收集客户数据是指通过透明、基于用户同意的方式，收集购物者的相关信息——包括他们的偏好、行为和购买记录——从而帮助零售商提供个性化体验并推动业务增长。许多零售商依赖这些数据来促进业务发展——但随着隐私问题日益受到关注、cookie逐步被淘汰，采取负责任的方式收集第一方数据并尊重客户隐私，才是未来的正确方向。
根据客户数据平台Segment发布的2023年报告，78%的品牌认为第一方数据是营销个性化最有价值的来源，而这一比例在2022年仅为 37%。
通过网站互动、购买后反馈等透明方式收集客户信息，你可以深入了解他们的偏好和行为。
本文介绍如何收集客户数据，并成功运营零售业务。
1. 善用第一方数据来源
第一方数据直接来自你的客户。这些数据是客户主动与你分享的，而不是你从趋势报告或Acxiom等外部供应商处获取的。
对于你的店铺来说，有几种常见的客户数据收集方式。
网站互动
你的网站是开始收集客户数据的绝佳起点。Shopify的像素管理器可以让你添加和管理追踪客户行为的像素，例如：
- 页面浏览
- 加入购物车
- 购买行为
- 产品页面浏览
- 结账行为
这些数据会被录入到客户在Shopify中的档案里，让你能够逐渐更好地理解他们的浏览和购买行为。随后，借助Shopify Analytics，你可以查看各类行为报告，了解客户如何浏览不同的产品类别、他们将哪些商品加入购物车，以及在每个页面上停留的时间。
例如，你可以追踪客户何时同时浏览冬季大衣和围巾。然后，利用Shopify的统一客户档案功能，调整产品页面，将这些商品以组合的形式展示出来。这样可以让客户花更多时间浏览精选组合，并促成更多购买。
💡 通过将Shopify像素与交易记录、邮件注册等其他第一方数据来源相结合，你可以构建一个数据集，为你的个性化营销策略提供支持，同时维护客户隐私和数据安全。
账户创建与登录
在购物过程中鼓励用户注册，能帮助你直接从买家那里收集到有关其偏好和习惯的宝贵信息。你可以通过提供客户真正会用到的功能，让创建账户变得物有所值：
- 保存心仪商品和购物清单。
- 追踪订单并管理退货。
- 查看购买记录。
- 在客户账户中获取个性化的产品推荐。
注册流程要保持简单。一开始只询问必要信息，例如电子邮件地址、密码，以及可选填的电话号码。
随着客户与你的店铺互动的加深，再逐步添加更详细的偏好信息。当你打造出实用的账户功能时，客户就会意识到保持登录状态、分享自己偏好的价值所在。
不要只是索取数据——还要给予客户真正的回报。弗雷斯特市场咨询公司于2022年开展的 一项研究发现，虽然36%的美国在线购物者表示没有任何因素会促使他们分享信息，但31%的人对现金奖励反应积极，还有22%的人会被积分奖励所吸引。
交易数据
结账流程是一个常被忽视的客户数据收集点。交易记录能揭示出以下客户行为数据：
- 购买频率和时间（例如季节性购买规律）
- 平均订单金额和消费习惯
- 经常被一起购买的产品组合
- 偏好的支付方式
- 购物渠道偏好（线上还是线下）
使用Shop Pay这类快捷结账方式，收集数据会更加轻松。Shop Pay的交易能提供更丰富的客户洞察，其平均订单金额比其他结账方式高出 19%。
Shop Pay既可用于线上，也可通过Shopify POS用于线下，这有助于让实体零售门店从一个数据空白地带，转变为能够将游客客户转化为已知客户的场所，从而对这些客户进行再营销。
通过提供关于Shop Pay处理的销售和订单的详细报告，你可以分析客户的购买行为以及Shop Pay作为支付方式的有效性。了解哪些产品经常通过Shop Pay购买，有助于你识别热门商品，并据此调整你的产品供应，以满足客户需求。
2. 利用客户互动获取行为洞察
反馈与调查
购买后调查能让你直接获取客户洞察。在结账后适时进行的一份调查，可以准确地告诉你是什么影响了客户的购买决定，以及他们是如何找到你的店铺的。
以下几点能让客户反馈调查发挥作用：
