新时代市场营销教程 课件 -第三章 深度洞察消费者行为与关系维护

新时代市场营销教程主讲人：***全书目录《新时代市场营销教程》第一章

市场营销学的新时代开篇第二章全方位市场营销环境解析第三章深度洞察消费者行为与关系维护第四章目标市场营销策略的精准规划第五章市场竞争战略的智慧决策第六章产品策略的创新与升级第七章定价策略的灵活运用与创新第八章渠道策略的数字化转型与优化第九章促销策略的数字化创新与拓展第十章品牌管理的数字化与国际化发展第十一章可持续营销的理念与实践第十二章社交媒体营销的深度解析与实战应用第十三章大数据营销的技术驱动与创新实践第十四章人工智能营销的前沿探索与应用赋能第三章

深度洞察消费者行为与关系维护第一节

数字化时代消费者行为模型创新第三节

客户关系管理的数智化升级章目录第二节

数字化消费者旅程管理在探讨数字化时代消费者行为模型创新之前，有必要回顾经典消费者行为模型。经典模型的学习为数字化时代模型奠定基础，是研究创新的起点。明晰其理论架构与特点，能更好地对比分析数字化时代消费者行为模型的新变化。第一节

数字化时代消费者行为模型创新一、经典消费者行为模型狭义：消费者行为指消费者的购买行为以及对消费资料的实际消费。（一）消费者行为的概念广义：消费者行为包含消费者为索取、使用、处置消费物品所采取的各种行动以及先于这

些行动的决策过程，甚至是包括消费收入的取得等一系列复杂的过程。01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析一、经典消费者行为模型文化因素、社会阶层

因素、社会因素以及情境因素等。外部因素内在因素主要包括动机、感知、学习、信念，以及个性、自我概念和生活方式等。内部因素（二）消费者行为的影响因素01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析0102一、经典消费者行为模型（三）经典消费者行为模型解读1.霍华德—谢恩模型特点：该模型考虑的因素较为全面，但复杂程度

较高，强调消费者决策过程的动态性和心理因素的作用。01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析一、经典消费者行为模型2.霍金斯模型特点：该模型强调消费者行为的心理基础和生活方式的影响,适用于分析消费者行为的长期变化和内在动机。（三）经典消费者行为模型解读01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析一、经典消费者行为模型（三）经典消费者行为模型解读3.黑箱模型特点：简单易用，适合宏观层面的分析，但对消费者内部心理过程的解释有限。01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析一、经典消费者行为模型4.AIDMA模型特点：该模型强调广告和营销活动对消费者心理过程的影响，适用于高卷入度商品的购买行为分析，但在网络时代对低卷入度商品的解释力有限。01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析（三）经典消费者行为模型解读一、经典消费者行为模型四种经典模型的对比：01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析（三）经典消费者行为模型解读一、经典消费者行为模型（四）经典消费者行为模型的局限2.在数字化时代下，消费者的决策过程更加复杂，信息传播速度更快，经典消费模型难以适应这种快速变化。4.这些经典模型基于西方文化背景，难以适应不同文化环境下的消费者行为。1.在数字化时代，有的经典消费模型未能充分反

映数字化技术对消费者心理和行为的深刻影响。3.随着绿色化趋势的兴起，消费者对环保产品的需求不断增加，但这些传统模型大多未能充分考虑绿色消费行为的特殊性。01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析绿色消费理念1数智化消费理念2二、新时代模型构建（一）新时代背景下消费者行为的影响因素影响因素：消费者行为的转变：消费者更加关注产品的文化内涵而不只是基本功能，消费者更加关注企业的社会责任感，以及消费者需求更加多元化与个性化。01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析二、新时代模型构建1.AISAS模型第一阶段：注意(Attention),消费者通过广告

或推荐首次接触产品信息；第二阶段：兴趣(Interest),消费者对产品产生进一步的兴趣；第三阶段：搜索(Search),消费者主动查找更多相关信息；第四阶段：行动(Action),消费者基于搜索结果做出购买决策

