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大数据精准营销下卓尔数科是如何正确细分客户的?

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客户细分没有统一的标准,它是从业务角度出发、结合实际应用场景对目标对象进行分层分群的客户管理工具,不同行业不同企业都可以有自己的客户细分策略,即使是同一业务单位,在不同业务场景下,客户细分策略也可能不同。

一、普遍的客户细分维度会从这三个方面进行:

1、内部性能(准确稳定)

指顾客自身的性别、年龄、教育程度等属性。这些因素一般准确、可靠、稳定,一般变化不大。

2、外部属性(简单直观)

是指反映顾客与企业关系的因素,如顾客的等级、顾客所属的机构、顾客持有的产品等。这对于企业来说是最简单直观的,并且能够静态地反映客户当前的价值。

3、活动行为(动态预测)

是指反映客户与企业之间活动的消费金额、消费频率、上一次访问时间、访问时长等数据。这种数据是动态的,可以实时反映客户的行为偏好和价值变化,并可以进一步挖掘和预测客户。

该方法可以基于单一维度对客户进行细分,如按性别划分“男性”和“女性”,按出生年份划分“90后”、“80后”等,也可以是多个维度结合的结果,如按登录和交易划分为“交易多的活跃客户”、“交易少的活跃客户”、“沉默的客户”、客户忠诚度、客户贡献、客户形式等,如我们常见的RFM模型。

二、精准营销如何细分大数据客户:

1、从业务需求出发,明确细分客户的目的;

2、选择合适的指标和变量进行清理和汇总;

3、建立数据模型,可分为预分割(有数据事先引导)和后分割(无数据事先引导);

4、对细分结果进行表征并总结特征;

5、研究测试细分结果的准确性,形成差异化营销方案。

三、卓尔数科如何利用大数据细分客户:

1、根据客户细分的结果,找到目标价值客户,集中资源投入,增加客户黏度,达到降低成本、提高效率的目的;

2、根据客户细分的结果,对不同的客户群体进行针对性营销,也就是我们所说的差异化精准营销,满足不同客户群体的需求,提高客户满意度;

3、根据客户细分结果,了解客户分布情况,为客户管理决策、产品设计开发等提供重要参考。

卓尔数科至力于为企业提供MarTech营销技巧以及解决方案,以“精准营销+内容营销+数字化运营”为核心,通过数据场“公域+商城+私域”的结合,为企业提供生命周期服务及营销解决方案。

网易刊登此文仅出于传递信息之目的,绝不代表网易赞同其观点或证实其描述。
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