收集行业数据，如市场研究报告、行业协会统计数据等，了解不同行业的进出口贸易规模、增长趋势、运输需求特点等信息。例如，通过贸易数据了解到电子行业在某一地区的出口额持续增长，且主要出口目的地是欧美国家，这就为货代公司在该地区寻找电子行业的潜在客户提供了线索。

关注宏观经济数据和政策信息，如国家的贸易政策调整、关税变化、汇率波动等，因为这些因素会对不同行业的进出口业务产生影响，进而影响货代公司的目标客户选择。例如，当某国家降低对某类产品的进口关税时，相关产品的进口企业可能会增加进口量，这些企业就可能成为货代公司的潜在目标客户。

货代公司首先要收集自身业务系统中的数据，包括客户的基本信息（如公司名称、规模、行业、联系方式等）、交易历史（每一次运输服务的日期、起运地、目的地、运输方式、货物类型、费用等）、沟通记录（咨询内容、投诉反馈、问题解决情况等）。这些数据可以从货代公司的客户关系管理系统（CRM）、业务操作系统、客服记录等多个内部系统中获取。

统计客户的活跃度，例如客户在一定时期内（如一年）的运输订单数量、咨询次数等，以此来衡量客户对货代服务的依赖程度。

内部业务数据收集：

外部数据补充：

根据货物运输的起运地和目的地进行地理区域分析。例如，分析哪些地区是主要的货物出口基地或进口口岸，重点关注这些地区的企业。对于沿海港口城市，那里有大量的制造业企业和贸易公司，货代公司可以通过分析港口的货物吞吐量、主要运输的货物种类等数据，确定在这些地区的目标客户群体。

结合地理信息系统（GIS）技术，将客户位置信息与交通网络、经济区域等数据相结合，直观地展示客户分布和潜在市场区域。例如，利用 GIS 可以发现某一物流园区周边聚集了大量的物流相关企业，货代公司可以将这些企业作为重点拓展对象，提供更便捷的本地化服务。

分析不同行业的运输需求趋势。对于增长型行业，如新能源汽车行业，随着其市场规模的扩大，进出口运输需求也会相应增加，货代公司可以将这类行业的企业作为重点目标客户。通过对行业数据的时间序列分析，预测行业的未来发展趋势，提前布局潜在目标客户群体。

研究市场竞争态势，了解竞争对手在不同行业和地区的市场份额和客户分布情况。如果发现某个行业或地区存在竞争对手服务薄弱的环节，货代公司可以针对性地挖掘该领域的客户。例如，在某一新兴的跨境电商市场，竞争对手在仓储和最后一公里配送服务方面存在不足，货代公司可以凭借自身优势服务，将该市场的电商企业作为目标客户。

通过计算客户终身价值（CLV）来评估客户对货代公司的长期价值。CLV 考虑了客户的历史交易金额、交易频率、预期的合作年限以及客户的推荐价值等因素。例如，一个长期合作、运输订单量大且经常为公司带来新客户的企业，其 CLV 值就很高，是重点维护和拓展的目标客户。

运用 RFM 模型（最近一次消费 - Recency、消费频率 - Frequency、消费金额 - Monetary）对客户进行分类。例如，最近一次使用货代服务时间较近、运输频率高、每次运输金额大的客户是高价值客户，这类客户可能是大型进出口企业，需要重点关注并提供个性化的优质服务。

客户价值分析：

行业与市场趋势分析：

地理区域分析：

利用构建好的目标客户画像，在公司的客户数据库和潜在客户名单中进行识别和筛选。通过数据查询和匹配算法，找出符合目标客户画像的企业名单。例如，在数据库中筛选出位于特定沿海城市、所属行业为电子制造、过去一年有一定数量海运出口订单记录的企业。

对于筛选出的目标客户，进一步评估其与货代公司的合作可能性。可以通过分析客户与竞争对手的合作情况、对现有货代服务的满意度等因素来判断。例如，如果客户对现有的货代服务经常抱怨运输延误等问题，那么货代公司就有机会凭借自身优势服务争取该客户。

根据上述数据分析结果，构建目标客户画像。目标客户画像包括多个维度，如行业类型（如电子、服装、机械制造等）、企业规模（大型、中型、小型）、运输需求特点（运输方式偏好、运输频率、货物类型等）、地理位置、对价格和服务质量的敏感度等。例如，目标客户画像可能是 “位于沿海城市的中型电子制造企业，每月有 3 - 5 次海运出口订单，运输产品主要是电子产品及其零部件，对运输时效性和安全性要求较高，对价格有一定的敏感度”。

为不同的目标客户画像设定优先级。优先级可以根据客户价值、市场潜力、与公司现有业务的契合度等因素来确定。例如，高价值且与公司现有优势服务匹配度高的客户画像优先级最高，是重点挖掘和营销的对象。

目标客户画像构建：

目标客户识别与筛选：