客户信息分析1、与客户面谈时，需要向客户了解哪些信息？如何收集和分析不同类型的客户信息？

客户信息采集案例

一般来说，企业获取客户信息的来源主要来自企业内部已经登记的客户信息、客户销售记录、与客户服务接触过程中收集的信息，以及从外部获得的客户信息。

　　很多企业也有意识的组织一些活动来采集客户信息，比如经常采用的有奖登记活动，以各种方式对自愿登记的客户进行奖励，要求参加者填写他们的姓名、电话和地址等信息，这样的一些活动能够在短时间内收集到较大量的客户信息。

　　这此收集客户资料的方法还包括：有奖登记卡和折扣券、会员俱乐部、赠送礼品、利用电子邮件或网站来收集等等。

　　从外部获取潜在客户数据的渠道 　　幸运的是，尽管国内的数据营销的社会基础并不十分完善，但仍有很多的机会找到并获取相关的客户数据。

这些数据一般都要通过购买、租用或是合作的方式来获取。

　　以下是可能的潜在客户数据获取渠道： 　　1. 数据公司。

数据公司专门收集、整合和分析各类客户的数据和客户属性。

专门从事这一领域的数据公司往往与政府及拥有大量数据的相关行业和机构有着良好而密切的合作关系。

一般情况下，这类公司都可以为直复营销行业提供成千上万的客户数据列表。

在北京、上海、广州、深圳等国内大中城市，这类公司发展非常迅速，已经开始成为数据营销领域的重要角色。

　　2. 目录营销与直复营销组织。

这类组织直接给消费者打电话或邮寄产品目录。

只要有合适的价格或目的安排，许多这样的公司都愿意分享他们的数据列表。

　　3. 零售商。

一些大型的零售公司也会有丰富的客户会员数据可以获取。

　　4. 信用卡公司。

信用卡公司保存有大量的客户交易历史记录，这类数据的质量非常高。

　　5. 信用调查公司。

在国外有专门从事客户信用调查的公司，而且这类公司一般愿意出售这些客户的数据。

　　6. 专业调查公司。

在消费品行业、服务行业及其他一些行业中，有许多专注于产品调查的公司。

这些公司通过长期的积累和合作，通常积累了大量的客户数据。

　　7. 消费者研究公司。

这类组织往往分析并构建复杂的客户消费行为特征，这类数据可以通过购买获取。

　　8. 相关服务行业。

可以通过与相关行业有大量客户数据的公司进行合作或交换的方式获取客户数据。

这类行业包括：通信公司、航空公司、金融机构、旅行社、寻呼公司等。

　　9. 杂志和报纸。

一些全国性或区域性的杂志和报纸媒体也保有大量的客户订阅信息和调查信息。

　　10. 政府机构。

官方人口普查数据，结合政府资助的调查和消费者研究信息都有助于丰富客户数据列表。

政府的行政机关和研究机构往往也有大量的客户数据，如公安户政部门的户政数据、税务机关的纳税信息、社保部门的社会保险信息等。

　　在国内，政府部门往往拥有最完整而有效的大量数据。

在以前，这些数据并没有很好的应用于商业用途。

政府部门已经在大力加强基础信息数据库的建设工作，在数据基础越来越好，数据的管理和应用越来越规范的市场趋势下，政府部门也在有意识的开放这些数据用于商业用途。

　　具有代表意义的政府项目之一是国家公安部正在建设和运营的全国公民身份信息系统，集中了全国各地市公安户政部门的户政登记信息，向政府部门、行政机构、工商企业提供公民身份信息查询和核查的服务。

这样的数据可以作为重要的客户基准数据。

　　数据获取的方式 　　数据获取的方式一般有以下几种：数据购买、数据租用、数据合作。

　　目的性很强的营销活动或经常采用向数据公司直接购买数据或是租用数据的方式。

　　数据合作适合于那些本身就拥有大量的客户信息，而需要通过合作的方式进行交叉销售或提高客户忠诚度的公司，如在商业活动中经常看到的信用卡公司与航空公司联名发卡、会员信息共享等商业合作行为。

