简介 1
关于本书 1
“主观的”假设 2
本书使用的图标 2
本书之外 2
本书宗旨 3
第一部分 客户分析入门 5
第1章 客户分析简介 7
什么是客户分析？ 7
客户分析能带给我们什么？ 8
运用客户分析 10
汇编大数据与小数据 11
第2章 度量标准的科学与艺术 13
累加定量数据 13
离散数据与持续数据 14
数据级别 14
变量 16
量化定性数据 17
确定所需样本大小 19
估算置信区间 21
计算95％置信区间 21
确定收集哪些数据 23
掌握适当的衡量方法 24
第3章 筹划客户分析计划 27
客户分析计划概述 27
定义范围和结果 28
确定度量标准、方法和工具 29
制定预算 30
确定适当的样本大小 31
分析与改进 32
控制结果 33
第二部分 识别客户 35
第4章 细分客户 37
为什么要细分客户 37
细分客户的5个“W” 40
Who—细分对象 40
Where—地点 42
What——内容 42
When——时间 45
Why——原因 45
How——方法 45
分析数据来细分客户 46
第一步：数据制表 46
第二步：制作交叉表 47
第三步：聚类分析 48
第四步：估计客户群大小 49
第五步：估算每个客户细分的价值 50
第5章 创建客户模型 53
客户模型的重要性 53
管理客户模型 55
利用客户数据创建更多的客户模型 57
第一步：收集合适的数据 57
第二步：划分数据 59
第三步：确定和完善客户模型 60
利用客户模型解答问题 62
第6章 确定客户终生价值 65
客户终生价值的重要性 65
应用客户终生价值 67
计算终生价值 67
估算收益 68
计算客户终生价值 69
识别黄金客户 71
向黄金客户营销 71
第三部分 客户购买历程解析 73
第7章 绘制客户浏览轨迹图 75
利用传统型营销漏斗 75
什么是客户浏览轨迹图？ 78
定义客户浏览轨迹 80
查找数据 81
描绘客户浏览轨迹 82
使客户浏览轨迹图发挥更大作用 87
第8章 确定品牌意识和态度 88
衡量品牌意识 88
独立意识 89
辅助意识 90
衡量产品或服务知识 91
衡量品牌态度 91
识别品牌支柱 92
检验品牌亲和度 92
衡量使用情况与使用意向 94
查明以往的使用情况 94
衡量未来的使用意向 94
理解态度的关键动因 95
构建品牌评估调查 95
第9章 衡量客户态度 97
测量客户满意度 97
大体满意度 98
态度vs.满意度 99
使用系统可用性量表和标准化用户体验百分制问卷划分可用性等级 100
系统可用性量表 101
标准化用户体验百分制问卷 103
使用单一易用度问题测量任务难度 105
为品牌喜爱度打分 106
发现客户期待：渴望度与奢侈度 107
渴望度 107
奢侈度 108
测量提升度 108
了解偏好 109
发现客户态度的关键动因 111
编写有效的客户态度问题 113
第10章 量化考虑阶段和购买阶段 115
确定考虑触点 115
公司驱动触点 115
客户驱动触点 116
测量客户驱动触点 116
测量公司驱动触点的3个R 118
传递 118
共鸣 118
反应 119
衡量共鸣和反应 119
跟踪转化和购买 120
跟踪微转化 120
创造微转化机遇 121
设置转化跟踪 122
测量转化率 122
通过A/B测试测量转变 123
离线A/B测试 124
在线A/B测试 124
测试多个变量 128
充分利用网站分析数据 128
第11章 跟踪购后行为 130
处理认知失调 130
减轻认知失调 131
从认知失调到心满意足 132
跟踪退货率 132
测量购后触点 133
探究购后触点 133
评估购后满意度水平 136
利用“呼叫中心分析”找出问题 136
使用因果分析图找出根源 138
创建因果分析图 139
第12章 衡量客户忠实度 141
衡量客户忠实度 141
回购率 142
净推荐值 144
不良利润 151
找出忠实度的关键动因 153
重视正面口碑 155
重视负面口碑 158
第四部分 用数据分析产品开发 161
第13章 开发客户所需产品 163
集中投入产品功能 163
发现客户首要任务 164
列出任务清单 165
发现客户 165
选择5项任务 166
绘图和分析 166
采取内部视角看问题 168
进行差距分析 168
将企业需求反映到客户需求 169
确定客户所需 170
倾听客户的声音 171
倾听企业的声音 171
建立客户与企业之间的联系 172
生成优先事项 173
审视优先事项 173
利用卡诺模型测量客户愉悦度 173
评估功能组合的价值 175
查明问题产生的原因 176
第14章 通过可用性研究获得卓见 180
什么是可用性原则 180
进行可用性测试 181
确定测试内容 181
确认目标 182
概括任务场景 182
招募用户 184
测试用户 187
收集指标 188
数据编码与分析 190
汇总与呈现结果 190
考虑可用性测试的不同类型 190
查找和报告可用性问题 192
促进可用性研究 195
第15章 衡量商品搜寻能力与导航功能 200
确定搜寻能力区域 200
确定客户需求 202
搜寻能力测试准备 203
找到基准线 203
设计测试 203
制定衡量搜寻能力指标 205
开展搜寻能力测试 207
确定样本大小 208
招募用户 209
分析结果 210
提高搜寻能力 211
交联产品 212
重组分类 213
改写任务 213
修改后再次衡量搜寻能力 213
第16章 坚守客户分析的伦理 216
获得知情许可 216
Facebook 217
OKCupid 217
Amazon与Orbitz 218
Mint.com 218
决定实验 218
第五部分 客户分析4个“十” 221
第17章 需要牢记的10个客户度量标准 223
客户收益 223
客户满意度 223
客户盈利能力 224
客户终生价值 224
品牌意识 224
首要任务 225
客户忠实度 225
转化率 225
完成率 226
流失率 226
第18章 改进客户体验的10种方法 227
客户真正意图（客户声音）研究 227
客户细分 227
创建客户模型 228
客户历程图绘制 228
首要任务分析 228
可用性研究 228
商品搜寻能力研究 229
联合分析 229
关键动因分析 229
差距分析 230
第19章 10种常见的分析错误 231
优化错误的度量标准 231
不要过于依赖客户行为和态度数据 231
要有足够大的样本 232
不要目测数据 232
不要将统计学意义与实际意义相混淆 232
要拥有一支跨专业团队 232
一开始就要清洁数据 233
正确设置数据格式 233
调查问题需清晰明了 233
不要等待完美数据 233
第20章 识别客户需求的10种方法 234
从现有数据开始 234
对相关人员进行访谈 235
描绘客户经历 235
绘制客户历程图 236
进行“跟我回家”调查 236
访谈客户 236
进行客户心声调查 236
分析竞争对手 237
分析因果关系 237
通过日记研究来记录客户体验 237
附录 用客户分析进行预测 239
寻找相似点和关联性 240
观察关联性 240
量化关系的紧密度 241
二元变量间的关联 245
确定因果关系 249
随机实验研究 249
准实验设计 250
相关性研究 251
单一实验对象研究 251
趣闻 252
利用回归分析进行预测 252
用回归线进行预测 253
在Excel表格中创建回归方程式 254
多元回归分析 256
利用二进制数据进行预测 260
用时间序列分析预测趋势 261
指数（非线性）增长 263
训练期和确认期 264
检测差异性 266