文本资讯10 客户管理大数据应用

客户管理大数据应用一、潜在客户的获取许多商业领域，新客户的获取能力被作为一项评判业务发展的指标。基于大数据分析和挖掘，电子商务企业除了了解关于消费者的年龄分段、性别比例之外，企业还想要进一步的了解更多能够诱发消费者的购买行为的复杂的元素。这可能并未包括更为广泛的消费人群的消费行为，但这也确实发现了一些看似无关的事件与消费者购买行为之间潜在的联系，给了这家公司带来了一定的显著竞争优势。如今，电子商务企业的营销人员已经不再满足于仅仅获得一线消费者的一般性的统计数据（例如，消费者的住址、年龄分段、性别比例）。电子商务企业想要进一步的了解更多能够诱发消费者的购买行为的复杂的元素。例如，利用分类技术可以实现对Web上的客户访问信息进行挖掘，从而找到未来的潜在客户。依据用户行为差异，使用者可以先对已经存在的访问者进行分类，并依此分析老客户的一些公共属性，筛选出他们分类的关键属性及相互之间的关系。对于一个新的访问者，通过在Web上的分类，识别出这个客户与已经分类的老客户的某些公共的描述，从而对这个新客户进行正确的分类。然后从它的分类判断这个新客户是有利可图的客户群，还是无利可图的客户群，决定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对待。客户的类型确定后，可以对客户动态地展示Web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。若为潜在客户，就可以向这个客户展示一些特殊的、个性化的页面内容。二、原有客户的保持事实上，影响客户忠诚度的因素非常多，有客户自身方面的原因、企业方面的原因、还有客户和企业以外的其他因素如社会文化、国家政策等。但除了企业自身外，其他都属于不可控或难控制因素。从这点出发，企业需从自身寻找影响客户忠诚度的原因。如，1号店利用对大数据的分析给顾客发送个性化邮件营销EDM（EmailDirectMarketing）。若顾客曾经在1号店网站上查看过一个商品而没有购买，则有几种可能：（1）缺货，（2）价格不合适，（3）不是想要的品牌或不是想要的商品，（4）只是看看若在顾客查看时该商品缺货则到货时立即通知顾客；若当时有货而顾客没有买就很有可能是因为价格引起的，则在该商品降价促销时通知顾客；同时，在引入和该商品相类似或相关联的商品时温馨告知顾客另外，通过挖掘顾客的周期性购买习惯，在临近顾客的购买周期时适时地提醒顾客。在互联网上，每一个销售商对于客户来说都是一样的，客户在某个销售商的销售站点上驻留时间的长短就决定了哪个销售商有更大的销售可能。这对销售商来说这既是一个挑战，也是一种机遇。为了使客户能在自己的网站上驻留更长的时间，销售商就必须能够全面掌握客户的浏览行为，知道客户的兴趣及需求所在，并能够根据需求动态地向客户做页面推荐，调整Web页面，提供特有的、商品信息和广告，提高顾客满意度，从而延长客户在自己的网站上的驻留的时间。三、提供个性化服务充分利用数据价值最大的优势就是，企业可以通过技术支持实时获得用户的在线记录，并及时为他们提供定制化服务。2016年，苏宁联手天猫启动“NewBuy418购物节”，根据天猫6亿会员的大数据，再结合以往线下门店拥有的数据，以定制出更符合东莞用户需求的服务。该活动中，天猫开设“身边苏宁”入口，天猫用户在线上挑选好产品后，尤其是一些对体验要求高的家电、3C产品后，东莞消费者可就近到苏宁门店体验，并享受门店的一系列服务。2017年4月12日，京东宣布对使用京东物流的第三方商家，针对不同行业特点，甚至不同企业特点，提供仓储、配送等物流全链条的定制化服务。如3C行业会采用针对高值、序列号细致管理的体系。在大件的解决方案中，着重提供大家电、家居家装、运动健身等产品仓、配、安一体化的服务。对服装行业则有多地备货逻辑和淡旺季的运营策略。而对生鲜企业则在冷链物流上提供业内领先的全程温控的多温层冷链物流产品，对蔬菜水果、海鲜、冷冻等生鲜食品开通优先配载的单独通道。电子商务最根本的就是做用户体验，《蓝海战略》一书中曾经讲到差异化的一种识别方法——战略布局图，电子商务通过大数据分析可以有效的识别与竞争对手差异因素，开创新的蓝海并为消费者提供更适宜的购物体验。具体有以下三种方式。1）产品检索服务电子商务网站往往会在数据库的基础上，按多种指标为用户提供不同的内容排序方式，比如按点击量、按评论数、按转发数、按下载量、按销量等，从而使页面呈现的内容更符合自己的需求，不同的排序显示方式将直接改变用户的购买路径。如在京东商城页面，当用户输入关键词、进入搜索页面后，会看到“销量、价格、评论数、上架时间”四种不同的排序方式，每一种排序方式都会提供完全不同的卖家，展示完全不一样的内容。另外，京东还会通过用户的历史评价生成搜索关键词，如很多用户在购买某一款产品后评价类似“送给岳母”这类关键词，系统会智能处理此类评价数据，分析出用户经常送给岳母的礼物是什么，因此当用户搜索“送岳母礼物”这个关键词后，搜索页面会按照热门程度、关联程度呈现商品，极大地方便了消费者。2）关联推荐服务目前，推荐引擎主要有两种应用场景：一方面，当企业不知道用户具体关心哪些具体的内容和商品时（比如用户刚刚到达网站首页或者着陆页，或者只是进入了某个频道页，但未到达具体的文章页或商品页），完全基于用户过去的行为猜测他们可能会喜欢的内容和商品。这种推荐就是真正意义上的“个性化推荐”，如前所述；另一方面，当用户已经在关注某件具体的商品时，推荐出与该商品有某种关联的其他商品，这种推荐就是“关联推荐”。通常，电子商务网站会参考用户“已经浏览、已经收藏、已经购买、已经打分”的商品来判断用户的兴趣爱好，然后向用户推荐更多可能感兴趣的商品。如果用户出现新的购买或打分记录，或者兴趣发生变化时，“为我推荐”也会随之更新。如果用户收到的推荐并不满意，可以随时修改这些推荐。这种推荐行为贯穿于用户浏览、挑选、结算的整个过程，用户消费行为越多，网站推送给用户的选择越精准。总而言之，一个好的推荐系统可以大幅提升网站浏览转化率，为网站带来新的销售机会，既能提高电子商务网站的交叉销售能力，同时还能改善顾客对电子商务网站的忠诚度。3）购前参考服务目前，很多电子商务网站会将行业数据与用户进行分享，帮助用户了解流行购物趋势，进行购物指导。如2011年淘宝网上线的官方免费数据分享平台——淘宝指数，通过展现淘宝平台上的人群指数、热销指数、价格指数、搜索指数、成交指数、热销指数、喜好度等与电子商务相关的数据来反映行业的各项指标，呈现出当下流