；第五阶段：分享(Share),消费者通过社交媒体等渠道分享使用体验。（二）融入数字、绿色因素的新时代模型构建01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析二、新时代模型构建（二）融入数字、绿色因素的新时代模型构建2.SICAS模型第一阶段：感知(Sense),企业和消费者之间通过信息交互建立联系；第二阶段：兴趣与互动(Interest&Interactive),企业通过用户导向的营销策略激发消费者的兴趣和长期关注度；第三阶段：连接与沟通(Connect&Communication),企业通过科学策划的营销策略与消费者建立深度联系；第四阶段：行动(Action),企业通过多平台支付等方式促成购买行为；第五阶段：分享(Share),消费者通过社会化媒体平台分享体验。01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析二、新时代模型构建3.消费者行为的绿色制造服务决策模型（2）消费者购买过程驱动的绿色生产服务决策（1）消费者问题识别的绿色设计服务决策问（3）消费者满意度的绿色产品服务决策（二）融入数字、绿色因素的新时代模型构建01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析二、新时代模型构建融入信息搜索、社交分享、全渠道互动等数字化行为

（1）绿色消费购前决策行为：在信息时代，影响消费者形成购买意愿的外界情境因素主要为信息因素。（2）绿色消费购后实践、互动行为：在该阶段，物流服务感

知、平台服务、商家信誉正向影响消费者的绿色消费期望。4.消费者绿色消费行为影响因素模型01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析三、消费者决策过程的动态分析（一）经典消费者决策过程的动态分析消费者决策指消费者购买目的的确立、购买手段的选择和购买动机的取舍过程。消费者购买有着不同阶段，营销研究者建立了一个购买决策过程的“阶段模型”，如图3-10所示。01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析三、消费者决策过程的动态分析01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析（二）融入数字、绿色等因素的消费者决策过程的动态分析三、消费者决策过程的动态分析01.经典消费者行为模型02.新时代模型构建03.消费者决策过程的动态分析随着数字时代的到来，信息进入多方向、多层面、多维度的开放性交流状态。在此背景下，消费者决策过程发生了四大变革：1.决策路径由单向递进演变为非线性模式2.信息成为决策路径的枢纽3.消费者决策难度空前加大4.消费者获得更多的权利在数字化浪潮席卷的当下，消费者的购物行为和体验发生了巨大变化。上一节阐述了新时代市场营销的诸多变革新貌，而消费者旅程管理在其中占据关键地位。理解线上线下消费者旅程、剖析各环节的触点以及优化消费者在不同场景下的体验，对企业制定精准营销策略、提升竞争力极为重要。接下来，将围绕线上线下消费者旅程全景展开，深入分析触点并探讨体验优化策略，助力企业更好地适应市场变化，满足消费者需求。第二节

