rfm分析客戶的營銷

Ⅰ 求一段阿里巴巴營銷策劃介紹，目標客戶細分，網路銀行系統，寫論文用謝謝。

客戶細分是20世紀50年代中期由美國學者溫德爾·史密斯提出的，其理論依據主要有兩點。
（1）顧客需求的異質性
並不是所有顧客的需求都相同，只要存在兩個以上的顧客，需求就會不同。由於顧客需求、慾望及購買行為是多元的，所以顧客需求滿足呈現差異。
（2）企業有限的資源和有效的市場競爭
任何一個企業不能單憑自己的人力、財力和物力來滿足整個市場的所有需求，這不僅緣於企業自身條件的限制，而且從經濟效應方面來看也是不足取的。因為，企業應該分辨出它能有效為之服務的最具有吸引力的細分市場，集中企業資源，制定科學的競爭策略，以取得和增強競爭優勢。
客戶細分是指根據客戶屬性劃分的客戶集合。 它既是客戶關系管理（customer relationship management, CRM ）的重要理論組成部分，又是其重要管理工具。它是分門別類研究客戶、進行有效客戶評估、合理分配服務資源、成功實施客戶策略的基本原則之一，為企業充分獲取客戶價值提供理論和方法指導。
顧客細分理論原理是：每類產品的顧客群不是一個群體，根據顧客群的文化觀念，消費收入、消費習俗、生活方式的不同細分新的類別，企業根據消費者的不同制定品牌推廣戰略和營銷策略，將資源針對目標顧客集中使用。
客戶細分包括：
確定應該收集的數據，以及收集這些數據的方法
將通常保存在分立信息系統中的數據整合在一起
開發統計演算法或模型，分析數據，將分析結果作為對客戶細分的基礎
建立協作關系，使營銷和客戶服務部門能夠與IT經理合作，保證所有人都能明確細分的目的，以及完成細分的技術要求和限制
實施強有力的網路基礎設施，以匯聚、保存、處理和分發數據分析結果
雖然高級資料庫、營銷自動化工具和細分模型對客戶細分工作很重要，但各公司還必須擁有精通客戶細分的人才，這樣才能准確分析模型，最終制定出有效的營銷和服務戰略。
顧客細分的必要性
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顧客天生就存在差異，大量營銷策略在忠誠的世界裡根本就不適用，因為並不是每一個顧客都適於成為某品牌的品牌忠誠者。如果企業要最大化地實現可持續發展和長期利潤，就要明智地只關注正確的顧客群體，因為企業要獲得每一位顧客，先前都要付出一定的投入，這種投入只有在你能贏得顧客的忠誠後才能得到補償。因此，要通過價值營銷以獲得品牌忠誠重要的一步就是對客戶進行細分，找尋到哪些顧客是能為企業帶來贏利的，哪些顧客不能，並鎖定那些高價值顧客。只有這樣企業才能保證他在培育顧客忠誠的過程中所投入的資源得到回報，企業的長期利潤和持續發展才能得到保證。
顧客細分的方法
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1.根據人口特徵和購買歷史細分
在消費者研究中，一般通過人口特徵和購買歷史的調研可以找到顧客忠誠的蛛絲馬跡。一般而言，通過別人推薦而購買的顧客比因廣告影響而購買的人要更忠誠；以標准價格購買的顧客比以促銷價格購買的人更忠誠；有家的人、中年人、和鄉村人口更忠誠，高流動人口忠誠度低。找到了目標消費群就可以知道企業要把價值給誰，及到底要給什麼價值。比如美國USAA保險公司的顧客保留率達98%，簡直高得不可想像，因為該公司有一個穩定的顧客群：軍官。雖然軍官保險的利潤不是很高，但由於公司滿足了這一群體的特定需求，使得顧客保留率很高，維持的成本很低，公司的利潤也就很可觀。
2.根據顧客對企業的價值細分
