MBA课件——整合营销和数据库营销上课版本.ppt

2009-8-22,整合营销概论,2011/07,讨论：什么是整合营销？干货案例：整合营销下的营销活动整合营销和数据分析整合营销和数据库营销总结：整合营销体系,讨论:什么是整合营销？,整合营销体系以客户为中心的营销体系零售业必须尊重零售业的特点，首先是零售业，其次是互联网行业4P理论：产品、价格、渠道、促销ProductPricePlacePromotion5R理论：关联、感受、反应、回报、关系,讨论：什么是整合营销,支撑,反馈,灌输一个事实：做好整合营销，用活数据，建立客户关系管理，做好营销活动，首先是个管理问题团队的进步、企业的发展，必须在不同的阶段以不同的KPI来驱动在合适的阶段设置合适的KPI，必然以数据为核心从营销到客服每个环节树立以客户为核心的概念，每个环节积累客户数据,用KPI的方式驱动数据化营销，是非常适合电子商务业务发展的模式阿里巴巴能发展到今天，除了核心文化成功外，靠的也是合理的KPI设置,梳理管理体系整合营销体系的基础建设工作,讨论：什么是整合营销,树,整合营销KPI指标树,不同阶段的商家，都可以投射到这颗指标树中去，并按照指标逐级分解的模式，做店铺诊断,“引来新客户，保持老客户，做好订单价，业绩节节高！”,建立全面的KPI体系,讨论：什么是整合营销,分解指标，抓好七个营销环节客户如何进入我的店铺？如何让客户看了就买且买的更多如何让客户问了就买且买的更多如何让客户下了单就付款如何把新客户培养成回头客如何让回头客保持活跃购买如何防止客户流失且挽回流失客户？,讨论：什么是整合营销,零售行业，从本质上说，是在经营“人的行为”！以此作为出发点，做好生意，会变的很无敌！,树,推广营销体系,讨论：什么是整合营销,树,客人数,未购买转化,客户的保持,询问未购买转化,浏览未购买转化,下单未支付转化,流失客户挽回,活跃客户的购买,新客户的培养,数据库营销体系（含直复营销）,讨论：什么是整合营销,优化组织结构每个企业状况不同，结构可以不同原则是把完全不同的工作对应到不同的指标，让工作有目的性，且可以量化考核推广部门/岗位：访客数数据库营销部门/岗位：购买频次、回头客数目（重复购买率，客户保持率）各种转化率等前台页面部门/岗位：转化率、平均订单价客服部门：询盘转化率、平均订单价,讨论：什么是整合营销,正确认识数据的作用整合营销体系的难点正确认识如何利用数据数据分析自动驱动业务发展？您越位啦！业务状况用数据指标做解读？真是给力！数字辅助决策、效果评估和基于数据模型的自动化应用（包括卖家和买家）是数据在整合营销中应用的三个主要方向,理解业务，才能用好数据,讨论：什么是整合营销,明确定位整合营销体系的目标导向我要做25-35岁的韩风女装，目标为中等收入人群，目标是市场规模第一战略定位三个档次，100块钱引流，200块钱主力，300块钱提升策略定位各个档次围绕人群覆盖率、销售额目标、子类目占有率来打，进一步细分规划阶段执行定位这个营销活动，主要是要针对流失客户展开挽回行动营销活动落地定位,讨论：什么是整合营销,管理好营销活动整合营销的关键环节营销以活动为核心来落实战略的，在这个执行为王的年代，抓住了营销活动的管理，就抓住了营销管理的核心活动不是简单的聚划算、搭配套餐、满就送、限时打折，这些只是短期的活动；本月主打热销，本季主打热销，今年主打类目，都是营销活动，只不过是长期的营销活动营销必须讲究全面性，营销活动更要考虑全面，永远记住最短的那块木板决定了你的成就访客数、转化率、订单价、购买频次、客户满意度,讨论：什么是整合营销,营销活动流程化管理整合营销的落地每个企业状况不同，流程略有不同正确的方法论占成功的数据