想把客戶追到手到底有多難？

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舉報(bào) 2019-03-22

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“在下手之前，先想一想你要追的人是誰？”

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“我們的目標(biāo)客戶是哪些人”？聽起來平常無奇的問題，卻是任何一類商業(yè)模式的根基。在日常的營銷工作中，“客戶細(xì)分（customer segmentation）” 可以說是一種通用的法則，而明白我們的客戶是誰、他們都有哪些特征，將幫助公司進(jìn)一步明確自身的市場(chǎng)定位和戰(zhàn)略方向，精準(zhǔn)發(fā)力。

客戶細(xì)分.jpg

過去，在沒有充分的數(shù)據(jù)支撐之前，有限的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、甚至營銷專家的直覺都能夠成為“客戶細(xì)分”的參考依據(jù)。然而，大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨讓“客戶細(xì)分（customer segmentation）”變成了一項(xiàng)更為復(fù)雜，同時(shí)也更為細(xì)致的技術(shù)活。當(dāng)數(shù)據(jù)復(fù)雜性和豐富程度不斷提升，傳統(tǒng)“客戶細(xì)分”的方法逐漸顯現(xiàn)出了一定的弊端——因?yàn)樵谝欢螘r(shí)間內(nèi)，客戶的需求特征已經(jīng)發(fā)生了巨大的變化，而用于分析的客戶數(shù)據(jù)可能仍是陳舊的。

如何才能及時(shí)捕捉到客戶在不同階段的行為或偏好變化？基于人工智能（Artificial Intelligence）和機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)，歐唯特CRM解決方案團(tuán)隊(duì)和德國明斯特大學(xué)信息安全研究中心“全域?qū)嶒?yàn)室”（RCIS Omni-Channel Lab of the University of Münster）的專家聯(lián)合研發(fā)了一種基于“數(shù)據(jù)流聚類”（stream clustering）的創(chuàng)新算法，它不僅能針對(duì)較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)流（如交易數(shù)據(jù)）進(jìn)行數(shù)據(jù)識(shí)別和監(jiān)測(cè)，更能自主地逐步更新字段——即實(shí)時(shí)標(biāo)明新興字段，淘汰老舊字段，在持續(xù)輸入新數(shù)據(jù)的同時(shí)完成“聚類”，而最終生成的數(shù)據(jù)結(jié)果也可直接應(yīng)用，無需重新計(jì)算。

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實(shí)際案例

在某家居零售品牌的170萬交易數(shù)據(jù)分析過程中，這種創(chuàng)新方法已經(jīng)得到了真實(shí)的應(yīng)用和認(rèn)可。首先，現(xiàn)有的客戶群體以“退貨率”和“購買次數(shù)”這兩個(gè)維度進(jìn)行分類——結(jié)果顯示，大部分人群購買量少且退貨率低，但也有一些人群不僅購買頻率高，退貨率也高。

這一方面說明，那些購買上百件家居物品的人有可能是經(jīng)銷商；另一方面，顯然仍有一些人對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)很不滿意——因?yàn)樗麄儙缀趺看味纪嘶亓俗约核徺I的產(chǎn)品。

接下來，相關(guān)數(shù)據(jù)分析進(jìn)一步擴(kuò)展到對(duì)消費(fèi)者線上購物頻次、客單件和最后一次消費(fèi)時(shí)間的評(píng)估上。通過這種方式，更細(xì)致的群體將被逐一劃分出來。為了使區(qū)分維度更精確，歐唯特CRM團(tuán)隊(duì)著重研究某一個(gè)特定時(shí)間點(diǎn)和總體平均值相比的數(shù)據(jù)偏差，并據(jù)此展開思考：這組人群和大部分普通客群的區(qū)別特征是什么？

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五大客戶類型

從數(shù)據(jù)出發(fā)，歐唯特CRM團(tuán)隊(duì)根據(jù)最主要的消費(fèi)特征劃分出不同客群對(duì)于品牌的價(jià)值，并據(jù)此調(diào)整了相應(yīng)的溝通策略。然而，不難發(fā)現(xiàn)，真正需要品牌對(duì)其溝通策略做出調(diào)整的對(duì)象并非是占比最大的群體，而是一小部分在當(dāng)下的消費(fèi)背景中特征最為突出、且能為公司帶來利潤(rùn)的“有購買力的”群體——在該案例中，該公司在當(dāng)下的階段，最需要跟進(jìn)的是熱衷于在線上頻頻購買家具的人群，而非線下路過門店走走逛逛的“看客”。

實(shí)際上，做好“客戶細(xì)分”的根本目的就是“將正確的信息通過正確的渠道傳遞給正確的人”，而基于“數(shù)據(jù)流聚類”的創(chuàng)新處理方式，“客戶細(xì)分”的過程更像是一個(gè)對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實(shí)時(shí)更新的過程。通過分析最前沿的數(shù)據(jù)信息，該方法能夠幫助品牌描繪出一幅持續(xù)變化的客戶畫像，從而得出一個(gè)特定時(shí)間段內(nèi)最具時(shí)效性的客戶洞察，找到最值得去進(jìn)一步溝通的“有利潤(rùn)的客戶”（profitable customers），助力品牌自如應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化，建立最有效的營銷發(fā)力點(diǎn)，順?biāo)浦郏觳健白贰鄙献约旱哪繕?biāo)客戶。