- 保持简短；最多3到4个问题
- 将其放置在感谢页面和订单状态页面上
- 聚焦于具体方面（例如：“你是通过什么渠道了解到我们的？”）
- 既提供评分选项，也设置开放式问答
例如，你可以通过Shopify应用Fairing设置一份购买后调查，根据客户是新客还是回头客提出不同的问题。该工具会将客户的回答与客户终身价值数据关联起来，帮助你发现不同客户群体找到你店铺的规律。
Fairing还可通过直接集成的方式接入你的Shopify系统：
- 与Shopify订单数据直接同步
- 连接Klaviyo进行邮件跟进
- 导出到Google Sheets，便于分析
- Shopify Flow自动化选项
- 兼容Shopify的订单状态页和感谢页面结账扩展
一个明智的策略是将净推荐值（NPS）与购买数据一同追踪。这种组合不仅能告诉你客户的想法，还能揭示他们的满意度与所购买的商品以及发现你店铺的方式之间的关系。
社交媒体互动
关注人们在各个平台上与你品牌互动的方式。留意他们留下的评论、分享的帖子，以及他们最常参与互动的动态内容中的规律。
例如，如果你是一个服装品牌，并注意到客户经常在穿着你家毛衣外出休闲的帖子中标记你，而非在正式场合，这就有助于你了解人们如何使用你的产品。这些自然而然的互动所透露的信息，比任何正式调查都要丰富。
需要关注：
- 关于特定产品的评论和私信
- 客户在使用你产品时常用的热门话题标签
- 哪些类型的内容获得的收藏和分享最多
- 反复出现的客户服务问题
3. 优化表单，助力获取潜在客户并扩大邮件列表
邮件弹窗是扩大邮件列表、开展营销活动的有效方式。根据专注于邮件营销和软件测试的服务商Litmus的一项研究，电子邮件每投入1美元（约7元人民币），就能带来36美元（约252元人民币）的回报。
Shopify Forms是实现这一目标最简便的方式。借助这个工具，你可以：
- 创建多个表单，建立你的营销邮件订阅者列表
- 审核批发零售商
- 进一步了解访问你在线店铺的访客
- 自定义表单，掌控它们收集哪些信息以及在你店铺中的展示方式
- 在表单中添加折扣，激励客户订阅邮件营销
Shopify Forms还能与Shop应用集成，让客户在结账时自动应用通过表单获得的折扣码。你还可以使用 Shopify Flow管理表单、查看分析数据，并将表单与营销自动化流程关联起来。
要让这种价值交换一目了然。可以考虑为首次注册的用户提供折扣。你的表单还应说明购物者在允许你向其收件箱发送信息后能获得什么。例如，Colourpop就明确表示，你将第一时间获知优惠信息，这让客户感觉自己身处一个内部圈子之中，与品牌更为紧密地联系在一起。
💡 小贴士：将最重要的字段（如电子邮件和姓名）放在最上方，这样它们更有可能在客户产生填表疲劳之前就被填写完成。
4. 部署强大的CRM和营销自动化工具
一个强大的客户关系管理（CRM）系统可以成为你了解客户的基础。借助Shopify，你可以构建详尽的客户档案，将线上购买和到店访问两方面的数据连接起来。例如，当一位客户在你的实体店购买了跑鞋，之后又在你的网站上浏览运动服饰时，你的CRM会将这两次互动汇总在一处记录下来。
西部服饰品牌Tecovas就是一个完美的例子。他们在销售点系统中使用自定义扩展，让门店员工能够即时获取客户的偏好和购买记录，覆盖其30多家门店。员工可以立刻看到某位客户是否经常购买某一特定品牌的靴子，并向其推荐新品或搭配商品。
营销自动化则能让这些数据真正发挥作用。你可以设置自动化流程来满足客户需求，比如在客户喜爱的产品重新上架时发送补货提醒，或根据以往的购买记录精心制作定向邮件。数据表明这种做法切实有效：使用统一客户档案的品牌，每笔订单的销售额最高可提升20%。
你的待办清单包括：
- 将你的CRM连接到你的电商平台，使客户档案自动更新。
- 设置自动化工作流，从所有客户互动中采集数据。
- 根据购物规律和偏好创建客户细分群体。
- 构建利用真实客户行为数据的营销活动。