　　数据质量的判断 　　一般来说，数据质量随着时间的推移而逐渐下降。

前面提到，不同数据源的数据质量差异性很大。

数据质量的判断有很多方法，其中最主要的方法是分析数据的来源、数据的登记时间、数据被使用或验证的频率等等。

一般说来，登记时间在一年内的数据是比较好的。

　　在国内目前的数据环境下，政府部门掌握和积累了大量的数据，但是由于长期以来重登记轻维护的影响，数据的质量和有效性还得不到根本的保证，政府部门之间的数据整合也是今后一段时期的重点工作。

用户分析是什么意思

用户分析： 用户分析就是根据各种关于客户的信息和数据来了解客户需要，分析客户特征，评估客户价值，从而为客户制订相应的营销策略与资源配置计划。

网络用户分析： 用户分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。

这是狭义的只指网络上的用户行为分析。

用户分析方法： 1. 用户特征分析： 用户特征分析是指找出各类用户的行为特点。

用户特征分析是实施针对性营销的前提条件。

例如，通过对各资费档次用户使用特征的比较，获得高资费用户上网的特征，找到目标用户，通过业务引导、资费策略等方式使用户向高资费转移。

再例如，通过对政企客户使用业务种类的特征分析，向大客户营销商务领航系列产品。

2. 用户关联分析： 关联分析发现关联规则。

在用户行为分析中，可以把用户的一种使用习惯和另外的使用习惯进行关联分析，也可以把用户的消费习惯和使用网络习惯进行关联分析，或者把用户的自然属性如年龄、性别、职业与使用网络习惯进行关联分析。

3. 异常分析： 对IP网络用户的一种异常分析是对黑客攻击、网络病毒、垃圾邮件等不正常的网络流量的分析。

另一种异常分析是对行为特征异常的个体进行分析。

比如当一个专线用户，其流量显示出具有公众客户特征，且流量远远超出专线用户可能的流量，则这个专线用户可能在经营公众客户。

4. TOPN分析： TopN分析是用户行为分析的一种很常用的方法。

因为对某类用户分析时，TopN用户最大程度影响了该类用户的特性，而且对TopN用户采取相应的策略措施也是最有效的方式。

因此，在用户行为分析中，一般需要对Top用户作更深入的分析。

5. 分类与预测： 利用分类技术，可以将用户归属为一个特定的类。

例如，通过对大量拆机用户分析，得到拆机用户拆机前的上网行为特征，形成拆机用户模型，再通过与该模型对比，对具有类似行为特征的用户发出拆机预警，为营销部门采取客户挽留措施提供依据。

用户分析的意义： 通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准、有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益。

备注： 1、用户的来源地区、来路域名和页面; 2、用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数; 3、注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览习惯; 4、用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字; 5、用户选择什么样的入口形式(广告或者网站入口链接)更为有效; 6、用户访问网站流程，用来分析页面结构设计是否合理; 7、用户在页面上的网页热点图分布数据和网页覆盖图数据; 8、用户在不同时段的访问量情况等: 9、用户对于网站的字体颜色的喜好程度。

如何处理好客户信息

你做销售什么性质的？我觉得销售还是应该多去外面跑找客户的机会更大，如果你是那种电话销售的话，可以试试一个软件工具好像叫小帮软件，把需要查找的基本信息输入它会自动运行查找。

1、与客户面谈时，需要向客户了解哪些信息？如何收集和分析不同类型的客户信息？

你问得太笼统了，不同行业有所区别，像我就得先跟客户了解，所需产品型号，采购量，采购周期，付款情况，等基本信息，如果聊得很投机，可以试探下对手的情况，（主要是对手的优势），可以说，*总啊，您能跟我说下目前谁跟您合作着么？我也好跟他竞争一把，这个不能太急，一般也得你的客户开始认同你，第一次见面关键是引导客户，千万别被客户引导，一般而言，第一次客户都会存在很多疑问，甚至刻意刁难，要引导这些疑问往有利于你的公司的方向发展，这是关键，等彼此比较熟悉了，就可以说些敏感的问题，比如回扣，第一次见客户不要妄想把单子做成，主要的是让客户记住你，对你公司的产品有印象，然后才是来日方长。

还有，上面的一切前提都是建立在你对公司产品的优劣势及对手产品优劣势非常熟悉的基础上的。

如果不是很熟悉，就多问，或者找几个成功率不是很高的客户练兵，（有点损）