经销商,是时候做好精准营销了!
鍙戝竷鏃堕棿锛? 2021/12/03

一提到营销,很多人都只会注意到品牌定位、渠道拓展、资源整合……这些当然很重要,但在营销中,还有比这些更重要的核心本质:洞悉人性。随着用户需求的多样化和个性化发展,“以用户为中心”成为各领域企业的重点营销方针。通过客户数据分析,,对用户的各个维度特征进行分析,深入洞察用户的购买需求和偏好,可以帮助企业制定、调整营销和服务策略,提升用户体验。这种越来越紧迫的“精准定位”的目标打法在竞争愈发激烈的当下显得尤为重要。

作为中间环节的经销商,掌握好不同客户标签,产品标签,多维度匹配,通过标签,达到客户+产品的精准匹配,从而给自己新品引进以及产品结构优化的提供参考数据,同时也会渠道开发以及客户结构优化的参考数据,市场生动化、铺市率考核重要参考数据,从而有效降低了退货率。根据标签判断,其他同属性客户销售良性,但是该客户没有销售的商品(同组热销),判断同属性客户退货率与频率达到一个预警值,并且该客户也出现退货情形(易退提醒)。

这是一项紧急又重要的工程,确保这些的前提我们要理解以下几方面:

1、我们要保证数据的正确某些标签可以通过模型运算得到,模型和输入数据的准确性,可保证这类数据的正确性。

2、数据的一致性,在业务运行过程中收集的数据需跟系统数据保持一致。比如,客户的面积,渠道,消费群体,店铺地段、店铺属性等需要统一存储标准,保持数据的一致性,才能构建标准化的、有效的用户标签和用户画像。

3、数据的完整性,就是一条用户信息在所有标签字段都数据。只有足够完整的用户数据才能保证用户标签画像的完整性和可用性。提升数据的完整性主要依靠在运营活动中不断的数据采集补充。

4、数据的时效性,主要体现在跟行为有关的数据,那么要通过有效可行的数据分析不断的去召回或唤醒类运营活动,时效性的要求不同。

基于以上信息的普及和梳理,要构建基于标签的多维度用户画像,最关键的因素就是用户数据的采集,就显得清晰了。基本可以分为以下三种情况:

属性数据:包括客群年龄、经营面积、经营地段、业态形式、店堂设施、专业市场类型、面积、渠道、群体等数据,这些基本信息可帮助做初步的定义,比如50平的乡镇零售生鲜店的标签,不过仅通过属性数据建立的用户画像比较粗糙,并不能进行精准全面描述。这些我们可以称为是固定标签。


麦得邻精准营销界面图


交易数据:根据销售额,纯销额、退货额、拒收额、价差额、在线率、费用额、费销比、回款率、不良应收率等等,来精准定位目标客户。


麦得邻精准营销界面图


行为数据:通过技术手段生成用户行为数据,用以构建用户标签及画像。为获得更全面的用户行为数据,客户的行为数据具有较高的时效性。因此企业对于用户行为数据应尽量做到实时记录和处理。



有效的用户行为数据结合属性数据和交易数据,可构建较为详尽的多维用户画像,企业可基于此实现人群细分和精准营销。要“抓稳”消费者,就需要不断细分市场、聚焦需求,力求更好的满足目标人群——在此之前,我们要先清晰市场的主流人群是谁、他们分别具有哪些特征、哪些需求、哪些特点,才能量体裁衣,设计出更为贴合他们需求的产品和服务。这样才能有效的去确定哪些人群才是我们的目标人群、这些人群与当前的主力人群是否一致、我们该如何满足他们特定的/不同于其他人群的需求,从而设计出一套目标人群“专属”的落地方案。


麦得邻系统界面图

基于以上的客户精准分类,从而有效给商品匹配适合的零售店,给零售店匹配适合的商品,控制好退货率。根据客户历史定退货情况,结合拜访(配送)频率,计算建议订单:(期间进货-期间退货)/期间天数=期间日平均进货量;期间日平均进货量 * 订货周期*(季节性系数)=本期安全订货量,综合标签规则计算推荐商品、易退货商品,结合本期安全订货量=本期实际订货量。

随着用户与企业的互动渠道激增,只了解客户的基本行为并不足以构建准确的用户画像,还需要通过客户的行为数据加以完善。企业可以通过数据分析捕捉完整的用户行为数据,敏锐洞察客户意向,基于不同阶段制定相应的运营策略;拥有了完整的行为数据,企业对于同类型的用户,还可以预设具有针对性的运营策略,从而实现多维度的业务应用场景,实现企业的精细化运营,提供全维度的用户标签画像,深度挖掘用户全生命周期价值,打造基于用户标签画像的精准营销。

最后引用小米创始人雷军说的一句话:“站在风口上,猪都能飞起来”,好的营销就像是那股风,乘着这股风,何愁有飞不起来的业绩、销售额、市场占比……


麦得邻BI数据分析系统提供面向企业业务场景的一站式数据分析解决方案,基于大数据、移动互联网、统计分析模型等先进技术,全面支撑企业业务创新,随时随地透视经营,辅助企业科学决策,加速企业数据化转型升级,助力企业进行精准营销、战略管控、风险预警等。

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