Posts Tagged “客户关系管理”
粗糙却方便的客户关系管理模型
by MarsOcean on July 13, 2008
（本文为之前B2C电子商务网站最简单易行的客户关系营销模型的修订版，用于发表在www.brandmarketing.com.cn上……我文章语气总是太随意了，呵呵） B2C本质上是零售，客户是最宝贵的资源。 相对于普通的零售业来说，电子商务网站有着先天的优势：数据完整而且及时——不仅拥有所有客户的所有购物历史信息，而且在客户来到店面（点击来到网站）时，电子商务网站也能在第一时间知晓。完整和及时的信息给客户关系管理提供了很大的方便。 虽然很多书和文章都在讨论“怎样维护客户关系”、“怎样挽回流失客户”，市面上也有非常非常多的理论框架，但是基本很难找到一个“容易理解，而且马上拿来就能用的模型”，所以想基于自己的经验写一个简单粗糙（但是比较容易实施）的客户关系管理模型供中小型的电子商务公司参考。 首先，我们来明确一个常识： 让一个已经知道你网站、已经在你网站购物过的消费者再次购物，比抓来一个陌生的用户、说服他购物要容易； 让一个刚刚流失的客户回头，比劝服一个已经流失了很长时间的客户回头购买你东西要容易（他说不定连联系方式都更换了……） 这样算起来，我们应该做的是： 优先向已有客户做营销（投资回报率较高——尤其是在你预算有限的情况下） 向那些流失客户做营销（不用做什么也会待着的用户，暂时不管他们，省下钱来用在刀刃上） 在客户流露出“流失”信号时，马上做营销（不要等到这个客户已经流失一两年了再忽然想起来。马上动作的成功率更高） 仔细想想，就会发现核心的问题是：我怎么知道哪些客户“就快流失了”？ 我们来看一看一般的客户成长曲线： （上图横轴是时间，纵轴是购物频率，仅仅是示意图，曲线坡度没什么意义） 一般来说，一个客户第一次接触你的网站（比如www.BrandMarketing.com.cn）之后，他会有一段时间的适应期，购物频率较低；等到慢慢熟悉了你网站的功能应用和产品线之后，购物频率会上升，慢慢稳定下来……直到某一天，他的需求减弱，或者找到了其他的方式满足需求，或者你的某方面服务让他不满意了，他的购物频率会降低（缓慢或者直接陡降都可能），直至完全流失。 所以，我们要关心的客户有两类： A: 新客户，但是没能成功转化为稳定客户 B: 稳定客户，刚刚转化为了流失客户 我们要解决的问题是： 怎么找到这些人？ 找到之后我们要做什么？ 首先，怎么找到这些人？ 对A组人来说： 给定一个购物次数来定义“新客户”，这个会根据电子商务网站商品品类的不同而不同。如果没想法的话，可以随便定一个——例如4，定义购物小于4次的都叫“新客户”； 简单数据挖掘，看看已有的老用户（购物次数大于等于4）前4次购物的间隔分别是多少，如果数据的差异性不大，可以用数据的平均值，如果差异性很大，则需要进一步分析（例如你又卖书又卖MP3，买书的客户购物频率和买MP3的客户购物频率必然差很多，需要分开对待）——当然如果够懒的话，用平均值也比什么都不用来得好。这样我们就得到了“新用户”的“前四次购物正常间隔”，假设是P1, P2, P3（例如70天，60天，和30天）； 如果一个新用户在第一次购物后，经过P1天，还没有进行第二次购物，我们就知道他在“转化为稳定客户”上遇到了困难；同样道理，第二次购物后P2天没有购物，第三次购物后P3天内没有购物，同样说明他遇上了问题，我们没有成功的稳定下这个客户，他落入A组； P的值可以根据市场经费，以及客户价值来调整。如果觉得客户非常重要，平时可以用0.8*P1, 0.8*P2, 0.8*P3来作为判断条件（这样会更快把客户放入A组），同样的，如果市场经费紧张，只能花在少量“确认流失”的客户身上，可以把P1, P2, P3改成2*P1, 2*P2, 2*P3 （意思是等更长时间再把客户放入A组）。 (…)
B2C电子商务网站最简单易行的客户关系营销模型
by MarsOcean on July 6, 2008
B2C本质上是零售，客户是最宝贵的资源。 怎样管理好这个资源呢？ 找专业的人，用专业的CRM系统 找专业的人，做专业的Data Mining，然后做可行的模型和Campaign 有条件做到上面两条的同学们不用往下看了…… 目所能及，大部分B2C电子商务公司实际情况是： 买一套听上去万能的CRM系统，但是实际上没有从系统中得出任何指导如何管理客户的决策信息，甚至于连自己有多少新用户，多少老用户，流失了多少用户都不知道。 自己搞一套风风火火的客户调研，查出来“X%客户在我们这里买过N次东西……Y%是朋友介绍来的……”，完成一份漂亮的PPT，大家看完之后觉得自己对客户有了更加深刻的理解，说了一些”我们要增加用户粘性“之类的话，回家之后该干嘛继续干嘛，那些结论一点也用不上。 偶尔想起来就搞一次“流逝客户挽回计划”，给那些一年没买过东西的老客户发coupon，希望他们能够浪子回头~ 一是不成系统，二是这种针对“远古时已经流失的客户”的campaign效果一般好不到哪里去。 所以在想说有没有可能搞一套非常简单粗糙（但是比较容易实施）的客户关系管理模型来给中小型的电子商务公司使用。 胡扯之前，先来明确几个前提： 你不是做一锤子买卖的，还是希望同一个客户可以常常光顾你的网站 你没有资源找专业人士或者专业系统来做这件事情 另外，还有一个常识性的前提： 让一个已经知道你网站、已经在你网站购物过的消费者再次购物，比抓来一个陌生的用户、说服他购物要容易； 让一个刚刚流失的客户回头，比劝服一个已经流失了很长时间的客户回头购买你东西要容易（他说不定连联系方式都更换了……） 这样算起来，我们应该做的是： 优先向已有客户做营销（投资回报率较高——尤其是在你预算有限的情况下） 向那些流失客户做营销（不用做什么也会待着的用户，暂时不管他们，省下钱来用在刀刃上……彻底的loyalty penalty啊：（） 在客户流露出“流失”信号时，马上做营销（不要等到这个客户已经流失一两年了再忽然想起来。马上动作的成功率更高） 仔细想想，就会发现核心的问题是：我怎么知道哪些客户“就快流失了”？ 我们来看一看一般的客户成长曲线： （上图横轴是时间，纵轴是购物频率，仅仅是示意图，曲线坡度没什么意义） 一般来说，一个客户第一次接触你的网站（比如www.MarsOpinion.com）之后，他会有一段时间的适应期，购物频率较低；等到慢慢熟悉了你网站的功能应用和产品线之后，购物频率会上升，慢慢稳定下来……直到某一天，他的需求减弱，或者找到了其他的方式满足需求，或者你的某方面服务让他不满意了，他的购物频率会降低（缓慢或者直接陡降都可能），直至完全流失。 所以，我们要关心的客户有两类： A: 新客户，但是没能成功转化为稳定客户 B: 稳定客户，刚刚转化为了流失客户 我们要解决的问题是： 怎么找到这些人？ 找到之后我们要做什么？ 首先，怎么找到这些人？ 对A组人来说： 给定一个购物次数来定义“新客户”，这个会根据电子商务网站商品品类的不同而不同。如果没想法的话，可以随便定一个——例如4，定义购物小于4次的都叫“新客户”； (…)