数字化消费者旅程管理一、线上线下消费者旅程全景描绘CeoIrenroseDirectorJohnDone消费者旅程的定义市场营销是一个社会过程，个体和群体通过创造、提供并与他人自由交换有价值的产品服务来获取他们的所需所想。消费者旅程的重要性是理解消费者行为和企业营销成效的关键。消费者旅程的核心阶段包括认知问题（需求起点）、信息收集（准备阶段）、方案评价（比较评估）、购买决策（最终选择）、实际消费（体验环节）、购后行为（反馈与传播）六个关键环节。01.消费者旅程定义02.线下消费者旅程全景描绘03.线上消费者旅程全景描绘一、线上线下消费者旅程全景描绘消费者意识到自己有一个未被满足的需求或问题，这种需求可能源于内在或外在因素。关键触点：品牌吸引潜在客户的关键，如广告和促销活动等。认知问题阶段消费者开始收集相关信息以便做出购买决策。关键触点：有实体店展示、销售人员以及产品说明书和展示牌等。需求识别阶段消费者对不同产品进行综合比较。这一阶段的关键因素包括产品属性、品牌声誉、价格等能否满足特定需求以及购买决策可能带来的风险。关键触点：包括产品展示和试用、销售人员的建议、价格标签和促销信息。评价方案阶段01.消费者旅程定义02.线下消费者旅程全景描绘03.线上消费者旅程全景描绘一、线上线下消费者旅程全景描绘消费者做出最终的购买选择。这可能受到购买日期、购买地点、促销活动以及销售人员的专业建议和态度的影响。关键触点：购买地点、促销活动、支付方式以及售后服务承诺。决策购买阶段包括消费者对产品的持续使用、维护以及可能的再购买或推荐行为。这一阶段可以反映消费者对品牌的忠诚度和满意度。关键触点：产品使用体验、售后服务、品牌忠诚度计划和店内反馈机制。购后行为阶段01.消费者旅程定义02.线下消费者旅程全景描绘03.线上消费者旅程全景描绘一、线上线下消费者旅程全景描绘体验优化店铺选址产品陈列店铺布局服务质量客户关系维护热区分析确定店内顾客流量较高的区域，将热销品放置在热点位置，增销售机会。可采用富有创意的陈列方式，提升商品的视觉吸引力，激发顾客的购买欲望。可打造场景化营销，精心设计店铺布局和装饰，营造与产品主题相契合的氛围。定期组织产品知识和销售技巧培训，培养主动服务意识，提供贴心、个性化服务。品牌可以通过举办新品发布会、体验活动、主题派对等线下活动，吸引消费者。01.消费者旅程定义02.线下消费者旅程全景描绘03.线上消费者旅程全景描绘一、线上线下消费者旅程全景描绘认知(Awareness)关键触点包括社交媒体广告、搜索引擎推荐及网络博主的推荐。兴趣(Interest)关键触点消费者通过互联网收集产品信息其中用户评价和专业评测成为重要的参考依据。购买(Purchase)关键触点包括消费者借助产品详情页、用户评价、在线客服等，对不同品牌的产品进行综合比较。忠诚(Loyalty)关键触点包括消费者通过社交媒体分享体验、参与线下活动或进行口碑传播。01.消费者旅程定义02.线下消费者旅程全景描绘03.线上消费者旅程全景描绘二、营销触点布局消费者旅程地图的制定第一步整理内部认知这包括收集客户研究资料，整合信息以形成对消费者的初步认识。这包括假设消费者的分类、需求、体验中的优势与改进机会等，基于此形成草图。最终提炼出三大核心消费者旅程地图的要素，即消费者的需求、消费者的行动、消费者的感受。将以上研究成果图形化，先按时间轴画出整个消费者旅程的各个阶段，并绘制出所有触点。第二步建立内部假设第三步深入研究消费者需求、行动和感受第四步提炼、总结研究成果第五步绘制消费者旅程地图定义01.消费者旅程地图的制定02.基于旅程的精准推送03.基于旅程的互动策略实施二、营销触点布局基于旅程的精准推送打造全渠道市场触点全渠道营销持续优化和迭代以消费者为中心，利用所有的销售渠道，将消费者在各种不同渠道的购物体验无缝连接。企业应利用数字化思维重构供应链，包括从采购到服务的每个环节。对于消费者的体验，企业需要有一套衡量的方法和具体指标。01.消费者旅程地图的制定02.基于旅程的精准推送03.基于旅程的互动策略实施二、营销触点布局融入信息搜索、社交分享、全渠道互动等数字化行为

分析行为与构建策略2企业需要对目标群体的消旅程深入分析，首先包括产品的初步认知；其次是对关键触点的识别;最后是制定互动策略。13精准互动的实施数据驱动的个性化营销通过在不同阶段实施有针对性互动措施，企业能够更好地引导消费者完成认知体验全过程，提升满意度和忠诚度。通过大数据和人工智能技术，企业高效地收集、处理和分析来源于消费者的购买历史、浏览行为等多个维度的数据。01.消费者旅程地图的制定02.基于旅程的精准推送03.基于旅程的互动策略实施三、消费者痛点与需求挖掘CeoIrenrose消费者痛点的核心概念界定核心客户群体消费者对商品或服务的期望没有被满足而造成的心理落差或不满。企业需清晰界定核心客户群体，根据其特点和需求进行针对性研发与营销。界定客户核心需求企业需从深层挖掘客户需求，找到核心所在并努力满足，这是塑造爆品的关键。界定产品核心价值企业需清晰地认识到产品的核心价值，企业对产品有什么优势，能为客户带来消费体验。01.线上线下消费者旅程全景描绘02.营销触点布局03.消费者痛点与需求挖掘三、消费者痛点与需求挖掘DirectorJohnDone01.线上线下消费者旅程全景描绘02.营销触点布局03.消费者痛点与需求挖掘消费者需求挖掘方法HMW分析法卡诺模型分析法消费者画像法用户故事法消费者需求预测全称“HowMightWe”旨在打破惯性思维，从消费者、消费场景、需求问题、解决方案思路等搜集信息并讨论，提炼核心概念。由狩野纪昭提出，分析消费者需求对满意度的影响，揭示服务内容与满意度的非线性关系，将需求分为基本型、期望型等。收集分析消费者社会属性、使用习惯、消费行为等多维度数据，采用描述性分析、因子聚类分析等定量方法，精准目标群体。以“故事”形式记录描绘消费者在具体场景下的需求，包含角色、功能、商业价值三要素，用一段话清晰表达消费者需求。三、消费者痛点与需求挖掘01.线上线下消费者旅程全景描绘02.营销触点布局03.消费者痛点与需求挖掘1.消费者需求挖掘方法1(1)明确目的与对象(3)数据分析与交叉验证

