參觀過網(wǎng)站但并未網(wǎng)上購買的現(xiàn)有客戶也要分析其商店購買行為。與網(wǎng)站上推薦的產(chǎn)品信息有關(guān)的點擊流是另外一個需要分析的方面。如果推薦的網(wǎng)站產(chǎn)品信息和接下來的商店購買有相關(guān)性的話，這可能表明網(wǎng)站促進了其它渠道的銷售收入的增長。

全方位的深入的CRM分析可以使網(wǎng)上廣告、e-mail促銷、加盟網(wǎng)絡(luò)以及搜索引擎等電子營銷活動(e-marketing)取得高成效，也使這些活動與不同層次的客戶的特殊產(chǎn)品購買行為產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。另外，可以把統(tǒng)計回歸率分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應用到分析中。

預測模型有助于按網(wǎng)站瀏覽者的點擊流行為來區(qū)分哪些人最有可能購買某種產(chǎn)品。可以將其運用到電子營銷計劃中最有可能促成客戶購買行為的特定內(nèi)容中。

3、行動

當能購用名字來區(qū)分網(wǎng)站瀏覽者時，點擊流數(shù)據(jù)成為更有用的指數(shù)。將點擊流數(shù)據(jù)與客戶數(shù)據(jù)整合到一起，能夠得到更為全面的客戶行為和喜好。這家公司需要開發(fā)出一種機制來獲取客戶的姓名和其他描述數(shù)據(jù)，以及激勵瀏覽者提供這些信息。

如果分析表明多渠道客戶的瀏覽行為、選擇產(chǎn)品和購買模式都按預測的進行，那么公司可以改變其營銷策略，以恰當?shù)丶钸@些客戶。例如，如果客戶喜歡上網(wǎng)查看，但實際上是去商店購買產(chǎn)品，客戶可以在網(wǎng)上要求在指定的商店能夠得到某一產(chǎn)品。這樣就保證了客戶去商店時產(chǎn)品會已經(jīng)在那里。

廣告、激勵因素和產(chǎn)品銷售地點得以個性化，并按每個客戶的喜好來分發(fā)與配送。這樣的個性化使客戶在體驗消費時更加方便，有親切感和滿足感。增強的客戶關(guān)系會帶來更高的客戶忠誠度、低成本的客戶獲取，并為公司帶來更高的收益。

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