Mars Opinion

建议先阅读本系列其他文章： 网络营销数据解读（一）——事情不是你看到的那样 网络营销数据解读（二）——事情不是你看到的那样 网络营销数据解读（三）——那又怎么样呢？ 网络营销数据解读（四）——目标和指标 网络营销数据解读（五）——完善指标 网络营销数据解读（六）——自顶向下，逐步求精 网络营销数据解读（七）——客户族群细分（Segmentation）1 上次说到可以根据客户的生命周期来分segment，可以帮我们更好的理解数据做决策。 除了客户生命周期之外，其实还有无数的指标都可以用来做客户细分。下面这些例子就都能用客户细分的思想来分析出有用的结论（Actionable Insight），大家不妨试试看来做一下这些案例，留言说一说你的分析思路，大家多交流：）。 先说明两件事情： 1. 为了便于讲解和理解，案例都很简化、极端化，具体内容请不要当真：），主要是介绍一个思路。 2. 大部分案例用www.MarsOpinion.com网络营销数据解读系列文章前面介绍过的思路和工具也能解决……为了便于讨论，请都从segment的思路出来来考虑这些问题：） 案例一 网站销售4个大类的产品：家电，笔记本，日韩时尚女装（中低端），日用百货（卫生纸、零食……），用户平均访问周期是一周一次，停留时间为5分钟，转化率0.8%，平均订单金额340元。我们可以做什么？ 案例二 网站销售笔记本，SONY笔记本最近越卖越好，上个月卖了700万销售额，比上个月猛增20%，而Lenovo只卖了400万，比上个月还下降了5%。应该考虑给负责SONY笔记本的产品经理发奖金，顺便把心里面把管Lenovo那条线的那个家伙画个叉，以后有机会就干掉他。这样推理正确么？ 案例三 网站销售4个大类的产品：家电，笔记本，日韩时尚女装（中低端），日用百货（卫生纸、零食……），我们做了一个详细分析，发现我们60%的订单是15%的顾客产生的，我们一定要把这部分客户服务好。在这里我们的市场部根据客户价值（过去一年购物金额）把客户按分成了5组：VIP顾客，高价值顾客，平均顾客，待发掘顾客和低价值顾客。以后我们的客户关系维护重点要放在VIP和高价值客户上，客服接到他们电话也要提供更周到的服务。这样的逻辑对么？ 案例四 新设计了一整套网站页面和购物流程，搞了个比较贵的付费工具来随机挑选顾客展示给他看不同版本的页面，10%看新版，90%看旧版，结果发现新版的转化率比旧版高0.04%，鉴于消费者对新版还不熟悉，我们认为消费者熟悉之后新版数据会更好——也就是说新版应该完胜旧版，我们应该马上把旧版替换掉。这样的结论对么？ 案例五 分析数据时发现我们有四种很典型的访客行为，一种会浏览14个产品页面，然后什么也不买另一种则直接搜索产品名称，然后马上购物；第三种会随机看5-15个页面，其中多个页面被反复访问，然后购物；最后一种是浏览5-15个页面，然后什么也不买。为什么会这样呢？ 案例六 新来了一个SEM Manager，上手一个半月就把搜索引擎的ROI提高了12%，人才啊。是这样么？ 案例七 网站用户平均访问频率是一个月一次，50%访问大约1个月1次，30%大约每周一次，15%大约两个月一次，5%会超过两个月都不来访问。这样算起来，顾客如果两个月没有来访问的话，就有95%的可能性是要流失了。为了挽回这部分流失客户，我们应该在侦测到客户停止访问两个月时让客服打电话给客户嘘寒问暖，顺便送一个折扣券给他。这样做真的合算么？ 案例八 我们网站有100万注册并登陆过超过一次的会员，10万每周都登陆一次、每个月买一件东西；30万每个月登陆一次，每3个月买次东西；30万只登陆过2次，没买过东西；最后30万里面，10万每年登陆但是1年才买一次，20万每半年登陆一次但是至今没有买过东西。我们在做lead acquisition的时候，可以粗略估算说我们抓到的新顾客有10%的可能性会每月买东西，有30%可能性每3个月买一次，有10%可能性1年买一次。这样的推理正确么？ 案例九 新建网站，站外做了很多广告，站内做了很多促销活动，发现来访的人当中5%注册了帐号，1%注册完了还马上买了东西。怎样才能让他们更多的注册，注册完买更多东西呢？ 现在就留言吧：）