rfm分析客户的营销

Ⅰ 求一段阿里巴巴营销策划介绍，目标客户细分，网络银行系统，写论文用谢谢。

客户细分是20世纪50年代中期由美国学者温德尔·史密斯提出的，其理论依据主要有两点。
（1）顾客需求的异质性
并不是所有顾客的需求都相同，只要存在两个以上的顾客，需求就会不同。由于顾客需求、欲望及购买行为是多元的，所以顾客需求满足呈现差异。
（2）企业有限的资源和有效的市场竞争
任何一个企业不能单凭自己的人力、财力和物力来满足整个市场的所有需求，这不仅缘于企业自身条件的限制，而且从经济效应方面来看也是不足取的。因为，企业应该分辨出它能有效为之服务的最具有吸引力的细分市场，集中企业资源，制定科学的竞争策略，以取得和增强竞争优势。
客户细分是指根据客户属性划分的客户集合。 它既是客户关系管理（customer relationship management, CRM ）的重要理论组成部分，又是其重要管理工具。它是分门别类研究客户、进行有效客户评估、合理分配服务资源、成功实施客户策略的基本原则之一，为企业充分获取客户价值提供理论和方法指导。
顾客细分理论原理是：每类产品的顾客群不是一个群体，根据顾客群的文化观念，消费收入、消费习俗、生活方式的不同细分新的类别，企业根据消费者的不同制定品牌推广战略和营销策略，将资源针对目标顾客集中使用。
客户细分包括：
确定应该收集的数据，以及收集这些数据的方法
将通常保存在分立信息系统中的数据整合在一起
开发统计算法或模型，分析数据，将分析结果作为对客户细分的基础
建立协作关系，使营销和客户服务部门能够与IT经理合作，保证所有人都能明确细分的目的，以及完成细分的技术要求和限制
实施强有力的网络基础设施，以汇聚、保存、处理和分发数据分析结果
虽然高级数据库、营销自动化工具和细分模型对客户细分工作很重要，但各公司还必须拥有精通客户细分的人才，这样才能准确分析模型，最终制定出有效的营销和服务战略。
顾客细分的必要性
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顾客天生就存在差异，大量营销策略在忠诚的世界里根本就不适用，因为并不是每一个顾客都适于成为某品牌的品牌忠诚者。如果企业要最大化地实现可持续发展和长期利润，就要明智地只关注正确的顾客群体，因为企业要获得每一位顾客，先前都要付出一定的投入，这种投入只有在你能赢得顾客的忠诚后才能得到补偿。因此，要通过价值营销以获得品牌忠诚重要的一步就是对客户进行细分，找寻到哪些顾客是能为企业带来赢利的，哪些顾客不能，并锁定那些高价值顾客。只有这样企业才能保证他在培育顾客忠诚的过程中所投入的资源得到回报，企业的长期利润和持续发展才能得到保证。
顾客细分的方法
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1.根据人口特征和购买历史细分
在消费者研究中，一般通过人口特征和购买历史的调研可以找到顾客忠诚的蛛丝马迹。一般而言，通过别人推荐而购买的顾客比因广告影响而购买的人要更忠诚；以标准价格购买的顾客比以促销价格购买的人更忠诚；有家的人、中年人、和乡村人口更忠诚，高流动人口忠诚度低。找到了目标消费群就可以知道企业要把价值给谁，及到底要给什么价值。比如美国USAA保险公司的顾客保留率达98%，简直高得不可想象，因为该公司有一个稳定的顾客群：军官。虽然军官保险的利润不是很高，但由于公司满足了这一群体的特定需求，使得顾客保留率很高，维持的成本很低，公司的利润也就很可观。
2.根据顾客对企业的价值细分
