近年来,由于大数据等新兴技术和理念普及,电子商务等大量依托于数字化运营的行业迅猛发展。以此为依托,以数据分析为中心的各类应用和管理也层出不穷,以最大化的服务于企业的决策和运营。为此,很多企业聘请了专门的团队,或干脆购买了类似于DataFocus、Power BI等BI工具。而对于TO C企业来说,比如电商行业,在这个人人都可以作为口碑基点的时代,客户关怀是至关重要的一环,客户对于店铺关怀的感受甚至很多时候超乎产品本身所带来的价值,能够更加的体现店铺“人”的一面。而对客户的关怀应有相应数据参考和对应实施,本篇就以真实数据对五大维度进行剖析。

第一是节日关怀数据。关键是对发送时间点把控、以及内容侧重点有新意。对应的数据维度就是发送时间、客户分层,对应的实施就是短信内容的编辑。比如发送时间为国庆节的第一天10月1日,客户分层为360天以上客单135以下,下单2次以上的客户,发送相应的出行关怀。又例如,长假后要上班,对上班族进行关怀,提示早点睡觉,睡前喝杯牛奶等。

第二是天气关怀数据,这个维度比较简单。但要注意的是我们要给对店铺有好感的高价值客户做关怀,从数据上来说就是销售比较高的客户地区分布数据。比如在销量排行较高的城市中,每周选取5个地区进行天气的预报,建议出行装备,此ROI在某女装店铺达到1:865.19。

第三是生日关怀数据。现在人们对于自己的生日反而不如对别人生日来的重视,尤其是一些母婴类目,母亲对于宝宝的生日是很在乎的。我们需要提前通过各类渠道采集宝宝的生日数据,结合我们的会员体系。对应实施比如宝宝生日当天,各等级会员享有专属生日礼券,至尊VIP还有专属礼品赠送。

第四是对于客户的满月礼关怀数据。我们可以用DataFocus等工具筛选出购买满一月的客户数据,并针对这部分客户进行营销,比如发放优惠券等。

最后是交易流程关怀数据。包含我们以前说过的从催付到签收等关怀行动的反馈数据。产品服务体验好可以为后期活动数据分析做铺垫。实施方面,通过实际的关怀落地,使客户真切感受到服务。还有客户没有回购很大原因是对店铺的遗忘,所以加强店铺客户记忆很重要。

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