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文檔簡介
1、2013年全球都在高喊大數(shù)據(jù),可以說2013年是大數(shù)據(jù)的元年。很多研究機(jī)構(gòu)、團(tuán)隊(duì)、公司都發(fā)布了大數(shù)據(jù)分析研究的數(shù)據(jù)報(bào)告與研究結(jié)果。2,014年,正式開啟了“大數(shù)據(jù)”驅(qū)動(dòng)客戶價(jià)值挖掘的“刺金時(shí)代”。大數(shù)據(jù)意味著大營銷,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的CRM精準(zhǔn)營銷引擎將顛覆傳統(tǒng)的營銷決策,模式及營銷執(zhí)行過程,使異常寬泛的大營銷變得更精簡、更高效。 IDC報(bào)告指出,大數(shù)據(jù)應(yīng)用在2013年已經(jīng)開始融入傳統(tǒng)行業(yè),加速其數(shù)字,化轉(zhuǎn)型,而CRM在這一進(jìn)程中扮演了至關(guān)重要的角色,帶動(dòng)商業(yè)智能分析和應(yīng)用市場的快速成長。如今,獲得新生的CRM成為融合海量客戶數(shù)據(jù)和傳,統(tǒng)客戶關(guān)系管理的引擎,幫助企業(yè)從容擁抱“刺金時(shí)代”。 傳統(tǒng)行業(yè)的大
2、數(shù)據(jù)應(yīng)用則不同于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用,行業(yè)數(shù)據(jù)針對性強(qiáng)、關(guān)聯(lián)性強(qiáng),大數(shù)據(jù),應(yīng)用復(fù)雜,跨度更大,跨部門,甚至跨行業(yè)需求更多。隨著各行業(yè)O2O全渠道數(shù)據(jù)可獲取性的不斷增強(qiáng)以及數(shù)據(jù)采集自動(dòng)化技術(shù)快速發(fā)展,大量用戶線,上行為數(shù)據(jù)能夠通過線下數(shù)據(jù)以數(shù)字化方式來預(yù)測、映射、記錄和分析描述(反之亦然);愈來愈多的行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)更積極主動(dòng)地把結(jié)合大數(shù)據(jù)的CRM,營銷分析運(yùn)用到實(shí)際商業(yè)活動(dòng)中,以提升市場競爭力、銷售利潤或改善用戶體驗(yàn)。 目前,不同行業(yè)中CRM應(yīng)用到的數(shù)據(jù)分析技術(shù)很多、也很復(fù)雜,本,文限于篇幅,不作詳述。CRM應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘其主要目的在于以下四個(gè)方面:客戶細(xì)分、獲取新客戶、提升客戶價(jià)值和保持客戶以防止流失
3、等方面。 一,、CRM實(shí)施的前提客戶細(xì)分 客戶細(xì)分就是把客戶根據(jù)其性別、收入、交易行為特征等屬性細(xì)分為具有不同需求和交易習(xí)慣的群體,同一群體中的,客戶對產(chǎn)品的需求的及交易心理等方面具有相似性,而不同群體間差異較大。客戶群體細(xì)分可以使企業(yè)在市場營銷中制定正確的營銷策略,通過對不同類,別客戶提供有針對性的產(chǎn)品和服務(wù),提高客戶對企業(yè)和產(chǎn)品的滿意度,以獲取更大的利潤。 客戶細(xì)分可以采用分類的方法,也可以采用聚類的方法。比,如,可以將客戶分為高價(jià)值和低價(jià)值的客戶,然后確定對分類有影響的因素,再將擁有相關(guān)屬性的客戶數(shù)據(jù)提取出來,選擇合適的算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得,到分類規(guī)則。使用聚類的方法,則在之前并不知道客
4、戶可以分為幾類,在將數(shù)據(jù)聚類后,再對結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,歸納出相似性和共性。 二、獲取新客,戶客戶響應(yīng)分析 在大多數(shù)商業(yè)領(lǐng)域中,業(yè)務(wù)發(fā)展的主要指標(biāo)里都包括新客戶的獲取能力。新客戶的獲取包括發(fā)現(xiàn)那些對你的產(chǎn)品不了解的顧客,他,們可能是你的產(chǎn)品的潛在消費(fèi)者,也可能是以前接受你的競爭對手服務(wù)的顧客。在尋找新客戶之前,企業(yè)應(yīng)該確定哪些客戶是可能的潛在客戶、哪些客戶,容易獲得、哪些客戶較難獲得,從而使企業(yè)有限的營銷資源得到最合理的利用。因此,預(yù)測潛在客戶對企業(yè)銷售推廣活動(dòng)的反應(yīng)情況是客戶獲得的前提。,由于潛在客戶的數(shù)量日益龐大,如何提高市場促銷活動(dòng)的針對性和效果成為獲取新客戶的關(guān)鍵問題。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企
5、業(yè)識(shí)別出潛在的客戶群,提高客,戶對市場營銷活動(dòng)的響應(yīng)率,使企業(yè)做到心中有數(shù)、有的放矢。根據(jù)企業(yè)給定的一系列客戶資料及其他輸入,數(shù)據(jù)挖掘工具可以建立一個(gè)“客戶反應(yīng)”預(yù),測模型,利用這個(gè)模型可以計(jì)算出客戶對某個(gè)營銷活動(dòng)的反應(yīng)指標(biāo),企業(yè)根據(jù)這些指標(biāo)就可以找出那些對企業(yè)所提供的服務(wù)感興趣的客戶,進(jìn)而達(dá)到獲取,客戶的目的。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析、聚類和分類功能可以很好地完成這種分析。 三、提升客戶價(jià)值交叉銷售 公司與其客戶之間的商業(yè)關(guān)系,是一種持續(xù)的、不斷發(fā)展的關(guān)系。在客戶與公司建立起這種雙向的商業(yè)關(guān)系之后,可以有很多種方法來優(yōu)化這種關(guān)系,延長這種關(guān)系的時(shí)間。在維持這種,關(guān)系期間,增加互相的接觸,努力