我們有必要根據顧客對企業的價值來細分顧客。衡量顧客對企業的價值可以有很多方法，計算顧客的終身價值是一個切實可行的方法。所謂顧客終身價值是指顧客作為企業顧客的周期內為企業的利潤的貢獻的折現總和。影響顧客終身價值的最重要的兩個因素是計算周期和貼現率。一般而言，在貼現率不變的情況下，顧客成為企業顧客的周期越長，那麼納入計算的顧客價值就越多，顧客的終身價值就越大；計算周期一定的情況下，貼現率越高，未來的收益就越不值錢，則顧客終身價值就越小。
顧客終身價值的計算比較復雜，需要獲得以下信息：
①顧客作為某品牌的顧客的時間周期
②企業的貼現率
③每個時間周期內顧客購買某種品牌的頻數
④顧客購買該品牌產品的平均貢獻
⑤顧客購買該品牌的概率
⑥其他一些信息
隨著資料庫技術的發展，尤其是數據挖掘和數據倉儲技術的發展，使得顧客價值評估成為可能。相比較而言，金融服務部門、電信服務部門根據顧客價值進行市場細分的可能性就大一些。
細分有哪些方式
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一般來說，細分可以根據三個方面的考慮來進行.
1.外在屬性
如客戶的地域分布，客戶的產品擁有，客戶的組織歸屬——企業用戶、個人用戶、政府用戶等。通常，這種分層最簡單、直觀，數據也很容易得到。但這種分類比較粗放，我們依然不知道在每一個客戶層面，誰是「好」客戶，誰是「差」客戶。我們能知道的只是某一類客戶(如大企業客戶) 較之另一類客戶(如政府客戶) 可能消費能力更強。
2.內在屬性
內在屬性行為客戶的內在因素所決定的屬性，比如性別、年齡、信仰、愛好、收入、家庭成員數、信用度、性格、價值取向等。
3.消費行為分類
在不少行業對消費行為的分析主要從三個方面考慮，即所謂RFM：最近消費、消費頻率與消費額.這些指標都需要在賬務系統中得到。但並不是每個行業都能適用。在通信行業，比如說，對客戶分類主要依據這樣一些變數：話費量、使用行為特徵、付款記錄,信用記錄、維護行為、注冊行為等。
按照消費行為來分類通常只能適用於現有客戶，對於潛在客戶，由於消費行為還沒有開始，當然分層無從談起。即使對於現有客戶，消費行為分類也只能滿足企業客戶分層的特定目的。如獎勵貢獻多的客戶。至於找出客戶中的特點為市場營銷活動找到確定對策，則要做更多的數據分析工作。
顧客細分後的分類
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企業根據潛在的忠誠顧客和顧客的終身價值可把顧客分為4類：
白金顧客（「頂尖」客戶），即與本企業目前有業務往來的前1％的顧客；
黃金顧客（「大」客戶），即與本企業目前有業務往來的隨後4％的顧客；
鐵顧客（「中等」客戶），即與本企業有業務往來的再隨後15％的顧客；
鉛顧客（「小」客戶），即所剩下來的80％的顧客。
7個客戶細分訣竅
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1、每個客戶只能歸入一個類別。否則，客戶可能因此陷入多種相互矛盾的產品信息而無所適從。
2、不要有渠道差異。客戶從不同渠道獲得的產品信息都應該是相同的。每個直接接觸客戶的員工都能夠隨時知道產品推薦信息並傳遞給客戶。
3、提供直接接觸客戶的員工有針對性的、可執行的對策。不要把仍需解釋的信息提供給他們。應准確地告訴他們對客戶來說哪種產品是最適合的。
4、在客戶細分之初，應給銷售人員提供最佳名單，確保高成功率。不斷抓住機會擴大消費者名單，並給出每個消費者的「購買可能性」評分，以幫助銷售人員了解客戶可能接受的程度。
5、每一細分類別由一位高級經理負責盈虧平衡。這樣做的目的是確保細分戰略的最大收益。
6、由高級管理人員負責推動客戶細分。若公司僅僅在一個產品線推行細分，公司就有可能忽略部分客戶的感受;若由總公司而不是某一部門負責，客戶細分就有可能不太受預算的制約。
7、自小處著手，再不斷擴大。開始把客戶粗略地分成幾個大類，然後再逐漸進行更細致、更准確地劃分。但是不要等到一切都盡善盡美了再去做，要先邁出第一步。

