15、识别优质客户：描述性、预测性和相似性分析

识别优质客户：描述性、预测性和相似性分析

1. 引言

营销人员通常试图通过针对优质客户来提高营销活动的效果。然而，许多营销人员采用的典型目标方法只是对目标客户进行描述性分析，这往往导致营销活动不太成功。本文旨在说明描述性方法的不足，并展示正确的预测性分析方法的优势，还会将预测性分析方法扩展到相似性分析。

2. 相关定义

• 描述性分析 ：报告一组个体的特征，但无法对该群体进行推断。其价值在于定义目标群体的显著特征，用于制定有效的营销策略。
• 预测性分析 ：同样报告一组个体的特征，但能够对特定行为（如响应）进行推断。其价值在于预测目标群体中个体的行为，用于生成可能对营销活动做出响应的客户列表。
• 相似性分析 ：基于一组与目标群体相似的个体的预测性分析。当资源不允许收集目标群体的信息时，基于替代或“相似”群体构建的预测性分析可以为预测目标群体中个体的行为提供可行的方法。

3. 有缺陷的目标定位案例

以Cell - Talk为例，该手机运营商为推广新的手机功能套餐，向1000人进行了测试邮件发送，300人做出响应，响应率为30%。Cell - Talk分析了响应者，发现300名响应者中90%是男性，55%已经拥有手机，于是得出典型响应者是男性且拥有手机的结论，并计划在下一次“功能”营销活动中针对男性和手机拥有者。但这一努力很可能失败，原因是其对优质客户（响应者）的分析是描述性的，而非预测性的。描述性分析只是描述响应者，而不考虑响应性，因此不能表明这些优质客户具