客户画像在零售行业用户画像的应用有哪些?哪里可以做?

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教你如何利用CRM系统数据做用户画像
企业在使用CRM系统一段时间后,系统就会积累很大的用户数据,那这些数据有什么用呢?当然有,我们可以对数据进行分析,做用户画像,从而更了解我们的客户,帮助企业做决策。
教你如何利用CRM系统数据做用户画像
今天智云通CRM系统小编跟大家一起聊聊 。一步步来。当我们谈到了解我们的客户(understand our member base),无论是用户类群(segmentation)还是用户肖像(persona),其实说白了是对两类客户认知的判断:l现存客户(Existing Customer) -我的现存客户是怎么样,喜欢什么,什么消费习惯,哪些客户最值钱等等。l潜在客户(Prospect Customer) -我的潜在客户在哪,他们喜欢什么,通过什么渠道获取,获客成本是多少等等。这个问题看上去很简单,但是实际上,建立这样的用户肖像需要很系统的定量分析和定性分析,且缺一不可。而其实根据你对客户的了解而提供对应的服务即是一种:产品经理的思维,产品开发的过程。很多大型公司都是由数据分析部门,产品开发部门,市场部门一起去指定新产品的定位(proposition)和战略的,从而进行精准营销。对于现存客户和潜在客户的了解,我们可以通过以下方法来实现:
用户画像数据建模方法
了解你的商业模式,是零售类的重复性销售,还是会员制度,还是保险/银行等金融产品类的少频价高。然后是了解你的商业目的:我是想定位我的产品和商业模式(Proposition)?还是指定不同的精准营销手段(personalized marketing campaign segmentation)?还是说提高用户活跃度?了解你的用户基本行为,这个往往会通过很多小的项目(帮助你的其他部门同事)来不断完善。基本上都是RFM分析(Recency,Frequency,Monetary)和一些市场营销活动(marketing campaign)的分析,来了解你的用户都是些什么人,有什么消费习惯,他们对营销活动的反应是怎么样,反应率(response rate)是多少。整合2&3点,指定出你的商业计划。
利用数据模型,k-means cluster,CARTs,等等去分类你的已有客户,看看他们基于某一个指标(通常我会使用利润,当然,不同商业目的不同指标)来分类,因为我的商业目标是为高利润的客户提高更好的服务,降低这个客户群的流失率,增加交叉销售的成功率(cross-sell rate)。最后再用这个指标,去最为一个统一标准,衡量之后你指定的商业计划对客户的影响。比如客群A,B,C,D通过精准营销A1,B1,C1,D1分别应该有2%,3%,5%,10%的利润提升。如果降低原因是什么,升高的原因又是什么?当然,我这里假设你的公司完全没有利用数据去做过任何分析和决策,所以相对的罗嗦和复杂,但目标在于通过不断的分析和试错,更加了解自己的用户。
大数据分析
当公司的数据驱动程度比较高的时候,可以通过很多自动化的机器学习方法实现你要求的精准营销。比如推荐系统,我这里的推荐系统不是只是给你推荐什么产品,而是根据不同的应用场景,设定不同的商业规则,真正的实现“在对的时间,向对的客户,通过对的渠道,推荐对的产品”。这个推荐系统在CRM系统中的“商务圈”就会起到很大的作用,自动匹配上下游生态的供求关系,这也使得企业在供应链管理方面,节省了很大的成本,提高了效率,在很大程度上解决了供应链管理难题。企业要合得利用自身的用户数据,运用科学的,从用户数据中获取有利信息,为企业发展转型决策指明方向。
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