我们有必要根据顾客对企业的价值来细分顾客。衡量顾客对企业的价值可以有很多方法，计算顾客的终身价值是一个切实可行的方法。所谓顾客终身价值是指顾客作为企业顾客的周期内为企业的利润的贡献的折现总和。影响顾客终身价值的最重要的两个因素是计算周期和贴现率。一般而言，在贴现率不变的情况下，顾客成为企业顾客的周期越长，那么纳入计算的顾客价值就越多，顾客的终身价值就越大；计算周期一定的情况下，贴现率越高，未来的收益就越不值钱，则顾客终身价值就越小。
顾客终身价值的计算比较复杂，需要获得以下信息：
①顾客作为某品牌的顾客的时间周期
②企业的贴现率
③每个时间周期内顾客购买某种品牌的频数
④顾客购买该品牌产品的平均贡献
⑤顾客购买该品牌的概率
⑥其他一些信息
随着数据库技术的发展，尤其是数据挖掘和数据仓储技术的发展，使得顾客价值评估成为可能。相比较而言，金融服务部门、电信服务部门根据顾客价值进行市场细分的可能性就大一些。
细分有哪些方式
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一般来说，细分可以根据三个方面的考虑来进行.
1.外在属性
如客户的地域分布，客户的产品拥有，客户的组织归属——企业用户、个人用户、政府用户等。通常，这种分层最简单、直观，数据也很容易得到。但这种分类比较粗放，我们依然不知道在每一个客户层面，谁是“好”客户，谁是“差”客户。我们能知道的只是某一类客户(如大企业客户) 较之另一类客户(如政府客户) 可能消费能力更强。
2.内在属性
内在属性行为客户的内在因素所决定的属性，比如性别、年龄、信仰、爱好、收入、家庭成员数、信用度、性格、价值取向等。
3.消费行为分类
在不少行业对消费行为的分析主要从三个方面考虑，即所谓RFM：最近消费、消费频率与消费额.这些指标都需要在账务系统中得到。但并不是每个行业都能适用。在通信行业，比如说，对客户分类主要依据这样一些变量：话费量、使用行为特征、付款记录,信用记录、维护行为、注册行为等。
按照消费行为来分类通常只能适用于现有客户，对于潜在客户，由于消费行为还没有开始，当然分层无从谈起。即使对于现有客户，消费行为分类也只能满足企业客户分层的特定目的。如奖励贡献多的客户。至于找出客户中的特点为市场营销活动找到确定对策，则要做更多的数据分析工作。
顾客细分后的分类
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企业根据潜在的忠诚顾客和顾客的终身价值可把顾客分为4类：
白金顾客（“顶尖”客户），即与本企业目前有业务往来的前1％的顾客；
黄金顾客（“大”客户），即与本企业目前有业务往来的随后4％的顾客；
铁顾客（“中等”客户），即与本企业有业务往来的再随后15％的顾客；
铅顾客（“小”客户），即所剩下来的80％的顾客。
7个客户细分诀窍
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1、每个客户只能归入一个类别。否则，客户可能因此陷入多种相互矛盾的产品信息而无所适从。
2、不要有渠道差异。客户从不同渠道获得的产品信息都应该是相同的。每个直接接触客户的员工都能够随时知道产品推荐信息并传递给客户。
3、提供直接接触客户的员工有针对性的、可执行的对策。不要把仍需解释的信息提供给他们。应准确地告诉他们对客户来说哪种产品是最适合的。
4、在客户细分之初，应给销售人员提供最佳名单，确保高成功率。不断抓住机会扩大消费者名单，并给出每个消费者的“购买可能性”评分，以帮助销售人员了解客户可能接受的程度。
5、每一细分类别由一位高级经理负责盈亏平衡。这样做的目的是确保细分战略的最大收益。
6、由高级管理人员负责推动客户细分。若公司仅仅在一个产品线推行细分，公司就有可能忽略部分客户的感受;若由总公司而不是某一部门负责，客户细分就有可能不太受预算的制约。
7、自小处着手，再不断扩大。开始把客户粗略地分成几个大类，然后再逐渐进行更细致、更准确地划分。但是不要等到一切都尽善尽美了再去做，要先迈出第一步。

