获取客户分析后,下一步就是根据获取的数据定义客户群。客户细分是指根据客户的属性、兴趣和行为将其划归不同群组的流程。

特征数据包括每位客户的基本属性,即年龄、性别、语言、地理区域等。如果您从移动应用程序中收集数据,则还可以获取每个用户的移动设备的相关信息,包括设备制造商、平台和操作系统版本。
您可以根据这些属性中的一个或多个来定义客户细分。例如,您可以定义如下所示的细分:

  • 20-35 岁之间的男性
  • 讲英语的客户
  • 其移动设备运行 iOS 10 或更高版本的客户
  • 平板电脑用户

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如果您的应用程序或网站收集客户兴趣的相关信息,则您可以使用此数据来创建有效细分。在示例应用程序 All Things Sports 中,我们可以根据在注册流程期间收集的信息创建以下类型的细分:

  • 足球球迷
  • 关注比分直播的客户
  • 希望接收活动门票特惠通知的客户

您可以使用兴趣数据和特征数据来创建更加具体的细分,如以下示例所示:

  • 20-35 岁之间的西雅图海鹰队男性粉丝
  • 在美国讲西班牙语的足球球迷
  • 希望接收比分直播的 iPhone 用户

在当今市场上,客户拥有广泛的选择,除非您采取主动措施来了解用户的需求,否则他们很可能弃用您的产品。并且,您的持续成功取决于能够为您带来收入的忠实客户。这两类客户群都可以使用参与度指标进行跟踪。

包含参与度指标的细分尤为强大。使用参与度指标的细分通常关注客户在应用程序内的生命周期、保留情况以及购买行为。在 All Things Sports 应用程序中,我们可以创建以下基于参与度的细分:

  • 在过去一周内注册的客户
  • 每天有多个会话的客户
  • 在过去一个月内曾登录并有过购买的客户

为了保持有效,这些细分必须是动态的。换句话说,如果您查看一周前发布的任何细分,然后下周再查看同一细分,则属于这些细分的客户列表应该不同。您可以自行计算这些细分,但是使用第三方工具根据细分定义自动刷新客户列表将更加高效。

Amazon Pinpoint 不仅可以帮助您通过高级分析了解客户的行为,还能帮助您根据特征、行为或对应用程序重要的其他关键绩效指标 (KPI) 来创建细分。

Amazon Pinpoint 通过由用户参与度数据、从外部来源导入的数据以及从其他 AWS 产品 (如 Amazon S3Amazon Redshift) 导入的数据驱动的一组筛选条件实现了此细分。Amazon Pinpoint 实现了实时动态细分,从而减少了细分工作量,使得有更多时间来构建更好的产品。