(5)构建场景并设想结果(2)选择方式并收集数据(4)深度访谈与样本挖掘(6)深入挖掘核心需求消费者需求挖掘步骤三、消费者痛点与需求挖掘01.线上线下消费者旅程全景描绘02.营销触点布局03.消费者痛点与需求挖掘消费者需求挖掘内容(1)基础属性(2)行为与心理因素(3)痛点与潜在需求(4)场景化需求拆解人口统计学特征:年龄、性别、地域等生活方式标签:消费习惯、社交圈层、价值观偏好等。消费决策路径:需求触发→信息搜索→方案对比→购买行为→售后心理驱动因素:需求、情感需求、社会需求。显性痛点:产品功能缺陷、服务体验不足、价格敏感度。隐性需求:未被满足的场景化需求。日常高频场景:

便捷性>仪式感特殊节点场景:

情感价值>实用价值新兴技术场景第三节

客户关系管理的数智化升级CRM系统概念：CRM(CustomerRelationshipManagement)系统既是一种管理理念，又是一种软件技术，指企业树立以客户为中心的发展战略，以信息技术为主要手段，开展包括判断、选择、争取、发展和保持客户的全部过程。一

、客户关系管理系统架构与功能解析01.CRM系统架构02.CRM系统功能解析03.数据存储与分析CRM系统架构：(1)数据储存层，指CRM系统同用户或客户进行交互、获取或输出信息的接口。数据储存层主要用于客户信息采集，相当于电脑的显示器和键盘。(2)应用服务层，也叫功能层。该层的设计要考虑系统要执行的功能，具备全面周到的特征。应用服务层由执行CRM基本功能的各个系统构成，各分系统的目的是执行不同的业务。(3)前端展示层，相当于人的大脑，是保证整个CRM系统正常运作的基础，主要有数据库管理系统、操作系统、网络通信协议等。01.CRM系统概念02.CRM系统功能解析03.数据存储与分析一

、客户关系管理系统架构与功能解析1.客户信息管理：客户信息管理是一个重要内容，以客户为重点和导向，涵盖企业经营的各个方面，目的是满足客户对企业产品或服务的需求，并为他们提供高质量和及时的服务。其作用在于：(1)通过客户信息的整合，企业管理者能够快速获得生产、营销所需的新老客户的基本特征信息与联系信息，从而制定更科学的决策。(2)通过良好的客户信息管理，企业管理者可以知道企业应如何保持持续的竞争优势，真正了解客户，明白客户的需求和期待，提供符合客户的个性化产品或服务。(3)企业通过客户交易的历史数据，对客户生命周期进行对比和分析，发现最有价值的客户以及潜在的客户。通过满足客户需求，企业提高客户忠诚度和保持率；通过实现客户价值最大化，企业提高利润，达到双赢。01.CRM系统概念02.CRM系统功能解析03.数据存储与分析一

、客户关系管理系统架构与功能解析2.销售流程管理：在CRM系统中，销售管理主要是对商业机遇、销售渠道等进行管理。01.CRM系统概念02.CRM系统功能解析03.数据存储与分析一

、客户关系管理系统架构与功能解析销售自动化(SalesForceAutomation,SFA)以自动化方法替代原有的销售过程，这个自动化方法即信息技术。其功能有以下几点：(1)联系人管理功能，指SFA系统可以通过整合Web等多种渠道的客户资料，从而完善客户接触资料的管理和使用功能。(2)销售预测功能，指帮助销售部门和人员跟踪产品、客户、销售定额及其前景，管理销售机会。(3)机会管理功能，指收集潜在客户需求和联络资料的数据库应用系统及“市场百科全书”,为销售人员及时提供反馈意见，制定实现交易的策略，进而使销售过程有序化。01.CRM系统概念02.CRM系统功能解析03.数据存储与分析一

、客户关系管理系统架构与功能解析3.市场营销自动化：指借助CRM系统来管理和优化企业在市场营销过程中的客户关系的一种策略和管理理念。其作用包括：(1)对客户和市场进行全面分析，实现市场细分，策划高质量的市场活动，指导销售队伍提高工作效率。(2)市场营销人员能够直接对市场营销活动进行计划和执行，并监控和分析其有效性，为销售

、

服务和呼叫中心等提供关键性的信息。(3)企业可以利用这个模块在不断变化的竞争环境中系统地、科学地、更加有效地管理市场营销方案。01.CRM系统概念02.CRM系统功能解析03.数据存储与分析一