化营销50%以上的因素,定位营销活动目标,分析客户和产品特性,营销策略设计（实验验证）,各环节准备工作做好,营销活动开始（循环执行）,营销活动结束,营销活动评估,讨论：什么是整合营销,干货案例:整合营销下的营销活动,定位营销活动目标背景，开设新的店铺，移走一个B类目商品防止老客户流失吸引新客户进来有好的用户体验提高满意度，争取回头客把销售额做高，活动不亏本,干货案例：整合营销下的营销活动,分析客户和产品特性产品特性不管对于哪个人群，高端产品在低价格情况下总是有吸引力的两大类目之间相互之间关联销售较低人群特性调研客户发现：对于大部分客户，只要能保持原有的服务和优惠，他们不介意新开店铺,干货案例：整合营销下的营销活动,营销策略设计前置策略先同步开一个B店，把一部分商品复制过去，进行推广实验B店的销售，在拆分之前已经达到了一定的量B店客户对B店本身较为满意,干货案例：整合营销下的营销活动,营销策略设计活动策略高档次B类目商品分组秒杀：原先准备一次性秒杀的50个B类目商品，分成8组，吸引全段的消费客户研究客户最佳购买时段，在客户上午下午八个最佳购买时段分别投放秒杀，第一个秒杀完了，再公告下午还有一个秒杀制造“惊喜”对于没有拍到秒杀的客户，页面上准备丰富的搭配套餐（30款），并给予很好的折扣，满足客户“没有秒杀到”后往往“还想在买点东西”的遗憾心理,干货案例：整合营销下的营销活动,做好准备工作，采购、推广、店铺、客服、CRM、数据，时刻准备着！店铺部门设计活动页面，做好A店铺到B店铺的关联推荐数据部门提取关联规则，为搭配套餐设计做参考客服部门预计会有2天的高峰，做好排班准备CRM部门提取一年内A和B类目客户的名单对于两种客户进行预告（1）活动前五天，发送EDM预告（2）活动前一天，对于未打开EDM的客户发送短信预告（3）活动前一个小时，发送短信预告,干货案例：整合营销下的营销活动,执行营销活动,客人数,未购买转化,客户的保持,询问未购买转化,浏览未购买转化,下单未支付转化,流失客户挽回,活跃客户的购买,流量,转化,新客户的培养,干货案例：整合营销下的营销活动,营销结果销售额提升60%访客数当天上午十点，A店流量达到8万，超过历史高峰多个访问高峰转化率活动当天，造成了多个消费高峰以及消费高峰之间的若干小高峰订单价跟平时有10%左右的差距,干货案例：整合营销下的营销活动,营销结果投入产出营销活动花费：毛利提升ROI1:3，收入提升ROI1：11客户满意度B店铺保持较高的客户满意度，拆分后业绩持续实现高增长整体影响整体业绩增长未受拆分店铺的影响，保持在行业领先,干货案例：整合营销下的营销活动,总结：管理好营销活动流程清晰的目标细致的分析符合消费者行为的策略设计充分的准备彪悍的执行及时的评估和总结,干货案例：整合营销下的营销活动,整合营销和数据分析,数据分析的多个层次老板：行业和店铺数据对比，把握整体定位方向，了解KPI和各类数据分析的方向职业经理人：KPI如何分解到各个部门？店铺诊断，阶段性的营销定位目标各个部门的小头目：KPI如何往下分解到每个人？具体的执行者：我的KPI和哪些数据有关？,整合营销和数据分析：数据分析的多个层次,KPI解读辅助店铺诊断访客数：SEO和推广做好没？（包括活动）转化率：页面描述？页面推荐？商品价格？客户评价？客服服务？重复购买率：满意度？促销刺激？平均订单价/客单价：关联推荐？搭配套餐？客服服务？大促销？客户保持率（客户满意度）：刺激措施？客户关怀？质量问题？每一级指标可以往下分解，进行同比，环比，行业比，看到自己店铺的问题,理解业务，用好数据,“每周总结一次经营指标树，先把握好大方向，再解决细节问题”,整合营销和数据分析：企业经营状况分析,树,KPI解读辅助店铺诊断,整合营销和数据分析：企业经营状况分析,树,KPI解读辅助店铺诊断难点：行业性的数据如何对比？