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网店营销高端教程 数据的力量

时间:2015-03-21 11:40:54  来源:  评论:
   小店长还一直纠结着怎么把网店推广出去,之前开淘网小编已经分析了,现在开发一个新顾客,比维护一个老顾客的费用要高很多,一直给大家说的是怎么推广网店,怎么营销,但是从来没说说营销中的那些数据的运用,要想网店做的好 ,光学皮毛有什么用呢?跟着一起来学习一下高端的课程吧:
CRM能够做什么?
   在店铺传统营销活动中,让人头疼的是对预算的控制、对营销效果的评估、选择合适产品和对活动力度的选择,当然最主要的就是选择台适的人群进行计对性营销动作,而CRM就是为了帮助你更加有效地完成以上这些而产生的。
   CRM不只是一套软件或者系统,而是一种模式,更是一种服务。客户关系管理中有五个要点:客户、策略、人员、流程和技术,相比之下,技术(包含软件等)是占据最低的比值。但巧妇难为无米之炊,这一块又是绝不能缺少的,我们当技术是利剑的同时,需要考虑到剑本身的轻重和是否适合自己的手感,同样其它的也是如此。营销活动和促销活动的一种手段和方式认清,通过客户关系管理你将要获取什么,再去选择最适合自己的客户关系管理模式,最终才能产生最大的效益。
   下面我们将以一个营销活动作为接入点,来实际谈谈我们是如何对客户关系,理进行操作的。
   我们在做一次CRM营销活动的时候,需要考虑的就是我们的目标是什么,如果你的目标不够明确或者很含糊,那么整个营销的过程就会变成一个可能仅仅只是发垃圾邮件,垃圾短信,而对于卖家而言不仅不会提升销售额,反而会产生更多的客户流失。对于目标,首先你不能试图将要执行的每一个目标体独立出来,对于营销计划的达成,不要试图完全通过数字对目标的达成进行评估,CRM不是一个营销就能够产生很好的效果的。
营销目标
   新客户培养,提高回头率和二次购买率,对品牌进行宣传,拉升店铺整体销售额。
   20/80律告诉我们大多数的客户只会给你贡献少部分的销售额,反之更多的销售额来源于并不算多的少部分客户,我们店铺大多数成交用户都来自于新客户群,而自然转化为二次购买的客户占比并不高。需要通过提高客户第一次购买体验来提高回头率。而这个过程称作新客户培养。而我们将新客户培养列分为两个人群,并做出以下营销策略,我们需要用到的方式包含:短信、EMD,当然在整体实施后,会插入电话和线上客服。
   对新客户的培养过程,我们偏重的是购物的体验,我们将客户的第一次购买体验分成:
1、来店体验:从网站UE方面开始考虑。然后就是产品的选择;
2、购买体验:这里主要是客服与客户之间的沟通,如果是自助购物。那还是应该回到UE体验上面.
3、收货体验:从发货时间到物流时间,再到最终拆包体验都会算入到其中;
4、售后体验:能够让客户放心去进行二次购物
客户获取和细分
   从订单数据里面将这些客户的资料都挖掘出来,这些资料包含客户的ID、姓名、Email、手机号、购买时间、购买次数等等,将数据按照一定的共性进行整合并重新分配,这个过程叫做客户细分。
   当然可以通过一些现成卖家工具也同样可以做到,而且自目哆做到更好。提高工作效率,比如拟门现在正在使用的CCMS。
细分就是将一个整体,通过特征、共性等方式分成若干一个个小的群体,同一个属性值群体中的客户具有相似性,他们多大?他们做什么的?谈们买过什么?他们关注什么?....
我们选择细分的方式是将客户最近一次消费(Recency)、客户的消费频率(Frequency)、客户的消费金额(Monetary)进行。并在整个项目的前期规划好我们的客户,并整理制定出一个策划方案。
   我们的客户主要集中在18-34岁,而25-29岁这个群体占37.88%,那么我们选择25-29这个年龄段作为我们主要营销的对象,而选择这个是作为我们营销过程中的一个中心点,通过细分,我们将已经拆分好的客户分拆成三类,当然我们可以拆分到更多,甚至至日每一个人,但是实际意义又不会是那么的理想。你用100元能够拉动1000的生意和用1000元拉动2000的生意。你认为哪个更加赚,表面来看有两个层面表现,前一种是赚取10倍的利润值,利润值900,后一种是赚取2倍的利润值,利润值却只有1000,看完这个数字,应该有数了吧。
   列出以上是为了更好的了解我们的新客户,因为这样,你才可以选择有效沟通的方式。我们称之为投其所好,且不可主观的去做决定,不要拥有太多情绪,有效才是最关键的。
前面所说的分成三类用户进行营梢:
25-29,我们的基础客户群体,欧美复古风是这个年纪姑娘们最合适的。
18-24,人群中偏向年轻化些,但向往着成熟路线,给他们灌输这个方面的信息,随着年龄的增加,她们你将来的主力群体。
30-34,这个群体希望自己的穿衣偏向年轻化,充满生气,那么在沟通中给予他们青新活力的味道。
最后你发现剩下的约16%的客户群体没有被分到这三个组里,不是放弃,是因为这组用户里面搀和了部分不确定因素,我们会随机拆分到前面的三个组中进行消化。
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