、客户关系管理系统架构与功能解析1.数据收集与集中存储2.数据清洗与标准化4.数据可视化与报告3.数据分析与挖掘5.数据安全与备份统一数据存储是CRM

系统集中管理客户信息的基础。将来自不同渠道的数据整合到一个中央数据库中，可以实现消除数据孤岛、提高数据准确性、方便数据访问等目标。(1)数据收集：从不同系统和渠道收集客户数据。(2)数据清洗：去除重复、错误或不完整的数据。(3)数据整合：将清洗后的数据合并到一个中央数据库中。(4)数据校验：对整合后的数据进行校验，确保数据的准确性和一致性。数据分析与挖掘是进行成功营销的前提。客户数据分析工具包括：(1)客户分群；(2)客户生命周期分析；(3)客户流失分析。数据可视化与报告是提升营销人员工作效率的关键。(1)定制报表；(2)数据可视化；(3)实时监控。措施：(1)合适的备份介质；(2)合理的备份策略；(3)实施数据保护措施；(4)验证备份数据的完整性和可恢复性。二

、数字化客户关系维护策略01.个性化沟通策略02.忠诚度培养策略03.数据驱动决策个性化沟通策略是数字化客户关系维护的关键部分。2.定制化沟通

通过数据分析找出各类客户群和影响其购买因素的行为，通过严谨的数据分析结果有针对性地对各类客户群开展定制化的推广策略，达到维护客户忠诚、吸引新客户、提升品

牌、促进销售等各类目的。3.多渠道互动

企业实施个性化沟通策略时，多渠道互动是增强企业与客户连接的重要途径。不同客户群对沟通渠道的偏好各异，企业需精准把握这些特征，创新运用多样化手段。与新媒介有机结合，能进一步激发客户的参与热情，提升品牌影响力与客户忠诚度。

高级的数据分析包括回归分析、交叉分析等，更高级的数据分析是通过大数据技术进

行深度挖掘和发现型分析，包括因子分析、差异分析、聚类分析等。1.客户数据分析与细分二

、数字化客户关系维护策略01.个性化沟通策略02.忠诚度培养策略03.数据驱动决策①建立客户数据库。②明确制定客户忠诚计划的目标。③细分客户。④明确客户忠诚计划的目标客户。⑤明确客户忠诚计划所提供的价值。⑥选定客户忠诚计划模式。⑦监测与调整客户忠诚计划。⑧完善客户忠诚计划数据库信息。3.忠诚度计划(1)制定详细的回访计划。(2)使用CRM系统管理客户信息。(3)设置自动回访提醒。(4)收集并管理客户反馈。(5)分析反馈并持续改进。4.定期客户回访与反馈收集实现个性化服务的方法有以下三种：(1)运用CRM系统进行个性化需求分析。(2)掌握不同客户的兴趣、偏好和特点。(3)根据不同行为特征，提供相应信息服务。1.个性化服务与体验其内容如下：(1)客户信息管理；(2)工作流程自动化。2.优质客户服务二

、数字化客户关系维护策略01.个性化沟通策略02.忠诚度培养策略03.数据驱动决策1.数据整合与分析2.持续优化CRM系统通过多渠道数据收集、数据清洗与整合以及内置的数据分析工具进行数据整合与分析。CRM系统通过数据整合、自动化流程管理、个性化客户体验以及持续的数据分析与策略调整，实现数据驱动的持续优化。（1）多渠道数据采集→清洗去重→统一整合→构建完整客户档案。（2）客户分群分析：精准营销服务；常用生命周期分析，客户流失分析帮助识别需求与流失原因。(1)

数据整合：数据驱动基础客户的基本信息、历史交易记录等。(2)流程自动化：提升效率与准确性自动化销售、营销、服务流程等。(3)个性化体验：数据驱动核心提供个性化推荐与服务；兼容电话、社交媒体等多渠道互动。(4)持续分析迭代：优化关键保障借助分析工具深度挖掘客户行为，持续优化营销策略与服务流程，动态适配客户需求变化。三

、人工智能在客户关系管理中的应用01.智能客服在客户关系管理中的应用02.预测分析在客户关系管理中的应用03.其他营销分析在客户关系管理中的应用1.自动响应与问题解决2.个性化服务4.客户反馈分析3.问题自动流转与跟进智能客服是服务历程的起点，可以快速地为用户解决问题，提升用户的服务体验，主要体现在提升客户服务体验、优化内部运营效率及实