花費大量時間在您的商店瀏覽類別，但沒有將任何東西添加到購物車中。 這可能表明您需要重新考慮網站的結構和導航，實施聊天以幫助訪問者做出決定等。

細分方法：如何區分客戶群

電子商務中有不同的客戶細分方法，可以以任何您認為有幫助的方式進行組合。

最傳統的分割方法植根於人口和地理參數。 它們正在淡出，讓位於行為方面，但在某些情況下仍然有效。 讓我們探索如何根據不同的標准進行細分。

細分客戶的人口統計方法

人口統計細分方法基於消費者的年齡、性別、家庭狀況、職業、宗教等參數。 僅當您的產品僅適用於特定人群時才考慮其中的任何一個是有意義的：例如，與青少年偶像或特定年齡的護膚品相關的商品。

如何收集人口統計數據？

Shopify 不會自動收集這些類型的客戶數據。 您可以在 Google Analytics 中查看人口統計報告，但它只會顯示與每個客戶和訂單 ID 無關的匯總數據。 為了能夠做到後者，您可以在註冊表單中添加特定字段——例如，借助客戶字段等應用程序。 但是，如果您允許購物者在不創建帳戶的情況下結帳，您將不會擁有每個人的此類數據。

如何利用人口統計數據？

除了推廣與特定人群相關的產品外，您還可以使用普遍適用的信息——出生日期。 制定特別優惠並在客戶生日前不久發送。 這是祝賀某人並在推廣您的產品或服務時表明您關心的好方法。

基於位置的營銷細分方法

客戶細分的地理方法基於用戶位置、語言、貨幣和其他國家或地區特定因素。 只有當您的網站定位到多個位置時，您才需要此類細分。

如何收集地理數據？

無論用戶是否在您的商店中創建帳戶，您都將填寫他們的主要地址以進行訂單交付。 僅基於這些信息，您就可以創建新的客戶群並個性化您的溝通。

如果您有一家多語言商店，您還會看到每個客戶使用的語言版本。 Shopify 客戶細分選項包括基於語言的過濾器。 知道了這一點，您就可以用他們自己的語言與每個人交流。

如何利用地理數據？

在針對不同的地理位置組定制廣告系列時，您可以考慮以下幾點：

• 溝通語言（說客戶的語言並向他們展示網站相關語言版本的鏈接）。
• 客戶的時區（選擇發送促銷郵件等的時間）。
• 氣候和季節性（了解何時推廣冬季服裝或冬季裝備等季節性產品）。
• 國定假日（僅在相關時宣傳節日禮物）。

心理分割方法

電子商務中客戶細分的另一種方法依賴於價值觀和信念。 研究表明，63% 的消費者更喜歡具有共同價值觀的品牌。 您的工作是找出如何傳達這些價值觀並在促銷活動中使用心理細分。

如何收集心理數據？

您需要手動查看心理客戶細分指標。 可用於細分的值取決於商店的分類。

例如，一家銷售護髮產品的商店有部分有機和純素產品。 如果您向他們推薦非有機和非素食的東西，那麼只從這些部分購買的客戶可能會被冒犯。 相反，他們會很高興收到適用於他們喜愛的品牌和產品的新聞和特別優惠。 因此，創建有機和純素購物者的細分市場是有意義的。

心理群體要考慮的另一件事是愛好。 根據客戶的訂單歷史區分不同的客戶興趣。 作為基於興趣的客戶細分示例，運動器材商店可能有網球愛好者、家庭健身愛好者、瑜伽練習者等細分市場。

如何利用心理數據？

使用不同的基於價值和興趣的細分，您可以創建有效的產品包、相關的追加銷售和其他促銷優惠。 當營銷人員根據心理特徵進行細分時，結果可能是與客戶建立更緊密的聯繫，進而提高忠誠度。

行為客戶細分策略

最後，行為方法被證明是最精確和最有效的。 在 Databox 的一項調查中，38.7% 的受訪者聲稱行為客戶細分是最可靠的：

對於行為細分，您將分析以前與您的商店的客戶互動及其訂單歷史記錄。

如何收集行為數據？

用戶與您的商店互動的最重要因素已包含在任何 Shopify 計劃中。

在您的管理員帳戶的客戶部分，您可以訪問現成的細分模板：

這些模板包括一組預定義的過濾器，您可以按原樣使用或修改它以適合您的標準。

如果您想改用過濾器，請選擇過濾選項並指定您的條件。 例如，您可以創建超過 5 個訂單且花費超過 1,000 美元的高價值 Shopify 客戶群：

還有一種自動收集與訂單歷史相關的客戶細分數據的方法——Shopify 應用程序。 Loyal 應用程序將根據 RFM 方法創建 6 個細分（對於任何 Shopify 商店都是免費的）。

RFM 分析是一種行為細分類型，側重於客戶購買的新近度、頻率和貨幣價值。

在 Loyal 的幫助下，您將獲得最值得與之交流的客戶群：可能成為您的忠實受眾、有流失風險的客戶等。該應用程序的算法遵循客戶細分的最佳實踐，並且還將為您提供有關如何與每個已確定細分市場建立關係的營銷建議。

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如何使用基於行為數據的客戶細分？

讓我們看看您可以分析哪些因素來創建客戶細分以及如何使用它們：

• 獲取渠道。 如果你在谷歌分析或其他工具中查看源數據，你會看到有多少用戶來自自然流量、付費搜索、社交媒體、推薦等。但你不會看到這些用戶是否下過訂單以及什麼正是他們買的。 要獲得更多見解，您可以將獲取數據連接到客戶群並標記每個獲取渠道。 通過這種方式，您將了解哪些來源為您帶來了最高收入的客戶，以及哪些來源最常產生購物車放棄者。 考慮到這一點，您可以在前者上投入更多精力，而在後者上投入更少。

