在这个大数据时代,企业尤其是TO C企业对于客户数据越来越多的以资产般对待,每个客户数据资产对于企业来说都是非常有价值的财富,对于做数据营销,客户服务和忠诚度管理都有着非常大的作用。我们前面说过,客户数据对于企业来说非常重要,甚至是很多BI工具如DataFocus或是CRM软件如数据赢家的分析基石。而每个应用一定都有一个理论依据,在此类应用方面,很多人会习惯于把客户数据分析与4P挂钩,并最终直接或间接的以4P或4C理论去导出。但其实,现在对于客户数据分析最流行的,应是4R理论。

首先关于4P和4C理论相信很多人都了解,这里做一个简单的介绍。4P营销理论:营销是企业计划和执行4P(产品/服务、价格、促销、渠道)策略的一个商业过程,旨在赢得满足客户同时实现企业经营目标,4P大多是以企业或企业数据为中心的。而对于4C理论,则是便利性、成本、消费者、沟通四方面,由劳特朋提出,是以客户数据和客户体验为中心的。

而关于4R,老司机们给出的解释如下:

关联(Relevancy), 企业数据客户数据应是统一全景化管理,企业和客户是一个命运共同体。

反应(Respond),实时数据分析,站在顾客的角度及时地倾听(高度回应需求的商业模式) 。

关系(Relation),周期性客户数据诊断,抢占市场的关键是与顾客建立长期而稳固的关系。

回报(Return),反馈数据分析,交易与合作关系的巩固和发展在于一定的合理回报。

所以我们会发现,用4R来衡量和导出客户数据分析,相对于4P或4C,会更加的立体更加的有长远的价值。

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