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網店營銷高端教程 數據的力量

放大字體  縮小字體 發布日期:2024-06-18 08:50:51  來源:電商聯盟  作者:樂發網  瀏覽次數:22

小店長還一直糾結著怎么把網店推廣出去,之前網店學堂小編已經分析了,現在開發一個新顧客,比維護一個老顧客的費用要高很多,一直給大家說的是怎么推廣網店,怎么營銷,但是從來沒說說營銷中的那些數據的運用,要想網店做的好 ,光學皮毛有什么用呢?跟著一起來學習一下高端的課程吧:
CRM能夠做什么?
在店鋪傳統營銷活動中,讓人頭疼的是對預算的控制、對營銷效果的評估、選擇合適產品和對活動力度的選擇,當然最主要的就是選擇臺適的人群進行計對性營銷動作,而CRM就是為了幫助你更加有效地完成以上這些而產生的。
CRM不只是一套軟件或者系統,而是一種模式,更是一種服務。客戶關系管理中有五個要點:客戶、策略、人員、流程和技術,相比之下,技術(包含軟件等)是占據最低的比值。但巧婦難為無米之炊,這一塊又是絕不能缺少的,我們當技術是利劍的同時,需要考慮到劍本身的輕重和是否適合自己的手感,同樣其它的也是如此。營銷活動和促銷活動的一種手段和方式認清,通過客戶關系管理你將要獲取什么,再去選擇最適合自己的客戶關系管理模式,最終才能產生最大的效益。
下面我們將以一個營銷活動作為接入點,來實際談談我們是如何對客戶關系,理進行操作的。
我們在做一次CRM營銷活動的時候,需要考慮的就是我們的目標是什么,如果你的目標不夠明確或者很含糊,那么整個營銷的過程就會變成一個可能僅僅只是發垃圾郵件,垃圾短信,而對于賣家而言不僅不會提升銷售額,反而會產生更多的客戶流失。對于目標,首先你不能試圖將要執行的每一個目標體獨立出來,對于營銷計劃的達成,不要試圖完全通過數字對目標的達成進行評估,CRM不是一個營銷就能夠產生很好的效果的。
營銷目標
新客戶培養,提高回頭率和二次購買率,對品牌進行宣傳,拉升店鋪整體銷售額。
20/80律告訴我們大多數的客戶只會給你貢獻少部分的銷售額,反之更多的銷售額來源于并不算多的少部分客戶,我們店鋪大多數成交用戶都來自于新客戶群,而自然轉化為二次購買的客戶占比并不高。需要通過提高客戶第一次購買體驗來提高回頭率。而這個過程稱作新客戶培養。而我們將新客戶培養列分為兩個人群,并做出以下營銷策略,我們需要用到的方式包含:短信、EMD,當然在整體實施后,會插入電話和線上客服。
對新客戶的培養過程,我們偏重的是購物的體驗,我們將客戶的第一次購買體驗分成:
1、來店體驗:從網站UE方面開始考慮。然后就是產品的選擇;
2、購買體驗:這里主要是客服與客戶之間的溝通,如果是自助購物。那還是應該回到UE體驗上面.
3、收貨體驗:從發貨時間到物流時間,再到最終拆包體驗都會算入到其中;
4、售后體驗:能夠讓客戶放心去進行二次購物
客戶獲取和細分
從訂單數據里面將這些客戶的資料都挖掘出來,這些資料包含客戶的ID、姓名、Email、手機號、購買時間、購買次數等等,將數據按照一定的共性進行整合并重新分配,這個過程叫做客戶細分。
當然可以通過一些現成賣家工具也同樣可以做到,而且自目哆做到更好。提高工作效率,比如擬門現在正在使用的CCMS。
細分就是將一個整體,通過特征、共性等方式分成若干一個個小的群體,同一個屬性值群體中的客戶具有相似性,他們多大?他們做什么的?談們買過什么?他們關注什么?....
我們選擇細分的方式是將客戶最近一次消費(Recency)、客戶的消費頻率(Frequency)、客戶的消費金額(Monetary)進行。并在整個項目的前期規劃好我們的客戶,并整理制定出一個策劃方案。
我們的客戶主要集中在18-34歲,而25-29歲這個群體占37.88%,那么我們選擇25-29這個年齡段作為我們主要營銷的對象,而選擇這個是作為我們營銷過程中的一個中心點,通過細分,我們將已經拆分好的客戶分拆成三類,當然我們可以拆分到更多,甚至至日每一個人,但是實際意義又不會是那么的理想。你用100元能夠拉動1000的生意和用1000元拉動2000的生意。你認為哪個更加賺,表面來看有兩個層面表現,前一種是賺取10倍的利潤值,利潤值900,后一種是賺取2倍的利潤值,利潤值卻只有1000,看完這個數字,應該有數了吧。
列出以上是為了更好的了解我們的新客戶,因為這樣,你才可以選擇有效溝通的方式。我們稱之為投其所好,且不可主觀的去做決定,不要擁有太多情緒,有效才是最關鍵的。
前面所說的分成三類用戶進行營梢:
25-29,我們的基礎客戶群體,歐美復古風是這個年紀姑娘們最合適的。
18-24,人群中偏向年輕化些,但向往著成熟路線,給他們灌輸這個方面的信息,隨著年齡的增加,她們你將來的主力群體。
30-34,這個群體希望自己的穿衣偏向年輕化,充滿生氣,那么在溝通中給予他們青新活力的味道。
最后你發現剩下的約16%的客戶群體沒有被分到這三個組里,不是放棄,是因為這組用戶里面攙和了部分不確定因素,我們會隨機拆分到前面的三個組中進行消化。

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