客户到底都那里去了？这是当下很多企业又一个困惑和焦虑的问题。以前，通过一个广告或者一次活动就能拉动上千万的消费额，现在这种局面再也不复存在了。不论你砸多少钱，不论你做多大的活动，不论你怎么闹腾，市场上就是没动静，客户那里去了？最让人生气的是明明知道产品有市场，但就是不知道市场在那里；明明知道产品有客户，但就是不知道客户是谁。而且令人奇怪的是，有的人，随便一招呼，就能够获得成千上万人的青睐。

       比如原中央电视台的罗振宇，俗称“罗胖”，成立了一个自媒体视频脱口秀，名字叫《逻辑思维》。通过网络视频、微信的声音文件和一本书《逻辑思维》名声大振。微信账号的粉丝在短短时间超过了20万。在2013年8月9日，罗振宇发起了一项“史上最无理”的会员募集活动，募集5000名发起会员及500名铁杆会员，前者的会费是200元，后者是1200元。会员的权益非常扯，什么专属会员号码、神秘礼物。然而令人惊奇的是，5500个会员名额却在6个小时宣告售罄，也就是说160万元已经通过支付宝、银行等途径轻松入手。13点活动截止后还有人不断汇钱过去。这个罗胖子怎么有这么大的市场号召力呢？

       他们的客户来的都这么容易，为什么有的企业就是没有客户呢？就是找不到客户呢？做传统企业营销要靠广告砸，有的企业用互联网营销了，感觉烧的钱更多了，而且烧完了钱以后也没效果。原因就是你的网络营销过程没有分析透，包括目标人群定位不准，在不该投钱的地方投入太多，在该投钱的地方却分文没投，你的网站设计不合理，账户的关键词设计不科学等等。

       以上企业的困惑和问题也是要通过传统企业互联网转型来解决的。

       首先，我们可以通过互联网用户的访问轨迹数据判定我们的客户在哪里？只要我们能够掌握互联网用户在互联网以及移动互联网上的行为轨迹，通过精心的分析，我们就能够知道我们的客户在哪里。因为在移动互联网时代，已经将人们的上网行为普及到了随身携带的移动终端手机上，可以这样说，互联网已经几乎覆盖了全国人民。大部分人都要与互联网对接，只要对接上网就会在互联网上留下痕迹。大部分互联网用户在获取信息的时候是靠各种各样的入口平台进入网络环境。有的客户是靠搜索引擎，那关键词就是互联网用户在互联网环境中留下的第一个足迹。用与我们产品相关的关键词搜索的互联网用户基本就是我们的目标客户群，这个在网络营销实践中很容易识别到；还有不同的浏览器，其实每个浏览器的定位不同，比如新浪浏览器面对的是财经类的和社科类的人群，搜狐浏览器面对的是大众类的小清新。我们根据我们的产品的定位，顺藤摸瓜，就能找到相关度较高的流量器，那就等于找到了客户。还有各种论坛、社会化媒体、社会化网络。如同样是微博，新浪、腾讯和搜狐的微博的定位人群就不同，人人网就是从校友网发展起来的，这里面学生比较多。所以，每个互联网入口都对应不同的互联网用户，只要客户从这些入口登陆互联网，就会留下第一个脚印而被我们识别。当然，要实现互联网在这些入口平台痕迹的识别，我们就应该利用大数据思维对这些信息进行采集、分析和挖掘。具体的分析方法我们将在下一本实操书中详细的论述。

       其次，通过互联网用户的互联网商业行为数据对“定位”做分析，包括内容定位、渠道定位和客户定位。其实提升广告投放的性价比不但是传统企业的一个棘手问题，同时也是互联网企业的一个棘手问题。我们说传统企业的广告在烧钱，互联网企业更是烧钱，而且还不是烧自己的钱。这也是让很多企业家头疼的问题之一。对于从事电商的互联网企业，网站的访问转化率已经是一个重要问题。这个问题可以通过互联网用户的在网上的商业行为数据分析得以解决。通过内容定位，可以将正确的产品信息推送给真正有需求的客户，通过渠道定位可以高效和廉价的将信息推送给客户，通过客户定位能够让我们找到真正需要产品的客户，就像我们在前面的鱼塘理论中论述的那样，找到有鱼的地方。

       在传统企业互联网转型过程中，产品销售平台网络化是一个必经的步骤。也就是任何企业的互联网转型都要经历产品的电子商务化。而电子商务网站的经营过程就是数据经营的过程。亚马逊之所以能够领跑全世界电子商务的原因就是因为他们对数据的重视和应用。亚马逊的总裁曾经说过：“如果我在网上有300万个客户，我将要建立300万个商店”，其意思就是说为每一个客户建立一个完全个性化的电子商铺，提供最个性化客户服务，它的个性化推荐方面是做得最成功的，这就是数据导向的结果。总结一下，就是通过数据找到客户，然后为他们提供个性化服务，这样才能在电子商务领域做到最好。

       第二、用大数据挖掘，识别更有价值的客户

       用大数据的方式挖掘出最有价值的客户，然后将最好的产品推荐给他们，这是互联网时代下市场营销的终极追求。要实现这种理想状态，首先要做的是找到这些客户。那这些客户在哪里呢？我们先来给这些客户进行“画像”，就是对这些客户的基本特征做一个描述。然后根据这些基本特征建立一个评估模型。符合这个模型的客户就是我们要找的最有价值的客户。

       这就不得不提到一个模型，叫做RFM模型。它是由美国数据库营销研究所Arthur Hughes提出来的，这个模型由三个指标构成：1、最近一次消费时间(Recency)。2、消费频率(Frequency)。3、消费金额(Monetary)。这个模型就是一个最好的客户分析模型，在企业互联网商业实践中，会帮助我们正确的区分客户，区分出那些是忠实的客户，那些是有价值的客户。向最忠实的最有价值的客户卖产品，是公司能够获取最大利润的最好的法则。

       有了这个模型，我们通过数据挖掘，就可以发现什么样的顾客群在什么样的时间段内在网站上购买了什么样的商品，最近购买产品的时间是什么时候，在这段时间客户购买了多少次产品，以及他们消费的金额是多少。然后对最近一次消费时间、消费频率和消费金额三个指标各设定一个值，达到条件的用户就是我们提的最有价值的用户，我们就要集中资源将最好的产品推送在他们面前。如我们设计最有价值用户的评估模型如下：一个星期内消费的、1个月内消费次数不少于5次的且消费金额不低于3000元的客户。如有A、B、C、D、E五个用户，他们在一个月内消费的情况如下表所示（注：此数据的统计日期为2014年6月19日）：

       通过上表分析，显然只有C客户是符合要求的。最近一次消费时间在6月18日，离6月19日最近；一个月内发生了6次消费，超过了评估值5次；平均消费额为4500元，高于了评估值3000元。