Ⅱ 客戶關系管理系統的介紹

1、從新客戶到老客戶接入到老客戶維護和營銷的每一個環節。
2、與銷售、營銷專、推廣屬、策劃、人事等多部門業務對接。
3、優化各業務環節，減少各環節客戶流失，和公司成本。 1、RFM模型：最後一次消費、消費頻率、消費金額
2、客戶信息數據：信用、印象、行業特徵數據、消費習慣
3、交叉銷售：找對人、說對話、做對事，關聯產品精準銷售 1、營銷分析，全面分析營銷成果，潛在、意向、成交客戶的有效區分，事後數據全面掌握
2、提供客戶分布、發展趨勢、消費能力、消費特徵、評價等全方位的分析結果，為決策提供支撐 1、聚劃算不愁，批量免郵，批量備注，兩人搞定
2、訂單狀態實時更新，催付、異常單追蹤，輕松搞定
3、商品評價跟蹤，提升寶貝優化能力

Ⅲ 如何通過發送營銷簡訊的方式，達到成功營銷的目的呢

簡訊營銷，類似於郵件營銷，因此要講究文字的簡短，精準。第一：根據自版己手頭有的數權據，分析受眾的需求點，制定出賣點。第二：編寫簡訊，編寫簡訊一定要講究文字的格式，文字的格式可以讓受眾感受到你的正規，還有力求文字簡短且能明了的表達出你的賣點。第三：時間的選擇。進行簡訊營銷的時間應當在下班的時間，這樣可以提高簡訊的接收率。其實營銷的話講究的是先運營後銷售，先通過資源吸引客戶，再長時間引導，最後達到銷售效果。如果只是大量的發送而不指定合適的方法，很難提高客戶的轉化率。希望能夠幫助到您！

Ⅳ 簡訊營銷如何進行最有效

一、發送時間要合理。
商家簡訊要注意的發送時間，不恰當的發送時間，不僅達不版到促銷的效果，還會造權成消費者的反感。
二、精確群發簡訊給用戶。
簡訊群發想要有好的效果，就必須有精準的數據，如果能夠做到精確發送到目標用戶手中，那麼就會減少資源浪費，同時還能做到准確營銷，快速達到營銷目的。
三、簡訊內容的編輯。
商家不應該只是單純做商品的促銷宣傳，更多的是可以做客戶關系維護方面的工作，只有消費者自願留下手機號碼才能做到真正的長期營銷。

Ⅳ 面對龐大的目標客戶群，如何准確識別不同價值的客戶，並應用適合的營銷工具開展服務與營銷活動呢

資料庫營銷,通過對客戶的分析和分組,很容易區分客戶的價值大小.很多分析方法的,RFM是最基礎的演算法,還可以用回歸,聚類類等的

Ⅵ 電商銷售額下降，應該從哪些數據維度分析

摘自：YiShop電商系統
要構建電商數據分析的基本指標體系，主要分為8個類指標
1.總體運營指標：從流量、訂單、總體銷售業績、整體指標進行把控，起碼對運營的電商平台有個大致了解，到底運營的怎麼樣，是虧是賺。

2.網站流量指標：即對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據可以對網頁進行改進，以及對訪客的行為進行分析等等。

3.銷售轉化指標：分析從下單到支付整個過程的數據，幫助你提升商品轉化率。也可以對一些頻繁異常的數據展開分析。

4. 客戶價值指標：這里主要就是分析客戶的價值，可以建立RFM價值模型，找出那些有價值的客戶，精準營銷等等。

5.商品類指標：主要分析商品的種類，那些商品賣得好，庫存情況，以及可以建立關聯模型，分析那些商品同時銷售的幾率比較高，而進行捆綁銷售，有點像啤酒喝尿布的故事。

6. 市場營銷活動指標，主要監控某次活動給電商網站帶來的效果，以及監控廣告的投放指標。

7. 風控類指標：分析賣家評論，以及投訴情況，發現問題，改正問題

8. 市場競爭指標：主要分析市場份額以及網站排名，進一步進行調整

以上總共從8個方面來闡述如何對電商平台進行數據分析，當然，具體問題具體分析，每個公司的側重點也有所差異，所以如何分析還需因地制宜。

Ⅶ 到底什麼是營銷自動化Marketing Automation

營銷自動化就是將原本繁復的人工環節省去，通過節點預設，規則預定，提內前搭建好完整的線性容自動化工作流，來達到效率及效益最大化的目的。於企業自身而言，可以以更低的成本更快的增長銷售收入，迅速提高ROI。而於用戶而言，可以獲得更加個性化的用戶體驗。

這里以郵件為例，展示下自動化工作流的初步原型。傳統做法，每個營銷節點發送郵件都要走人工環節，還需要時間去規劃發送什麼樣的郵件類型。而在營銷自動化的推動下，通過提前預設自動化工作流，設置好每個節點的等待時間，及需要發送的郵件類型，以及搭載的渠道，一旦有機會線索進來，便自行根據該項工作流與品牌產生交互。

