7.2.1 客戶信息的概念
在所謂的電子商務三要素中，信息流、物流、現金流各自占有不可替代的地位，但是毫無疑問，互聯網這種特殊的平台讓信息流變得越來越重要，並逐漸滲透到各個領域。比如在支付環節，其實我們已經脫離了原始的現金交易，最終交易的隻不過是一個信息，支付寶、財付通、各種網上銀行的使用習慣，都是信息。而在物流方麵，伴隨著GPS的定位、互聯網上的實時追蹤，更是時刻無法擺脫信息在其中的重要作用。
而在各種與貿易相關的互聯網信息中間，客戶信息無疑是最重要的一麵。因此我們應當深入理解客戶信息，並且根據傳統營銷理論來對應互聯網客戶信息的內容。至於如何去做，我們將在以下內容中著重進行分析。
1.客戶信息的基本類型
客戶信息主要分為人口信息、行為信息兩種基本類型。下麵簡單介紹這兩種基本客戶信息的特點。
1）人口信息
傳統的客戶關係管理理論中對於客戶信息的概念都有清晰的描述。比如客戶人口信息主要是用來理解客戶的基本屬性的信息，如個人客戶的聯係信息、地理信息和人口統計信息，企業客戶的社會經濟統計信息等。這類信息主要來自於客戶的登記信息，以及通過企業的運營管理係統收集到的客戶基本信息。
這類信息的內容大多是描述客戶基本屬性的靜態數據，其優點是大多數的信息內容比較容易采集到。但是一些基本的客戶描述類信息內容有時缺乏差異性，而其中的一些信息往往涉及客戶的隱私，如客戶的住所、聯絡方式、收入等信息。
對於客戶人口信息最主要的評價要素就是數據采集的準確性。
這種數據的采集在互聯網時代基本上體現在一些用戶注冊時所需要填寫的一些表單或者一些封閉性的網絡調查。比如QQ、Facebook上的自認資料頁的信息填寫，涉及性別、年齡、職業、生日、血型、畢業院校、聯係方式等各種類型，當然也有一些調查網站上做的類似於“大學生網上購物行為調查”之類的問卷中涉及的一些個人資料的部分。
在實際情況中，經常有一些企業知道為多少客戶提供了服務，以及客戶購買了什麼，但是往往到了需要主動聯係客戶的時候才發現往往缺乏能夠描述客戶特征的信息和與客戶建立聯係的方式，或是這些聯方式已經失效了，這都是因為企業沒有很好規劃和有意識地采集和維護這些客戶描述類信息。
因此社會化網絡的優勢在這裏可以體現得淋漓盡致，網站可以通過自動跟蹤、同步更新、統計分析等各種手段來保證用戶信息的新鮮度，同時可以便捷地從海量用戶的個人資料中提取出一些關鍵屬性快速分類統計，作為一些市場研究的依據。而對於傳統的客戶關係管理來說，在便捷性上的差距是難以彌補的。
2）行為信息
傳統市場中所謂的客戶行為類信息一般包括：客戶購買服務或產品的記錄、客戶的服務或產品的消費記錄、客戶與企業的聯絡記錄，以及客戶的消費行為、客戶偏好和生活方式等相關的信息。
在互聯網，尤其是電子商務領域，用戶的行為信息則有更加詳細的描述。比如說客戶的訪問軌跡，從哪個網站來，瀏覽了哪些網頁，每個網頁停留了多長時間，最後是否發生了點擊、注冊、下載、購買、收藏、分享等行為，如果沒有達到目的最終從哪個頁麵離開等。包括用戶的消費記錄、瀏覽記錄、是否老客戶、影響決策因素判定等，這些都是企業營銷者最為關心的話題。
客戶行為類信息的主要目的是幫助企業的市場營銷人員和客戶服務人員在客戶分析中掌握和理解客戶的行為，從而獲取客戶的消費選擇或是決策過程。比如說我們通過一個B2C銷售網站的後台監測到某個客戶按照常規的時間瀏覽幾個網頁、查詢同類產品，最後加入購物車、進入支付頁麵，但是最終卻從這個頁麵跳出，交易失敗。這個時候我們就要考慮是否支付頁麵有影響消費者最終決策的不合適因素出現，以及是否存在支付種類不夠豐富導致用戶支付失敗等問題。
在傳統行業中，客戶的行為類數據一般都來源於企業內部交易係統的交易記錄、企業呼叫中心的客戶服務和客戶接觸記錄、營銷活動中采集到的客戶響應數據，以及與客戶接觸的其他銷售人員和服務人員收集到的數據信息。有時企業從外部采集或購買的客戶數據，也會包括大量的客戶行為類數據。
而互聯網行業中信息的主要來源就在於係統嚴密的網站跟蹤監測係統。通過一段代碼的加入，運用網站自有的後台或者第三方的支持平台，網站主就可以清晰地統計分析出所有訪問過網站的用戶的大量詳細準確的信息，比如訪問軌跡、消費行為等。另外，一些在線的調查網站也能獲取大量目的性更強、更精準的客戶信息。
客戶偏好信息主要是描述客戶的興趣和愛好的信息。比如有些客戶喜歡戶外運動，有些客戶喜歡旅遊，有些客戶喜歡打網球，有些客戶喜歡讀書。這些數據有助於企業了解客戶的潛在消費需求。那麼在互聯網上A-B測試往往是針對客戶偏好來進行的一項營銷實踐，比如PPC廣告中兩條展示廣告的文本撰寫，在稍作區別的情況下哪一條獲得的點擊數更高；同款產品兩個不同的動態圖設計，在B2C銷售站首頁的轉化差別等，都反映出了客戶的偏好信息，從而為企業進行下一步的營銷方向選擇提供了參考。
企業往往記錄了大量的客戶交易數據，如零售企業就記錄了客戶的購物時間、購物商品類型、購物數量、購物價格等信息。電子商務網站也記錄了網上客戶購物的交易數據，如客戶購買的商品、交易的時間、購物的頻率等。對於移動通信客戶來說，其行為信息包括通話的時間、通話時長、呼叫客戶號碼、呼叫狀態、通話頻率等。對於電子商務網站來說，點擊數據流記錄了客戶在不同頁麵之間的瀏覽和點擊數據，這些數據能夠很好地反映出客戶的瀏覽行為。