Ⅱ 客户关系管理系统的介绍

1、从新客户到老客户接入到老客户维护和营销的每一个环节。
2、与销售、营销专、推广属、策划、人事等多部门业务对接。
3、优化各业务环节，减少各环节客户流失，和公司成本。 1、RFM模型：最后一次消费、消费频率、消费金额
2、客户信息数据：信用、印象、行业特征数据、消费习惯
3、交叉销售：找对人、说对话、做对事，关联产品精准销售 1、营销分析，全面分析营销成果，潜在、意向、成交客户的有效区分，事后数据全面掌握
2、提供客户分布、发展趋势、消费能力、消费特征、评价等全方位的分析结果，为决策提供支撑 1、聚划算不愁，批量免邮，批量备注，两人搞定
2、订单状态实时更新，催付、异常单追踪，轻松搞定
3、商品评价跟踪，提升宝贝优化能力

Ⅲ 如何通过发送营销短信的方式，达到成功营销的目的呢

短信营销，类似于邮件营销，因此要讲究文字的简短，精准。第一：根据自版己手头有的数权据，分析受众的需求点，制定出卖点。第二：编写短信，编写短信一定要讲究文字的格式，文字的格式可以让受众感受到你的正规，还有力求文字简短且能明了的表达出你的卖点。第三：时间的选择。进行短信营销的时间应当在下班的时间，这样可以提高短信的接收率。其实营销的话讲究的是先运营后销售，先通过资源吸引客户，再长时间引导，最后达到销售效果。如果只是大量的发送而不指定合适的方法，很难提高客户的转化率。希望能够帮助到您！

Ⅳ 短信营销如何进行最有效

一、发送时间要合理。
商家短信要注意的发送时间，不恰当的发送时间，不仅达不版到促销的效果，还会造权成消费者的反感。
二、精确群发短信给用户。
短信群发想要有好的效果，就必须有精准的数据，如果能够做到精确发送到目标用户手中，那么就会减少资源浪费，同时还能做到准确营销，快速达到营销目的。
三、短信内容的编辑。
商家不应该只是单纯做商品的促销宣传，更多的是可以做客户关系维护方面的工作，只有消费者自愿留下手机号码才能做到真正的长期营销。

Ⅳ 面对庞大的目标客户群，如何准确识别不同价值的客户，并应用适合的营销工具开展服务与营销活动呢

数据库营销,通过对客户的分析和分组,很容易区分客户的价值大小.很多分析方法的,RFM是最基础的算法,还可以用回归,聚类类等的

Ⅵ 电商销售额下降，应该从哪些数据维度分析

摘自：YiShop电商系统
要构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标
1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。

2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。

3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。

4. 客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。

5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。

6. 市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。

7. 风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题

8. 市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整

以上总共从8个方面来阐述如何对电商平台进行数据分析，当然，具体问题具体分析，每个公司的侧重点也有所差异，所以如何分析还需因地制宜。

Ⅶ 到底什么是营销自动化Marketing Automation

营销自动化就是将原本繁复的人工环节省去，通过节点预设，规则预定，提内前搭建好完整的线性容自动化工作流，来达到效率及效益最大化的目的。于企业自身而言，可以以更低的成本更快的增长销售收入，迅速提高ROI。而于用户而言，可以获得更加个性化的用户体验。

这里以邮件为例，展示下自动化工作流的初步原型。传统做法，每个营销节点发送邮件都要走人工环节，还需要时间去规划发送什么样的邮件类型。而在营销自动化的推动下，通过提前预设自动化工作流，设置好每个节点的等待时间，及需要发送的邮件类型，以及搭载的渠道，一旦有机会线索进来，便自行根据该项工作流与品牌产生交互。

