很多人了解数据分析在营销领域的重要性，因为其可以为努力提高市场份额的组织提供许多有用的见解。
数据分析的最佳应用之一是增强基于客户的营销(ABM)。有许多方法可以使用大数据来更好地了解目标客户群，这是任何组织采用的营销策略的重要组成部分。
基于客户的营销是一个功能强大的工具，为了更多地进行了解，人们需要知道如何处理其所有组件。基于客户的营销(ABM)成功的最大因素之一是客户选择过程。当采用一个依靠数据分析的平台时，这个过程就容易多了。
找到合适的客户对组织的整体战略成功至关重要。最近对一些经验丰富的营销人员进行的一项调查显示，三分之二之上的营销人员计划使用大数据技术解决方案，以使他们的客户选择过程更加顺利。
组织确定客户选择过程很重要。但怎么才能正确选择?是否需要在合适的大数据营销解决方案上花费大笔资金?以下将解答这些问题，并介绍理想的客户特征这个概念。
理想的客户特征(ICP)指的是公司，而不是个人。这意味着，这种营销策略主要由B2B组织使用。这里的问题是，它为组织提供了像个人一样开展业务的机会。
组织对自己的客户是谁，客户的需求和愿望以及如何实现有着自己的理解。但是，虽然组织负责人了解理想的客户特征(ICP)，但其他员工却不了解。理想的客户特征(ICP)可以帮助他们定义客户。
一些组织还具有最低的客户特征(MCP)，以帮助他们确定可接受的客户的最低标准。最低的客户特征(MCP)和理想的客户特征(ICP)是否相同?不完全是。理想的客户特征(ICP)帮助确定应该关注的客户类型。最低的客户特征(MCP)定义了最低要求。
那么组织应该在哪个方面增加投资？当然是理想的客户特征(ICP)。
投资于那些对于报价几乎不感兴趣的客户是没有任何意义的。组织可能会联系这些客户，但应投入更多的时间、精力和资金来满足理想的客户的需求。内容创作、再营销和人物角色开发的成本并不低。
新的数据分析解决方案使组织能够全面了解谁是理想的客户。组织可以使用它来定义理想的客户特征(ICP)，并查看空白区域中适合组织的产品或服务的细分市场。如果没有适当的商业智能(BI)解决方案，组织采用的理想的客户特征(ICP)将缺乏适当的细节。
这并不意味着不会进行人工操作。创建理想的客户特征(ICP)既需要人工工作，也需要自动化工作，因此需要执行以下操作：
组织以理想的客户特征(ICP)为基础，可以使用商业智能解决方案来建立客户评分模型，该模型将使组织看到哪些客户比其他客户对组织的业务更有价值。反过来，将知道需要首先吸引哪些客户。
既然组织知道客户类型转换和购买产品的机会最大，那么可以更好地解决他们的一些问题，并实现他们的销售目标。商业智能解决方案可以帮助组织确定应该先联系哪些客户。