Ⅷ 做會員營銷，哪家的會員管理系統好用、價格相對實惠的，求推薦

你是什麼行業的？主要看你的需求了，有的會員系統挺便宜的，不過功能挺簡單，或許不適合你；也有相對來說比較好的

Ⅸ 電商平台應該分析哪些數據具體怎麼去分析

電子商務平台需要分析的數據及分析規則如下：

一、網站運營指標：

網站運營指標主要用於衡量網站的整體運營情況。在這里，EC數據分析聯盟暫時將網站運營指標分為網站流量指標、商品類別指標和供應鏈指標。網站流量指標主要用於考慮網站優化、網站可用性、網站流量質量和客戶購買行為。

商品類別指標主要用於衡量網站商品的正常運營水平，與銷售指標和供應鏈指標密切相關。這里的供應鏈指標主要是指電子商務網站的商品庫存和商品配送，而不考慮商品的生產和原材料的庫存和運輸。

二、商業環境指標：

這里，電子商務網站經營環境指標分為外部競爭環境指標和內部購物環境指標。外部競爭環境指標主要包括市場佔有率、市場拓展率、網站排名等，這些指標通常使用第三方研究公司的報告數據。與獨立的B2C網站相比，淘寶在這方面的數據要准確得多。

網站內部購物環境指標包括功能指標和運營指標（這部分與之前的流量指標一致）。常見的功能指標包括商品種類的多樣性、支付配送方式、網站正常運行、連接速度等。

三、銷售業績指標：

銷售業績指標與公司的財務收入直接掛鉤，在所有數據分析指標體系中起著主導作用。其他數據指標可根據該指標進行細分。

網站銷售績效指標主要關注網站訂單的轉化率，而訂單銷售指標主要關注具體毛利率、訂單效率、重復采購率、退貨率和匯率。當然，還有很多指標，如總銷售額、品牌類別銷售額、總訂單、有效訂單等，這里沒有列出。

四、營銷活動指標：

營銷活動的成功通常從活動效果（收入和影響）、活動成本和活動凝聚力（通常通過用戶注意力、活動用戶數量和客戶單價來衡量）等方面來考慮。在這里，營銷活動指標分為日常市場運營活動指標、廣告宣傳指標和對外合作指標。

其中，市場經營活動指標和廣告投放指標主要考慮新增客源數量、訂單數量、訂單轉化率、每次訪問成本、每次轉化收益和投資回報。而對外合作的指標則由具體的合作夥伴來確定。例如，電子商務網站與返利網合作時，首先考慮的是合作的回報。

5、客戶價值指數：

顧客價值通常由三部分組成：歷史價值（過去消費）、潛在價值（主要從用戶行為考慮，以RFM模型為主要衡量依據）、附加價值（主要從用戶忠誠度、口碑推廣等方面考慮）。這里，客戶價值指標分為總體客戶指標和新老客戶價值指標。

這些指標主要從客戶貢獻和購置成本兩個方面來衡量。例如，我們使用訪客數量、訪客成本和從訪客到訂單的轉換率來衡量總體客戶價值指數。除了上述考慮之外，老客戶價值的衡量更多的是基於RFM模型。

(9)rfm分析客戶的營銷擴展閱讀：

電子商務中使用分析數據的優點：

數據分析體系建立之後，其數據指標並不是一成不變的，需要根據業務需求的變化實時的調整，調整時需要注意的是統計周期變動以及關鍵指標的變動。

一般來說，單個數據索引的分析並不能解決這個問題，而且每個索引都是相互關聯的。將所有索引編織成一個網路，並根據具體需要找到每個數據索引節點。當用戶在電子商務網站上有購買行為時，他們會從潛在客戶轉變為網站的價值客戶。

電子商務網站一般將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息存儲在自己的資料庫中，因此，這些客戶可以根據網站的運營數據來分析自己的交易行為，估計每個客戶的價值以及為每個客戶拓展營銷的可能性。

參考資源來源：

網路-電子商務數據分析

Ⅹ CRM客戶關系管理系統是怎麼實現精準營銷的

群策CRM:CRM客戶關系管理系統實現精準營銷的步驟：

1、RFM模型:最近一次消費、消費頻率、消費金額
2、客戶信息數據:信用、印象、行業特徵數據、消費習慣……
3、交叉銷售:找對人、說對話、做對事，關聯產品精準銷售…