本月、本季度的本店铺和行业的数据对比历史上，以年为周期的行业性数据对比,整合营销和数据分析：企业经营状况分析,推广分析搜索类推广：直通车、自然搜索社区CPS类推广：淘宝客、美丽说等淘宝社区互动类活动：淘画报、淘女郎、淘金币等店铺活动：限时折扣、团购、秒杀、搭配套餐、聚划算、类目活动前台推广类营销工具钻展、焦点图淘宝外社区推广,整合营销和数据分析：推广分析,客户分析客户基于生命周期的RFM分析（新客户、活跃回头客、预流失、流失）客户的偏好：类目、品牌、单品客户的时段、日期消费特性客户对于刺激的特性（价格敏感、新品敏感、品牌敏感、类目敏感）客户固有的属性，生日、地理位置、年龄、性别、学历客户对于浏览行为的特性（浏览不买，浏览爱买，不浏览爱买.）客户对于客服行为的特性客户对于消费诚信行为的特征（退货，换货，砍价,下单不成交.）基于以上数据的客户模型（相似度、决策树、聚类、分类等）,整合营销和数据分析：客户分析,商品分析商品、品牌、类目的季节性因素定价分析：商品在市场上的定价商品的客户群体覆盖率商品的关联性分析商品的人群定位和商品矩阵：引流商品、利润商品、边缘商品、潜力商品,整合营销和数据分析：商品分析,客服分析客服的销售绩效分析销售额、订单价、转化率客服的服务质量分析客户好评、客户差评、响应时间、平均字数客户分析对客服的支持客户基本信息推荐客户档案系统、黑名单系统基于当前“客户在看什么”和“当前客户页面停留时间”的推荐偏好、聊天关键词、热卖、关联等推荐内部知识库,整合营销和数据分析：客服分析,整合营销和数据库营销讨论：什么是数据库营销？数据库营销的流程和应用客户细分数据库营销的基础干货案例：某大卖家的数据库营销案例,整合营销和数据库营销讨论：什么是数据库营销？数据库营销的流程和应用客户细分数据库营销的基础干货案例：某大卖家的数据库营销案例,数据库营销的概念以数据挖掘为核心收集和积累会员（用户或消费者）信息与顾客建立一对一的互动沟通进行客户关系的维护针对性的使用电子邮件、短信、电话、信件等多种方式进行沟通通过基于客户细分模型的互动营销方式进行沟通,讨论：什么是数据库营销,讨论：什么是数据库营销,数据库营销的基础客户细分通过客户群体的细分，找到每个群体客户最佳的维系方式通过客户群体的细分，找到潜在客户转化的最佳方式把粗放的经营转向细分的经营，大幅度提高电商竞争力,讨论：什么是数据库营销,数据库营销的目标重复购买、客户保持、提高转化数据库营销主要抓三个方面提高转化率：在营销的各个互动环节提高客户转化重复购买：促进客户的重复购买客户保持：防止客户的流失,客人数,未购买转化,客户的保持,询问未购买转化,浏览未购买转化,下单未支付转化,流失客户挽回,活跃客户的购买,新客户的培养,整合营销体系的七个环节都可以借助数据库营销客户如何进入我的店铺？如何让客户看了就买且买的更多如何让客户问了就买且买的更多如何让客户下了单就付款如何把新客户培养成回头客如何让回头客保持活跃购买如何防止客户流失且挽回流失客户？,零售行业，从本质上说，是在经营“人的行为”！以此作为出发点，做好生意，会变的很无敌！,讨论：什么是数据库营销,数据库营销是整合营销体系的落地手段之一，通过主动营销和互动营销帮助每个环节提高,整合营销和数据库营销讨论：什么是数据库营销？