如何充分利用老顾客的价值,如何采集和有效利用老客户的数据

要想建立并保持真正的客户忠诚，企业必须敏锐把握每个顾客的需求变化并且提供有针对性的服务。老客户数据对企业来说非常重要，这就需要企业对老客户的消费行为进行分析，从而提高客户满意度、提高客户忠诚度、降低客户流失率、提高潜在客户发展效率、优化客户组合等核心的客户营销问题。

通常企业会把老客户信息进行整合并划分为由以下七大类基本信息属性组成的客户信息架构：客户基本信息、客户关联信息、客户偏好状态信息、客户账户信息、客户行为信息、客户服务信息和客户扩展信息。再根据该企业核心服务产品相结合的客户营销与客户服务管理的实际需求细分，将每一基本的大类细分为相应的客户信息变量进行分析。下面我们来具体分析一下。

（1）老客户基本信息

老客户的联系方式、所在城市、住所、收入等信息。

（2）老客户关联信息

客户关联类信息经常包括客户满意度、客户忠诚度、客户对产品与服务的偏好或态度、竞争对手行为等。这些关联类信息有时可以通过专门的数据调研和采集获得，如通过市场营销调研、客户研究等获得客户的满意度、客户对产品或服务的偏好等。

（3）老客户偏好状态信息

客户偏好信息主要是描述客户的兴趣和爱好的信息。比如有些客户喜欢户外运动，有些客户喜欢旅游，有些客户喜欢打网球，有些喜欢读书。这里主要指客户偏好和生活方式等相关的信息。这些数据有助于帮助企业了解客户的潜在消费需求。

（4）老客户账户信息

对于移动通信客户来说，其行为信息包括通话的时间、通话时长、呼叫客户号码、呼叫状态、通话频率等。对于电子商务网站来说，点击数据流记录了客户在不同页面之间的浏览和点击数据，这些数据能够很好地反应客户的浏览行为。

（5）老客户行为信息

客户的行为类信息一般包括：客户购买服务或产品的记录、客户的服务或产品的消费记录，以及客户的消费行为。企业往往记录了大量的客户交易数据，如零售企业就记录了客户的购物时间、购物商品类型、购物数量、购物价格等信息。电子商务网站也记录了网上客户购物的交易数据，如客户购买的商品、交易的时间、购物的频率等。

（6）老客户服务信息

在实际情况中，经常有一些企业知道为多少客户提供了服务，以及客户购买了什么，但是往往到了需要主动联络客户的时候，才发现缺乏能够描述客户特征的信息和与客户建立联系的方式，或是这些联系方式已经失效了，这都是因为企业没有很好地规划和有意识地采集和维护这些客户描述类信息。

（7）老客户扩展信息

利用老客户的消费水平及人脉进行对新客户的分析及活动的组织。