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数据库营销推广三部曲 (1)

http://www.newdu.com 2009/10/6 互联网 罗建幸 参加讨论

  而先天条件优越的电信公司似乎不怎么重视顾客数据库,手中直接拥有上亿客户的资料,可惜仅仅停留在姓名、性别和地址阶段,至于客户的学历、职业等相对简单的信息也无从查找。一次小灵通短信推广策划案中,笔者曾为小灵通的用户具有哪些特征伤透脑筋,手握大量客户信息的电信公司就是不知小灵通用户的职业、年龄、学历等基本特征!

  2、甄别:这是力求精的过程。一方面,各种途径收集上来的顾客资料不一定都是真实的,企业应该安排人手通过电话复核、资料逻辑比较等方式全面或抽样监测顾客资料的真实性。

  另一方面,更重要的,企业的资源有限,不可能满足所有顾客的需求,而只能重点满足目标顾客的需求。针对收集上来的顾客资料,企业要根据事先锁定目标顾客的生理、心理、行为特征进行筛选、分类,不吻合目标顾客条件的,该舍弃的舍弃,该忽视的忽视;根据与目标顾客锁定条件的吻合度,将搜集到的顾客资料分为A、B、C和淘汰四类。

  如某化妆品的目标顾客是年收入3万元以上、大专及以上学历、追求时尚的25-35岁白领女性,则顾客数据库中3万元以下的,大专以下的,25岁以下的,35岁以上的,普通蓝领职位的女性顾客资料只能被归纳为C类客户甚至淘汰。

  每一个顾客类别重要性的精确界定,这一甑别环节不可或缺,每一顾客的背后,意味者企业一对一针对性的不少的推广投入。而不同顾客重要性类别的甑别,归类,直接影响到以后各种推广沟通费用的浪费比例、销售的成功率以及终极营销效能问题!

  3、数据管理:至少拥有一套先进的CRM软件,方便大量顾客资料的录入、查询、筛选,同时要时时更新。一些企业一时头脑发热,想开展数据库营销,结果购买/索取/获得了一些顾客资料后就没有了下文,不去系统的维护更新。企业的顾客是流动的,顾客的年龄是变化的,总不能给3年前新生儿家庭继续寄送奶粉如何喂养的资料吧。

  二、深入分析数据库

  CRM软件一般只提供数据录入、查询、更新等基本数据管理功能,可惜没有基于数据库的各类分析功能。没有了分析功能的数据库,就好比守着一块金矿而不知道怎样挖掘,这如何发挥数据库应有的价值与作用?

  一方面企业要寻找/开发合适的数据分析软件,让数据说话,优秀的数据分析软件不仅有一些基本的数据处理功能,同时具备界面生动、简单易学、反应快速等特性,而且能提供预警、预测等高级功能。

  另一方面,企业必须拥有懂数据分析更懂营销的高级复合型人才,只有这样的人才才能在客观的冷冰冰的数据与复杂多变的顾客需求、形式多样的营销策略之间建立桥梁。

  普通的数据分析包括趋势分析(了解过去),比重分析(判断轻重缓急的依据)等。

  相对高级的数据分析包括回归分析、交叉分析等,特别是交叉分析在营销业界被广泛的运用。如分析顾客收入与需求、年龄与需求、职业与需求、性别与需求、学历与需求之间的关系等。

  更高级的数据分析是深度挖掘发现型分析,包括因子分析、差异分析、聚类分析。

  数据库中,年龄、性别、职业之类顾客特征比较容易获取,难的是顾客群体的心理特征,面对千千万万的顾客,如何判断他/她是价格敏感型的?追求情调的?热爱运动的?注重健康的?……

  我们只有通过数据挖掘技术,进行大量的分析归纳,才可能寻找出不同价值观、不同心理偏好为特征的顾客群。比如在零售业,分析顾客的购物清单,假设清单中80%的商品都是超市的特价商品,我们就可以将其纳入价格敏感一群;追踪顾客的购买历史数据,发现某顾客常常购买有机食品、运动装备、保健品等,我们就视之为注重健康一族。

  这种基于共同心理特征的数据挖掘分析,代表着营销数据分析的最新方向。

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