数据库营销的流程和应用客户细分数据库营销的基础干货案例：某大卖家的数据库营销案例,数据库营销的流程和应用,数据库营销在主动营销中的流程和应用确定营销活动的目标，进行活动策划细分和筛选人群设置对照组，落实“对照评估”的概念执行活动评估效果（周期性活动定期评估）,数据库营销的流程和应用,数据库营销在主动营销中的流程和应用对照评估是主动营销活动中最重要的概念多波段自动细分是数据库营销在主动营销中最大的优势,数据库营销的流程和应用,数据库营销在互动营销中的流程和应用建立和积累细分模型建立基于模型的自动化应用应用自动对客户的行为作出响应应用提示相关的服务人员对于客户的信息作出响应,数据库营销的流程和应用,数据库营销在互动营销中的流程和应用,整合营销和数据库营销讨论：什么是数据库营销？数据库营销的流程和应用客户细分数据库营销的基础干货案例：某大卖家的数据库营销案例,客户细分-数据库营销的基础,无处不在的客户细分,客户细分-数据库营销的基础,客户细分是什么，为什么客户细分是什么？客户细分就是根据客户的属性、行为等因素划分客户群体。为什么要做客户细分？客户需求的差异性，企业资源的有限性，市场竞争的残酷性,如何做客户细分？没有最细只有更细，但脱离应用谈细分扯淡!,客户细分-数据库营销的基础,Regular,Fans,Prospect,New,Suspect,Holding,Lapsed,客户细分-数据库营销的基础,主动营销中的客户细分先根据客户生命周期划分客户人群对于每一个客户人群，根据偏好和属性进行进一步的划分,Acquisition,Welcome,Spend,NoSpend,HighEngagement,LowEngagement,NoSpend,HighEngagement,LowEngagement,NoSpend,Positivemigration,Negativemigration,案例：某全球零售500强公司的客户分组和关注的客户迁移数据,主动营销中的客户细分通过营销活动、客户调研等手段，积累客户对于营销活动的数据通过营销活动的相应率，进一步划分或修正原有的客户细分客户调研可以看作是互动营销一种各种互动营销产生的数据可以修正主动营销的细分,客户细分-数据库营销的基础,进店,浏览,咨询客服,购物车,下单,付款,收货,期待,开箱验货,付款,试用,评价,分享,使用,客户细分-数据库营销的基础,互动营销中的客户细分淘宝电商业务中，都有哪些关键服务环节？,进店,浏览,咨询客服,购物车,下单,付款,收货,期待,开箱验货,付款,试用,评价,分享,使用,跳出客户,浏览未下单客户,下单未付款客户,咨询未下单客户,退货客户,差评客户,推荐客户,等货客户,浏览客户,好评客户,在用客户,客户细分-数据库营销的基础,互动营销中的客户细分各种状态的组合已然形成细分群体，思考哪些细分群体值得研究？我们如何去影响他们的行为？,整合营销和数据库营销讨论：什么是数据库营销？数据库营销的流程和应用客户细分数据库营销的基础干货案例：某大卖家的数据库营销案例,满意度,顾客质量,顾客,重复购买,客户重复购买率,客户保持率,干货案例：某大卖家的数据库营销案例,数据库营销的目标,干货案例：某大卖家的数据库营销案例,客户生命周期细分,至39周为止，在29周的基础上提升1.2倍，预计（30-39周）新客重复购买增量3000人,干货案例：某大卖家的数据库营销案例,目标1新客户二次购买转化率二次转化率是指第一次购物客户在45天内重复消费两次或两次以上的客户数目占45天内第一次购物的所有新客户数目比例,根据25周29周的平均重复购买率29.34%，计划平均每周增长0.06%，到第39周时，预计可平稳增长到29.94%，进而继续保持。,干货案例：某大卖家的数据库营销案例,目标2活跃老客重复购买率老客户重复购买率是指历史上消费两次及以上在最近45天内消费过1次及以上的客户数目占历史上消费两次及以上在最近45天内消费过1次及以上的客户数目比例,