例如，您發現來自 Google 搜索的用戶表現出非常不同的行為並屬於不同的細分市場，但那些通過 Instagram 吸引的用戶肯定會進行高價值購買。 然後，您可能會投放更多 Instagram 廣告並擴大您在此頻道上的影響力。

• 頻率。 在您的常客中，您可以區分每月一次、每年一次等購買的人，並使用他們的訂單信息來預測他們的下一個訂單需求。 客戶購買的次數越多，您就越有可能將他們添加到忠實客戶群中，並通過獨家優惠、獎勵計劃和其他福利來接近他們。

以下是發送給訂閱者（基本上是回頭客）的特殊折扣示例：

• 消費門檻。 通過分析不同客戶的消費量，您可以創建高消費群體和注重價格的購物者。

由於高消費者會增加您的 AOV 和 CLV，因此您可以為他們提供各種福利，以讓他們返回您的商店。 它可以是購買、快遞、搶先體驗新產品等時添加的禮物。

至於預算有限的購物者，你不應該用優惠來轟炸他們，而應該預測他們什麼時候會回來以及他們可能需要什麼。 例如，一組客戶每月購買咖啡，並且不響應任何交叉銷售。 在購買後的一個月結束之前，您可以為同一產品發送定制折扣或推廣 3 個月的供應，說明其節省成本的好處。

如果您的商店允許用戶創建願望清單，您可以使用這些數據來接觸注重價格的客戶並宣傳他們添加的商品。

• 網站使用情況。 如果您將來自 Google Analytics 的網站會話數據連接到您的客戶群，您可以創建一個優柔寡斷的客戶群——那些會話持續時間高於平均水平並且最終沒有購買的客戶。 或者，那些進行購買但會話數顯著超過訂單數的客戶。 您可以向他們發送包含有關產品的有價值信息的電子郵件，或提醒他們有關交貨條款和退貨政策的信息。

另一種吸引猶豫不決的購物者的好方法是實時聊天或聊天機器人——如果你的商店裡沒有，請考慮實施這樣的解決方案。

想像一個寵物店顧客想要購買一個新的狗玩具：不確定哪個是最好的，訪問者瀏覽不同的收藏品，並且在某個時候，會彈出一個聊天窗口來推薦最合適的玩具。 聊天會考慮以前的購買情況，並推薦客戶以前未嘗試過但可能感興趣的東西。如果沒有此聊天選項，客戶可能最終不會購買任何東西，因為他們無法下定決心。

• 優惠類型。 您可以根據他們對交易的反應來識別電子商務客戶類型：追加銷售和交叉銷售、優惠券、退出意圖彈出窗口、旋轉贏輪等。客戶在購買後轉化的可能性越大特別優惠，您越能通過新優惠吸引他們。

• 負面經驗。 用戶放棄購物車或退回產品的細分市場需要單獨關注。

在第一種情況下，最明顯的做法是發送電子郵件提醒廢棄購物車。 大約 10% 的用戶在收到此類電子郵件後完成購買。

在 Shopify 的結帳設置中，您可以設置自動電子郵件並自定義其中的消息：

您還可以使用 Payster 等 Shopify 應用生成自動放棄購物車提醒。

對於退貨的客戶，您可以分析他們的退貨反饋並提出相關建議。

• 顧客滿意度。 如果您發送客戶滿意度調查，您可以根據分數創建客戶細分策略。 對於那些處於低端的人，您可以發送自定義折扣或電子郵件，以突出您產品的價值或獨特性。 雖然您可以將高端客戶視為回頭客：通過獨家優惠提高他們的忠誠度，在您的商店中展示他們（作為評論或包含您的產品的用戶生成內容）等。

如何選擇關注的客戶細分？

客戶細分的方法和解決方案太多，可能很難選擇最重要的群體。

客戶細分統計數據顯示，放棄購物車的人是最有針對性的——可能是因為它是最容易識別和交流的群體。 根據 Databox 的調查結果，忠實客戶和高消費人群也是電子商務細分的最優先事項之一：

要確定最有利可圖的群體，請分析為什麼細分對您的商店和您的特定業務目標很重要。 您還可以使用 SCALE 框架來設置優先級：

• 大小：分析不同部分有多大，從最大的部分開始。
• 貨幣：首先關注具有最高消費能力的購物者。
• 訪問：關注那些在您最容易到達的區域的客戶（例如，如果您的產品的運輸時間很重要，則為當地人，或者如果您針對特定的人口群體，如青少年，則通過社交媒體獲得的購物者）
• 愛：將您的個人偏好放入流程中，並優先考慮您最了解並知道如何接近他們的客戶群。
• 早期採用：選擇從一開始就與您的品牌合作的忠誠客戶群，讓他們不僅回到您的商店，而且傳播信息並帶來他們的朋友。

選擇最有價值的客戶群的另一種方法是將獲取成本 (CAC) 與轉化率和收入進行比較。 如果某一組客戶給你帶來的收入略低，但獲得的成本要低得多，那麼更積極地吸引他們可能是有意義的。

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我們希望本指南能幫助您了解電子商務客戶細分的價值，並為您提供開始創建可操作客戶群的想法。