客户关系营销(数据分析+转换跟踪).doc

客户关系营销（数据分析+转化跟踪）B2C本质上是零售，客户是最宝贵的资源！ 应该怎样管理好这个资源？ 这里，首先要有一个前提：1.让一个已经知道我们网站、已经在网站购物过的消费者再次购物，比引入一个陌生的用户、说服他购物要容易； 2.让一个刚刚流失的客户回头，比劝服一个已经流失了很长时间的客户回头购买我们东西要容易（可能连联系方式已经变更） 这样看来，我们应该要做的是：1.优先向已有客户做营销（投资回报率较高尤其是在预算相对有限的情况下） 2.向那些流失客户做营销3.在客户流露出“流失”信号时，马上做营销那么，核心的问题就是：应该怎样去了解哪些客户“就快流失了”？我们来看一看一般的客户成长曲线：（横轴是时间，纵轴是购物频率，仅是示意图，曲线坡度无意义）一般来说，一个客户第一次接触我们的网站之后，他会有一段时间的适应期，购物频率较低；等到慢慢熟悉了我们网站的功能应用和产品线之后，购物频率会上升，慢慢稳定下来直到某一天，他的需求减弱，或者找到了其他的方式满足需求，或者我们的某方面服务让他不满意了，他的购物频率会降低（缓慢或者直接陡降都可能），直至完全流失。所以，我们要关心的客户有两类：A: 新客户，但是没能成功转化为稳定客户 B: 稳定客户，刚刚转化为了流失客户 我们要解决的问题是：1.怎么找到这些客户？ 2.找到之后我们要做什么？ 首先，怎么找到这些客户？1.对A组人来说：给定一个购物次数来定义“新客户”，这个会根据我们网站商品类别的不同而不同。假设我们定义这个数字为“4”，定义购物小于4次的都叫“新客户”； 然后进行简单的数据挖掘，看看已有的老用户（购物次数大于等于4）前4次购物的间隔分别是多少，如果数据的差异性不大，可以用数据的平均值，如果差异性很大，则需要进一步分析（如：我们网站商品品种很多，其中有“书”和“数码产品”，买“书”的客户购物频率和买“数码产品”的客户购物频率必然差很多，需要分开对待）这样我们就得到了“新用户”的“前四次购物正常间隔”，假设是P1, P2, P3（例如60天，30天，和15天）； 如果一个新用户在第一次购物后，经过P1天，还没有进行第二次购物，我们就知道他在“转化为稳定客户”上遇到了困难；同样道理，第二次购物后P2天没有购物，第三次购物后P3天内没有购物，同样说明他遇上了问题，我们没有成功的稳定下这个客户，他将落入A组； P的值可以根据市场预算，以及客户价值来调整。如果觉得该客户非常重要，平时可以用0.8*P1, 0.8*P2, 0.8*P3来作为判断条件（这样会更快把客户放入A组），同样的，如果市场预算不够，只能花在少量“确认流失”的客户身上，可以把P1, P2, P3改成2*P1, 2*P2, 2*P3 （意思是等更长时间再把客户放入A组）。 2.对B组人来说：这些人都不是“新用户”，所以都有至少4次购物经验，取Trap Wire（数据结果）= Max P1, P2, P3, P4, , PN（定义Trap Wire等于过去所有间隔中最大的那个，当然我们也可以定义它等于之前所有购物间隔的平均值，根据效果进行相应微调） 假如今天距离该客户上次购物已经有了T时间，如果T Trap Wire，则该客户呈现出了“流失”的信号。 同A组数据一样，可以根据实际情况调整Trap Wire的值，预算足够的时候用0.8*Trap Wire，预算不足的时候用1.5*Trap Wire。 如果要进一步进行转换跟踪的话，可以引入更复杂的参数，假设网站老客户平均的购物频率是F（频繁），平均每个老客户购买过价值M（金额）的产品；而该名客户的购物频率是F1，购买过价值M1的产品，那么针对他的Trap Wire可以设置为M1*F1/(M*F)即:购物次数多、花钱多的客户，我们更积极的去挽回；购物次数少，花钱少的客户，我们可以更耐心一点多等几天再挽回。 根据这两个定义，每天（或者每周，每个月）-我们就可以得到两个列表: A, B。下一步：1我们可以监控A，B组占网站客户数的百分比，可以知道当前的网页设计、营销活动对于保留新老客户的作用大小、好坏。例如：如果发现最近两个月A, B组的数量都翻了一倍，这就是一个直观的数据在告诉我们“客户在快速流失！”，我们就需要尽快把原因查找出来。2.我们可以了解到最新的消费者动态，并做出相应改进。比如我们可以让客服或市场人员给所有落在B组，并且M1M，F1F的客户打电话（根据实际情况来决定），询问他们对于我们网站的印象（主要目的是含蓄的问“为什么不来买东西了？”）。问刚流失的客户比问一个流失了几年的客户更有意义我们还可以根据客户的回答来相应做些弥补（比如：他说我们的购物流程变了他不会用了，我们可以考虑马上优化；比如他说我们们客服太凶了，我们可以考虑和客服经理开个会讨论一下这个问题问几年前流失的客户这些问题意义不大）3.我们可以及时给那些消费者激励，挽留他们。第2条中，给用户打电话了解情况本身也体现了我们对他的重视，如果在电话里提供20元（依据实际情况而定）的折扣券的话，挽回客户的可能性就会大得多。如果人数较多，也可以采用Email来发送。Email内容包括 :(1) 挽留的话，对客户的赞美；(2) 客户满意度调查的链接；(3) 一张折扣券。折扣券的金额也可以根据M1和F1来计算，值得为高价值的客户付出更多的成本。总的来说，建立这样一套客户关系维护和营销的数据分析及转换跟踪机制是比较必要的。同时，这样的数据分析不光只针对用户群体；对于我们网站特有的“代购点”模式也相对适用，利于我们网站更好的维护“代购点”，拓展我们的营销