經銷商,是時候做好精準營銷了!
                                                      發布時間: 2021/12/03

                                                      一提到營銷,很多人都只會注意到品牌定位、渠道拓展、資源整合……這些當然很重要,但在營銷中,還有比這些更重要的核心本質:洞悉人性。隨著用戶需求的多樣化和個性化發展,“以用戶為中心”成為各領域企業的重點營銷方針。通過客戶數據分析,,對用戶的各個維度特征進行分析,深入洞察用戶的購買需求和偏好,可以幫助企業制定、調整營銷和服務策略,提升用戶體驗。這種越來越緊迫的“精準定位”的目標打法在競爭愈發激烈的當下顯得尤為重要。

                                                      作為中間環節的經銷商,掌握好不同客戶標簽,產品標簽,多維度匹配,通過標簽,達到客戶+產品的精準匹配,從而給自己新品引進以及產品結構優化的提供參考數據,同時也會渠道開發以及客戶結構優化的參考數據,市場生動化、鋪市率考核重要參考數據,從而有效降低了退貨率。根據標簽判斷,其他同屬性客戶銷售良性,但是該客戶沒有銷售的商品(同組熱銷),判斷同屬性客戶退貨率與頻率達到一個預警值,并且該客戶也出現退貨情形(易退提醒)。

                                                      這是一項緊急又重要的工程,確保這些的前提我們要理解以下幾方面:

                                                      1、我們要保證數據的正確,某些標簽可以通過模型運算得到,模型和輸入數據的準確性,可保證這類數據的正確性。

                                                      2、數據的一致性,在業務運行過程中收集的數據需跟系統數據保持一致。比如,客戶的面積,渠道,消費群體,店鋪地段、店鋪屬性等需要統一存儲標準,保持數據的一致性,才能構建標準化的、有效的用戶標簽和用戶畫像。

                                                      3、數據的完整性,就是一條用戶信息在所有標簽字段都數據。只有足夠完整的用戶數據才能保證用戶標簽畫像的完整性和可用性。提升數據的完整性主要依靠在運營活動中不斷的數據采集補充。

                                                      4、數據的時效性,主要體現在跟行為有關的數據,那么要通過有效可行的數據分析不斷的去召回或喚醒類運營活動,時效性的要求不同。

                                                      基于以上信息的普及和梳理,要構建基于標簽的多維度用戶畫像,最關鍵的因素就是用戶數據的采集,就顯得清晰了?;究梢苑譃橐韵氯N情況:

                                                      屬性數據:包括客群年齡、經營面積、經營地段、業態形式、店堂設施、專業市場類型、面積、渠道、群體等數據,這些基本信息可幫助做初步的定義,比如50平的鄉鎮零售生鮮店的標簽,不過僅通過屬性數據建立的用戶畫像比較粗糙,并不能進行精準全面描述。這些我們可以稱為是固定標簽。


                                                      麥得鄰精準營銷界面圖


                                                      交易數據:根據銷售額,純銷額、退貨額、拒收額、價差額、在線率、費用額、費銷比、回款率、不良應收率等等,來精準定位目標客戶。


                                                      麥得鄰精準營銷界面圖


                                                      行為數據:通過技術手段生成用戶行為數據,用以構建用戶標簽及畫像。為獲得更全面的用戶行為數據,客戶的行為數據具有較高的時效性。因此企業對于用戶行為數據應盡量做到實時記錄和處理。



                                                      有效的用戶行為數據結合屬性數據和交易數據,可構建較為詳盡的多維用戶畫像,企業可基于此實現人群細分和精準營銷。要“抓穩”消費者,就需要不斷細分市場、聚焦需求,力求更好的滿足目標人群——在此之前,我們要先清晰市場的主流人群是誰、他們分別具有哪些特征、哪些需求、哪些特點,才能量體裁衣,設計出更為貼合他們需求的產品和服務。這樣才能有效的去確定哪些人群才是我們的目標人群、這些人群與當前的主力人群是否一致、我們該如何滿足他們特定的/不同于其他人群的需求,從而設計出一套目標人群“專屬”的落地方案。


                                                      麥得鄰系統界面圖

                                                      基于以上的客戶精準分類,從而有效給商品匹配適合的零售店,給零售店匹配適合的商品,控制好退貨率。根據客戶歷史定退貨情況,結合拜訪(配送)頻率,計算建議訂單:(期間進貨-期間退貨)/期間天數=期間日平均進貨量;期間日平均進貨量 * 訂貨周期*(季節性系數)=本期安全訂貨量,綜合標簽規則計算推薦商品、易退貨商品,結合本期安全訂貨量=本期實際訂貨量。

                                                      隨著用戶與企業的互動渠道激增,只了解客戶的基本行為并不足以構建準確的用戶畫像,還需要通過客戶的行為數據加以完善。企業可以通過數據分析捕捉完整的用戶行為數據,敏銳洞察客戶意向,基于不同階段制定相應的運營策略;擁有了完整的行為數據,企業對于同類型的用戶,還可以預設具有針對性的運營策略,從而實現多維度的業務應用場景,實現企業的精細化運營,提供全維度的用戶標簽畫像,深度挖掘用戶全生命周期價值,打造基于用戶標簽畫像的精準營銷。

                                                      最后引用小米創始人雷軍說的一句話:“站在風口上,豬都能飛起來”,好的營銷就像是那股風,乘著這股風,何愁有飛不起來的業績、銷售額、市場占比……


                                                      麥得鄰BI數據分析系統提供面向企業業務場景的一站式數據分析解決方案,基于大數據、移動互聯網、統計分析模型等先進技術,全面支撐企業業務創新,隨時隨地透視經營,輔助企業科學決策,加速企業數據化轉型升級,助力企業進行精準營銷、戰略管控、風險預警等。

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