传统行业数字化转型之如何识别客户行为?

客利得
2020-05-22 13:46

数据是数字化时代客户管理和营销应用最重要的资源之一。在更好地理解目标客户、准确预测客户的行为偏好、制定有效的营销策略、精准传递产品和服务信息和服务信息、获得客户反馈、优化在营销策略等过程中,数据都是将这些过程贯穿起来而不可或缺的关键资源。那么在数据化客户管理中,如何识别客户行为呢?史雁军在《数字化客户管理》中提到有以下方式。

数字化转型

如何识别客户行为需要学会客户分群,而有效的客户分群策略往往从管理客户的组合开始。主要有6大客户组合。

1、人口属性:性别、年龄、职业、地理区域、支付能力、教育水平。

2、交易历史:购买评率、购买周期、平均订单金额、产品偏好、钱包份额、交易渠道选择、线下与在线偏好。

3、生命周期:潜在客户、新购买者、重复购买者、忠诚的客户、将要流失的客户、已流失的客户。

4、内容互动:内容互动类型、内容标题偏好、内容风格偏好、内容频率偏好、内容类型偏好、内容分享偏好。

5、行为特征:现在线上购物火热,我们就以在线购物为例。如放弃的购物车、购买的商品组合、在线参与度、渠道选择偏好、设备使用偏好、电子邮件阅读率、社交互动参与度、促销活动参与度。在这里需说明不同的行业会出现差异化的特征。

6、客户个性:以零售业为例,比如节俭型客户、砍价高手、高互动的不经常购物者等。这个版块客户的个性特征在不同的行业或不同类型的产品之间也具有差异化。

作为商家来讲,不可能做一对一的营销,这是不现实的,同时成本也很高,相对而言通过客户的分群,识别出客户的行为,对一类别的客户采取营销或服务策略。

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