在这个大数据时代,很多行业都开始挖掘企业自身的大数据价值,而在数字化竞争越来越白热化、同质化的今天,对于企业的客户尤其是C端客户,如何让辛辛苦苦引进来的新客变成老客,老客不流失成了一大难题,尤其是电商行业。不仅如此,在数字化交易的背景下,越来越多的商家开始使用诸如DataFocus、集客CRM等做数据分析,以想要做数据化营销。但无论工具怎么先进,分析还是得靠数据分析师的人脑和思维,以思维驱动工具。而大家非常关心的就是客户的趋势如何,应如何利用现有数据进行分析,本篇就为大家分享相关思路。

其实还是类似我们以前讲过的个性化推荐,万变不离其宗,需要对客户数据进行标签化细分,但又略有不同。先介绍最基本的概念问题,我们以一家DataFocus的男性美妆客户为例,可以按购买者角色进行筛选,为什么呢,店铺卖男性用品,但必然有女性用户,那就存在决策者和使用者,女性更偏向送人,男性更偏向自用,性别特性也不一样。再者就是新客和老客的类型属性分析,这个有什么含义呢,就是老客户已经在你店购买过一次,有品牌认知度,这时候你的页面更应该展现会员权益,套装优惠展现,促进回购多买;至于新客户,建议用单品爆款进行页面引导转化。

理顺了关键的概念,我们就可以来看数据的呈现和分析了,还是那句话,数据本身没有价值,数据的应用和对于决策者的启发才有价值。这家店的男性会员占79%,客单价61元,而女性客户占比21%,客单价103.84元。这个数据虽然很简单,但和我们上文说的概念是重合的,男性主要起到使用者的作用,对于男性,我们可以页面主推洁面,面霜,凝露,洗发水等爆款单品,满足功效性诉求为主,关键词突出-控油选它,祛痘选它等。女性起到的角色一般是决策者,那么页面主推主推套装,一步到位见件套,以优惠赠品+情感诉求等点切入。如:为你的他做些什么等……。这是男女,对于新老客也是一样的,当新老客客单价差不多并且数量相差很大,比如店铺新老客比例呈9:1,但是客单价新老客差不多,证明新老客的销售受活动影响很明显。所以对于新客户我们应该页面主推店铺TOP10产品,着重口碑,好评产品优先展现,结合优惠力度展现。对于老客户我们页面主推套装,凑单产品,优惠券展现,捉住客户互补心态,凑单心态。

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