- 通过Shopify分析仪表盘追踪结果。
5. 隐私与安全合规
清晰的沟通能与购物者建立信任，也能让你保持合规。告诉客户你正在收集哪些信息，例如电子邮件地址、购物偏好或浏览历史。向他们说明你将如何利用这些数据来改善他们的购物体验。
Shopify通过以下方式帮助你应对GDPR和CCPA等数据保护法规：
- 明确说明数据处理方式的数据处理协议
- 内置的同意工具，用于获取客户许可
- 安全的存储和加密，保护客户信息
- 帮助你紧跟隐私法规动态的各类资源
例如，当客户创建账户时，使用Shopify的同意工具询问：“我们可以保存你的偏好来为你定制购物体验吗？你可以随时在账户设置中更改这一选项。”这种直截了当的方式既能让你保持合规，又能让客户在分享个人信息时感到安心。
6. 分析并运用数据实现个性化
智能个性化始于了解客户的购物方式。根据安永公司（EY）于2024年11月的市场报告，那些将客户数据贯通所有购物渠道的店铺，通过全渠道销售实现的营收提升了8.9%。
客户的每一次购买都会留下有关其购物习惯的线索。举例来说，假设你经营一家鞋店，并注意到客户通常每六个月就会购买一双新跑鞋。这一规律便成了你的行动蓝图。你可以提前备足热门尺码，在客户该换新鞋时发送友好的提醒，并为忠诚客户推出专属优惠。
你还可以针对不同客户调整你的营销活动。VAHDAM是一家印度健康品牌，向130多个国家配送茶叶和香料，它向我们展示了这一做法在实践中如何运作。
他们面临着一个具体的挑战：每个地区的客户都有不同的偏好和购买习惯。他们没有采用千篇一律的方式，而是：
- 为各地区的新品发布创建定制页面
- 添加针对特定地区的结账功能
- 为不同受众打造个性化营销
- 利用客户数据为拓展新市场提供依据
得益于这些营销活动，该品牌的直接面向消费者营收翻了三倍，结账转化率提升了25%。关键在于深入分析客户数据，了解不同地区的购物者行为，然后打造契合他们偏好的体验。这意味着美国的客户看到的产品推荐和促销活动，与英国或加拿大的客户有所不同。
7. 持续改进
优质的数据会随着你的业务和客户一同演进。分析你当前所用的方法，看看哪些客户触点能为你提供最有价值的信息。例如，如果购买后调查的完成率很低但能带来不错的洞察，那就试着缩短调查篇幅，或提供一些小小的激励。
定期测试新方法。你或许可以考虑：
- 尝试不同的忠诚度计划结构
- 测试各种账户创建激励措施
- 调整你收集反馈的时机
在做出调整时，要一次只专注于一个方面。比如说你正努力提升账户创建率。先设定一个清晰的基准指标，然后进行单项改动，例如简化注册表单。给它足够的时间来收集有意义的数据，通常是几周，再决定是保留这项改动，还是尝试其他做法。
这些在细致观察和测试指引下进行的渐进式改进，会逐步汇聚成一幅关于你客户群体及其需求的更清晰图景。那些坚持进行这种持续优化过程的公司，往往会随着时间推移，持续获得更高的客户参与度和更多的销售额。
收集客户数据——常见问题
如何收集客户数据？
你可以通过购买、账户创建、反馈调查等直接互动来收集客户数据。你还可以通过网站行为追踪、忠诚度计划和线下交易来获取信息，但前提是始终获得客户的妥善同意，并对数据用途保持透明。
如何在CRM中收集客户数据？
设置你的CRM，捕捉各个触点上的客户互动，包括购买记录、支持工单和沟通偏好。将你的CRM与电商平台和销售点系统连接起来，构建完整的客户档案，这些档案会在客户与你的业务互动时自动更新。
如何从客户那里收集信息？
通过调查问卷、反馈表单，以及在结账或账户创建等自然触点上，直接向客户询问。打造一种价值交换的机制，让客户愿意分享信息，以换取个性化推荐、忠诚度奖励或更优购物体验等好处。
客户数据有哪四种类型？
主要类型包括身份数据（客户的基本信息）、行为数据（购物规律和操作行为）、互动数据（客户与你业务互动的方式），以及态度数据（客户的看法和偏好）。将这些数据类型加以巧妙结合，有助于勾勒出客户需求和偏好的完整画像。
