添加日期:2011年5月4日 阅读:2112
再譬如,还是这两个消费者,在购买迄今3个月的时间里,都没有再发生二次购买行为,但期间A到你的网站来了20次,B只来了1次,按照RFM模型,这两个消费者还是属于同一个类型。
或许,我们需要寻找一种全新的会员数据库模型标准,在这个数据库里面,消费者不再是一个一个的钱包,而是真实的、有情绪的、能被影响的、有不同需求的人,它将会告诉我们,对不同的会员,你该说什么话!该怎么说!该什么时候说!
当一个老会员,决定再次购买你的某件商品的时候,会被哪些因素影响?
产品?价格?特别优惠?品牌好感?上一次购买体验?潜在需求?天气变化……没错,可能性因素有很多。
当一个老会员决定不再购买你的产品,他的特征或许就比较简单:不再访问、投诉、拒收或者退换货。
所以,我们需要给会员插上尽可能多的标签:性别、年龄、地域、注册时间、购买记录、访问记录、投诉的内容、退换货历史等等。这些标签将有助于系统快速地对消费者精准定位,自动计算对哪些会员在何时发送什么信息;这些标签也有助于发布新品上架的信息时,把不同的产品精准地推销给有需求的消费者,减少频繁的信息发布所带来的反感情绪。
那么,一个消费者的数据库,到底需要多少科目来进行统计分析,才能实现上述目的呢?
1.人口统计学科目:包括姓名、性别、年龄、地域、生日、家庭状态、联系方式等等。11月份,你把羽绒服推给北方的会员,一定比推给的会员更有把握;你把婴童产品,推荐给28~35岁左右的女性会员,一定会有比较高的成交率。
2.访问科目:包括注册时间、历次访问时间、平均访问页面数、平均访问时长等等。访问科目,是统计分析会员活跃度的*关键指标。要知道,挽回一个休眠会员的成本,是开发一个新会员成本的3倍!从访问科目,我们会得出许多有用的信息,譬如平均访问频率很高,但购买率却很低,那一定是产品表现出了什么问题,消费者迟迟不能被打消顾虑。
3.购买科目:包括购买时间、购买金额、购买商品、累计贡献、频次和周期等等。购买科目的*大贡献,并不是让我们去搞什么会员等级折扣制度,而是在于我们能够去统计分析,在什么时候,推荐什么样的产品,会员会比较能接受。
4.事件科目:包括订单取消、拒收、退换货、投诉、评论、建议、推荐等等。事件科目是许多企业所忽视的,但这恰恰*考验品牌的软实力。因为消费者在做出订单取消、拒收、退换货、投诉时,往往带有非常明显的情绪倾向,不加重视,会直接造成客户流失。
数据库不是简单的购买记录+联系方式,它是对消费者和品牌之间所有接触信息的集成,是会员营销的大基石,缺少了对这些科目的统计分析,会员营销将完全无计可施。
会员管理
会员营销有三大原则:匹配度、个性化、尊崇感,用通俗一点的话讲就是:和谁说,说什么,怎么说。而会员管理,就是要解决匹配度的问题,动态跟踪会员数据库所有科目,一旦到达预设的触发条件,系统就会自动刺激会员。这就是会员管理。
责任编辑:季芸 WWW.1168.TV 2011-5-4 18:06:00
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