Ⅷ 做会员营销，哪家的会员管理系统好用、价格相对实惠的，求推荐

你是什么行业的？主要看你的需求了，有的会员系统挺便宜的，不过功能挺简单，或许不适合你；也有相对来说比较好的

Ⅸ 电商平台应该分析哪些数据具体怎么去分析

电子商务平台需要分析的数据及分析规则如下：

一、网站运营指标：

网站运营指标主要用于衡量网站的整体运营情况。在这里，EC数据分析联盟暂时将网站运营指标分为网站流量指标、商品类别指标和供应链指标。网站流量指标主要用于考虑网站优化、网站可用性、网站流量质量和客户购买行为。

商品类别指标主要用于衡量网站商品的正常运营水平，与销售指标和供应链指标密切相关。这里的供应链指标主要是指电子商务网站的商品库存和商品配送，而不考虑商品的生产和原材料的库存和运输。

二、商业环境指标：

这里，电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括市场占有率、市场拓展率、网站排名等，这些指标通常使用第三方研究公司的报告数据。与独立的B2C网站相比，淘宝在这方面的数据要准确得多。

网站内部购物环境指标包括功能指标和运营指标（这部分与之前的流量指标一致）。常见的功能指标包括商品种类的多样性、支付配送方式、网站正常运行、连接速度等。

三、销售业绩指标：

销售业绩指标与公司的财务收入直接挂钩，在所有数据分析指标体系中起着主导作用。其他数据指标可根据该指标进行细分。

网站销售绩效指标主要关注网站订单的转化率，而订单销售指标主要关注具体毛利率、订单效率、重复采购率、退货率和汇率。当然，还有很多指标，如总销售额、品牌类别销售额、总订单、有效订单等，这里没有列出。

四、营销活动指标：

营销活动的成功通常从活动效果（收入和影响）、活动成本和活动凝聚力（通常通过用户注意力、活动用户数量和客户单价来衡量）等方面来考虑。在这里，营销活动指标分为日常市场运营活动指标、广告宣传指标和对外合作指标。

其中，市场经营活动指标和广告投放指标主要考虑新增客源数量、订单数量、订单转化率、每次访问成本、每次转化收益和投资回报。而对外合作的指标则由具体的合作伙伴来确定。例如，电子商务网站与返利网合作时，首先考虑的是合作的回报。

5、客户价值指数：

顾客价值通常由三部分组成：历史价值（过去消费）、潜在价值（主要从用户行为考虑，以RFM模型为主要衡量依据）、附加价值（主要从用户忠诚度、口碑推广等方面考虑）。这里，客户价值指标分为总体客户指标和新老客户价值指标。

这些指标主要从客户贡献和购置成本两个方面来衡量。例如，我们使用访客数量、访客成本和从访客到订单的转换率来衡量总体客户价值指数。除了上述考虑之外，老客户价值的衡量更多的是基于RFM模型。

(9)rfm分析客户的营销扩展阅读：

电子商务中使用分析数据的优点：

数据分析体系建立之后，其数据指标并不是一成不变的，需要根据业务需求的变化实时的调整，调整时需要注意的是统计周期变动以及关键指标的变动。

一般来说，单个数据索引的分析并不能解决这个问题，而且每个索引都是相互关联的。将所有索引编织成一个网络，并根据具体需要找到每个数据索引节点。当用户在电子商务网站上有购买行为时，他们会从潜在客户转变为网站的价值客户。

电子商务网站一般将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息存储在自己的数据库中，因此，这些客户可以根据网站的运营数据来分析自己的交易行为，估计每个客户的价值以及为每个客户拓展营销的可能性。

参考资源来源：

网络-电子商务数据分析

Ⅹ CRM客户关系管理系统是怎么实现精准营销的

群策CRM:CRM客户关系管理系统实现精准营销的步骤：

1、RFM模型:最近一次消费、消费频率、消费金额
2、客户信息数据:信用、印象、行业特征数据、消费习惯……
3、交叉销售:找对人、说对话、做对事，关联产品精准销售…