基于系統工作，數據驅動客戶生命周期管理（LTV）
客戶全生命周期有不同的劃分方式，但其本質上都是描述了這樣一個過程：用戶從剛開始對產品或服務的陌生，到慢慢熟悉，再到銷售轉化成為你的產品或服務的客戶，最后到持續的使用或者慢慢流失。在這個過程中，有不同的部門會在不同的階段參與其中，完成整個客戶全生命周期的轉化。
可以看到在最初的時候，企業無法獲取客戶的任何數據，或者只能獲取到一些簡單的公開數據，而隨著客戶在生命周期里逐漸的推動演化，企業與客戶接觸的越來越多，每一次接觸點，都會產生大量的數據，客戶沿著全生命周期流動的過程，就是數據逐漸完善的過程，像滾雪球一樣，越滾越大，沉淀的這些數據，有助于優化企業效率，驅動企業這個盈利機器越轉越快。因此，企業需要捕捉客戶全生命周期里各個階段產生的數據并且讓它產生價值。
客戶生命周期產生的數據
企業的目的是實現數據驅動客戶全生命周期管理，就是產品、營銷、客戶成功持續在數據賦能基礎上演化推進。因此，解決數據采集問題，數據分析問題也是企業落地數據驅動的主要工作。
解決數據采集問題的關鍵是“打通”
客戶全生命周期的前半段是偏營銷的部分，重點是打通線上、線下，包括渠道與后續的系統打通、行為采集日志與業務數據打通。
在打通行為數據與業務數據時，一定要注意標識關聯客戶。很多 To B 企業采用客戶的名稱作為標識，一旦企業名稱更改，唯一標識便消失了，導致后續很難再打通，所以一定要有唯一標識，還要有數據有效性校驗和一致性校驗。
數據分析方法論
客戶接觸點，既是數據產生的場景，又是數據應用的場景，接觸點產生的數據，在其它接觸點產生價值。比如，To B 企業的客戶接觸點就是指客戶與To B 企業的產品和服務有所接觸的一些點，如打電話、見面、線上廣告等。這些點都是客戶有效地感知產品和服務的點，同時也是數據生成和價值發揮的點，就是每一個觸點都會產生一些數據，同時數據進入接觸點的時候也會釋放它的價值。
客戶全生命周期按接觸點排列的時候會發現企業與客戶有很多密密麻麻的接觸點，每一個點都讓企業更了解客戶，以及讓數據不斷地增值，同時企業產生的這些數據會在自己的點或者其他的接觸點有所體現，當企業將這些點有機的整合，企業就會發現數據驅動客戶服務、客戶成功是一件水到渠成的事。
客戶的接觸點
比如銷售做客戶電話拜訪前首先可以看到它的所在地區、最后登陸時間來篩選目標客戶，查詢次數確定后續跟蹤頻率，通過最后的登錄和查詢次數企業可以選定不同的客戶優先干預，優先找那些最后登錄次數近，而且查詢次數多的，根據營銷樞紐分類、查閱內容確定話術等，如果沒有這套系統，銷售是沒有切入點的，但是參考基礎數據，銷售可以輕松地拿到與客戶的接觸點。
反之，假設在數據沒有打通的情況下，當企業拜訪一家客戶的時候需要先了解客戶，系統上搜他的各種各樣的拜訪記錄，有些拜訪數據可能沒有被記錄，就要咨詢對應的客戶成功或銷售企業的情況，這樣一來，當管理的客戶多了之后，不一定每個人都會記得那么清楚。但是如果企業集中采集這些數據，并且對其進行加工、整理之后，再輸入系統中，員工基于系統工作，當銷售或客戶成功去拜訪客戶，或者用任何后端的方式去接觸客戶的時候都可以利用這些數據找到相關的切入點。
舉個最典型的例子就是培訓，企業給客戶培訓與客戶實際學習到是兩個概念，如果講的越多，對方接受的不會越多，而是越少就是一個問題。因此，在觀察客戶的使用深度和廣度的時候，可以先通過基礎數據看到客戶在不同的產品功能上的使用程度，這樣企業可以靈活調整把一次性的填鴨式灌輸式培訓周期拉長，變成幾次的持續性培訓，每次培訓關注一個點，培訓完了可以評估他的效果，反過來再去下一個點，這樣定制化就更強，培訓的效果也更好。
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