根据《福布斯》的数据，企业向现有客户销售产品的概率是60-70%，而向潜在新客户销售产品的概率在5-20%之间。此外，有证据表明，获得新客户的成本是保留现有客户的5到25倍。
企业有明显的经济动机来留住客户。然而，日益激烈的竞争和全球化意味着消费者比以往任何时候都有更多的渠道和选择的自由。随着技术为客户打开了数字边界，消除了地理障碍，分析也为建立客户忠诚度提供了一个关键工具。
行为分析的使用使得跟踪用户成为可能，在客户旅程中的各个接触点满足他们的需求，并根据他们的喜好和以前的购买历史定制沟通。当一个品牌或公司能够在个性化的基础上与客户进行互动时，就有可能加深关系并提高品牌忠诚度。正如史蒂夫·乔布斯所说:“比以往任何时候都更接近你的客户。如此接近，以至于在他们自己意识到之前，你就告诉他们他们需要什么。”在全球大流行导致经济困难而导致休闲支出减少的时候，奖励客户并为他们提供你知道他们想要的产品(基于分析)可以在保住他们的业务方面发挥重要作用。
充分利用行为数据
行为分析是指客户在网上购物或浏览网站或应用程序时留下的信息。数据点可以包括:他们在一个页面或产品上花费的时间，他们何时打开应用程序，他们如何到达网站，他们查看了什么等等。
记录这些事件有助于提供用户粘性水平、转化率和终身价值的可视化表示和答案。它让营销人员了解是什么促使客户采取行动或购买。
行为数据包括:
注册数据:存储在营销自动化工具或客户的CRMVoice中的数据:从调查、焦点小组、研讨会、社交媒体倾听等收集的客户反馈。观察数据:显示客户在网站或平台上的行为的数据，这些数据可以洞察他们的兴趣和对消息/产品的反应
企业可以通过使用数据管理平台和营销自动化工具收集、存储、转换、利用和可视化这些数据点。有了这些信息和知识，他们能够为客户提供:
一个个性化的用户旅程明确定义的关键性能指标，可以持续和实时测量一个健壮的方式来检索分析，跟踪事件，并主动计划
有了客户数据，制定个性化的营销计划是可行的。有了正确的软件解决方案，营销人员就可以在需要的时候获得所需的数据。这些数据可以提供个性化的推荐、有针对性的优惠、分段的电子邮件消息等等。
所有这些功能都可以帮助提供卓越的客户服务，增加客户保留率和增长销售额。麦肯锡的一项研究发现，亚马逊35%的收入来自其通过协同过滤运作的推荐引擎。因此，亚马逊能够通过行为分析来感知和预测客户可能想要什么，将每个客户与拥有相似用户档案的客户进行比较。然后，引擎会推荐类似客户已经购买过的产品，从而增加转换(促成销售)的可能性。
另一个在品牌忠诚度游戏中获胜的公司是Spotify。领先的付费订阅音乐提供商高度关注个性化和个人客户旅程。Spotify依靠人工智能和大数据提供定制收听建议、与朋友分享体验的群组收听功能(最近在大流行期间推出)以及其他独特功能。Prophet的品牌相关性指数(Brand Relevance Index)显示，80%的客户更有可能忠于那些找到方法与他们的生活保持相关性的品牌，这一点Spotify显然是正确的。
通过访问数据，营销人员和企业可以对他们的用户进行细分，并根据他们的需求和他们在用户旅程中的位置提供解决方案。当谈到品牌忠诚度时，留存率是关键绩效指标(kpi)之一，这与客户流失(或客户流失)相反。Netflix提供了一个很好的例子，说明了如何通过使用数据来建立品牌忠诚度和减少客户流失。
通过行为分析，Netflix能够根据使用情况对客户进行细分。然后，他们会设置一个阈值，即他们知道用户需要消费的最小内容量，才能继续为订阅付费。对于使用量低于最低使用量的客户，他们将被归类为“有停止服务的风险”。然后，Netflix将这种洞察力与他们的算法结合起来，专门根据用户之前的观看历史来推广内容。通过这种方式，Netflix可以自定义每个用户打开Netflix时看到的内容，以最大限度地提高参与度，降低失去该客户的风险。
营销不是一场猜谜游戏。它由记录每个客户事件的操作和数据提供信息。埃森哲脉搏调查(Accenture Pulse Survey)报告称，91%的消费者更倾向于购买那些提供与他们相关的优惠和推荐的品牌。能够理解客户需求的企业(有时甚至在他们自己知道之前)可以通过这样做来获利。利用数据和分析，营销人员可以追踪用户或客户的旅程，以建立展示客户思想、情绪、态度、可能的行动等的档案。
行为分析和技术进步正在将原始数据转化为有价值的见解，帮助营销人员和商业领袖指导他们的商业决策。对于想要利用行为分析的企业来说，市场上有许多软件解决方案可供选择。商业智能和分析软件的一些例子包括:Sisense、Alteryx analytics和Mixpanel，仅举几例。这些工具使企业能够掌握个性化和定制化营销，从而提高客户参与度和满意度，从而提高用户留存率(进而提高品牌忠诚度)。