6、在每一次互相接觸中獲得更多的利潤。而交叉銷售就是這種工具,即向現(xiàn)有的客戶提供新的產(chǎn)品和服務(wù)的過程。 在交,叉銷售活動(dòng)中,數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)分析出最優(yōu)的銷售匹配方式。在企業(yè)所掌握的客戶信息,尤其是以前購買行為的信息中,可能正包含著這個(gè)客戶決,定他下一個(gè)購買行為的關(guān)鍵,甚至決定因素。通過相關(guān)分析,數(shù)據(jù)挖掘可以幫助分析出最優(yōu)的、最合理的銷售匹配。相關(guān)分析的結(jié)果可以用在交叉銷售的,兩個(gè)方面:一方面是對于購買頻率較高的商品組合,找出那些購買了組合中大部分商品的顧客,向他們推銷“遺漏的”商品;另一方面是對每個(gè)顧客找出,比較適用的相關(guān)規(guī)律,向他們推銷對應(yīng)的商品系列。 四、保持客戶客戶流失分析 隨著企業(yè)競爭
7、越來越激烈,企業(yè)獲取新客戶的成本不斷上升。對,大多數(shù)企業(yè)而言,獲取一個(gè)新客戶的花費(fèi)大大超過保持一個(gè)已有客戶的費(fèi)用,保持原有客戶的工作越來越有價(jià)值,這已經(jīng)成為大多數(shù)企業(yè)的共識(shí)。 為保,持優(yōu)質(zhì)客戶,需要先辨識(shí)優(yōu)質(zhì)客戶。通過前面的客戶細(xì)分就可以完成這項(xiàng)工作,分析出客戶盈利能力,辨識(shí)和預(yù)測客戶的優(yōu)劣。當(dāng)能夠辨識(shí)出客戶的優(yōu)劣,時(shí),首先根據(jù)已流失客戶數(shù)據(jù),可以利用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行分析挖掘,發(fā)現(xiàn)流失客戶特征;然后對現(xiàn)有客戶消費(fèi)行為進(jìn)行分析,以確定每類客戶流,失的可能性,其中著重于發(fā)現(xiàn)那些具有高風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移可能性并具有較高商業(yè)價(jià)值的客戶,在這些客戶轉(zhuǎn)移到同行業(yè)其他服務(wù)商那里之前,采取相應(yīng)的商業(yè)活,動(dòng)措施來保
8、持住這些有價(jià)值的客戶。 隨著大數(shù)據(jù)在CRM領(lǐng)域的落地應(yīng)用,客戶對數(shù)據(jù)挖掘的需求也逐漸提升,寶馬、奔馳、歐萊雅、雅詩蘭黛、輝瑞,、麥當(dāng)勞等客戶在數(shù)據(jù)挖掘和分析方面投入了更多關(guān)注,在原有常規(guī)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,我們開展了客戶細(xì)分與精準(zhǔn)定位、商業(yè)智能報(bào)表自動(dòng)化、市場活,動(dòng)優(yōu)化實(shí)施等諸多項(xiàng)目。 上述四個(gè)部分完整地介紹了大數(shù)據(jù)在CRM中的營銷應(yīng)用,最后簡單介紹一個(gè)歐唯特實(shí)施的成功案例來讓大家增加些感性認(rèn)識(shí),: 2013年下半年,某國際知名生物制藥公司完成了其客戶數(shù)據(jù)系統(tǒng)的升級改造,采集的客戶數(shù)據(jù)有了數(shù)倍的增長,由此客戶對歐唯特提出了更高的,要求,希望通過專業(yè)的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助其對對已有客戶價(jià)值進(jìn)行深度挖
9、掘,精準(zhǔn)營銷。隨后歐唯特大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)團(tuán)隊(duì)結(jié)合對該用戶行業(yè)CRM的專,業(yè)領(lǐng)域的特殊屬性和通用大數(shù)據(jù)挖掘的方法建立了一系列符合該公司產(chǎn)品市場營銷的數(shù)據(jù)模型并進(jìn)行了后續(xù)的數(shù)據(jù)分析,包括: 1.基于消費(fèi)者個(gè)人資,料、購買及活動(dòng)參與度對消費(fèi)者打標(biāo)簽及評分,實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者的個(gè)性化標(biāo)簽及溝通的精準(zhǔn)定位; 2.根據(jù)消費(fèi)者響應(yīng)偏好模型及其所處階段狀態(tài),建立基,于響應(yīng)度分組的針對性溝通以提高溝通效率; 3.作消費(fèi)者購買行為預(yù)測,客戶全生命周期價(jià)值預(yù)測及銷售預(yù)測,提高營銷策略的準(zhǔn)確度及資源分配的,效率。 通過上述數(shù)據(jù)挖掘及分析,歐唯特最終為該客戶提供了精準(zhǔn)營銷活動(dòng)的咨詢方案,活動(dòng)響應(yīng)率由0.03%提升至0.36%,提升了10倍,,利潤率提升為近兩倍,收到了良好的市場反饋及經(jīng)濟(jì)效益。 通過運(yùn)用數(shù)據(jù)分
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