如何使用Google和Facebook进行客户细分|

什么是客户细分？

客户细分允许企业针对特定人群，以便他们降低风险并合理分配其营销资源。它是根据人口统计，行为等将您的客户组合在一起的。用户角色的创建可以帮助营销活动，让您吸引合适的人群，这对广告和内容营销非常有用。客户细分有许多要素，Google和Facebook可用于了解受众特征，地理位置和兴趣。

Google Analytics受众特征

2013年，Google在Google Analytics中发布了人口统计报告，营销人员在全球引起共鸣。 Google提供的信息对于营销人员来说是金粉尘，对于客户细分来说这是一个很好的起点。

与任何数据集一样，理解其潜在错误并将其视为更大难题的一部分非常重要。 Google人口统计报告中的数据是从DoubleClick第三方Cookie中提取的，因此没有该cookie的用户将不会报告其数据。谷歌也将采用阈值来防止个人用户被识别，所以有时报告只会根据用户的百分比减少。但是，这些数据可能非常有用。

另请参阅：如何优化Google+小型企业

要设置人口统计报告，您需要：

• 将网页上的Google Analytics跟踪代码从ga.js到dc.js
• 转到您的帐户设置并启用跟踪

有关此过程的完整详细信息，请转到Google帮助中心。

了解数据

设置好后它会起来，你会看到一些有趣的结果。显然，包括我自己公司的数据对我来说是愚蠢的，所以下面的例子是由一位为销售基于音乐的应用程序的公司的朋友给我的。

首先， 受众特征 - 概览。

我们可以从上面看到，该业务的人口年龄较小，性别分布均匀。比较不同的月份时，结果非常相似，这让我想起了更多的价值;完全不同的结果表明报告中存在错误。这显然取决于业务和季节性，因此您必须使用自己的判断。

使用左上角下拉框查看不同的指标，其中包括：

• ％新会话数 - 了解您是否已成功针对新的受众群体。
• 平均会话持续时间 - 发现哪些人在您的网站上花费的时间最多。
• 跳出率 - 是一群人离开您的网站成群结队吗？
• 网页/会话 -

接下来，我要前往 人口统计 - 年龄 ，然后将 Gende r设置为辅助

这让我看到，不同年龄段的平均性别差异很明显。

兴趣

客户细分的一个重要部分就是了解您的客户利益以外的利益。前往 兴趣 部分，您会发现三个主要类别：

• 亲和力类别： 根据活动集合对用户进行分组。电影爱好者
• 市场细分：这让我们看到我们的用户可能购买哪些其他产品，例如消费电子
• 其他类别： 这可以让我们看到我们的用户也对哪些类别感兴趣，例如，艺术和娱乐

同样，您将看到使用上面列出的指标（％新增，平均会话持续时间等）的选项来了解您的流量的不同元素。

您还可以深入了解您的最佳表演团体的兴趣。我可以看到，大多数应用下载都是由25-34岁的女性进行的，因此我遵循以下路径： 概述 - 受众群体 - 性别 - 女性 - 25-34 。

这让我可以查看最喜欢的此特定群组的兴趣：

现在，您可能已经开始建立一些有用的客户角色。将数据导出到Excel或开始做笔记，因为这将有助于获得您需要的数据

Facebook的图形搜索

搜索社交媒体中的所有数据的能力被许多人认为是成为下一个技术性的“金鹅”。社交搜索通常被称为“下一个Google”，这就是为什么Facebook目前的收入与其高估值不成比例的原因。 Facebook在2013年推出了他们的图谱搜索。它仍处于早期阶段，这是“社交搜索”的第一次真正尝试。

默认情况下，只有美国的用户可以访问图谱搜索，但是有一个令人难以置信的简单如果你住在美国以外的地方，它会欺骗地访问它。您只需要进入一般帐户设置并将您的语言设置更改为英语（美国）。这真的很简单！有些人报告说最多需要24小时才能更新，而其他人则说它可以即时运作。

我会看看MusiXmatch，因为他们为我们一直使用的公司提供类似的服务工作示例。因此，让我们看看几个搜索查询来查找一些有用的数据：

搜索到的短语：“喜欢 MusiXmatch ”

的人喜欢的兴趣现在，让我们看看他们的页面like。

搜索到的短语：“喜欢 MusiXmatch 的人喜欢的页面”

我们也可以在搜索中使用多个竞争对手。这样可以降低出现异常的几率。

短语搜索：“喜欢 M usiXmatch 和 Shazam ”

的人喜欢的页面几乎无尽的搜索量，因为我们可以增加变量：

短语搜索：“喜欢 M usiXmatch 且 早于18 的人喜欢的兴趣和 小于30 且居住在 伦敦

您所找到的兴趣或数据也可用于搜索。为了让你思考，下面是几个可用于搜索的示例：

• 位置
• 组
• 页面名称
• 主题
• 乐队
• 演员
• 导演
• 饮料
• 书籍

深入挖掘Facebook

2014年9月，Simon Penson在Moz上写了一篇很棒的文章，其中提到了一种使用Facebook的广告功能来转化此定性数据的技术（尽管来自一个大池）转化为定量数据。不幸的是，这种技术不再适用。 Facebook一直在玩他们如何计算他们的潜在观众，所以他的计算不再有效。

另请参见：我在假期时增加了Facebook的流量300％然而，我们仍然可以使用另一种技术，其中涉及深入挖掘Facebook的应用程序界面或API。 Klipfolio在这方面写了一篇很棒的文章，所以我建议你去那里。 Klipfolio技术的缺点在于它只是在考虑与您自己的个人资料进行交互，但它对于客户细分仍然有用。

从哪里出发？

Google和Facebook的数据对于理解您的客户非常有用基础。你还应该考虑心理问题，但这是另一篇博文！ Facebook的图谱搜索仍处于起步阶段 - 玩起来很有趣，并且可以提供一些有用的结果，但一旦数据可以以更有用的方式提取出来，它将是无价的。不过，它与Google的数据一起使用仍然有帮助，并且可以让您创建客户角色并有效地定位客户。