在合适的时间向精准的客户用有效的渠道推销正确的产品
2016-10-11 11:32:21 中国产业信息研究网 http://www.china1baogao.com/
无论是做生意还是听到好的商业模式的时候,常常会伴随一个简单的问题: 这个商业模式/生意的客户群是哪些? (例如:Uber 的主要用户是哪些?)好的回答会给你说,我的商业模式主要分 B2C,C2C;再好一点的回答会给你说,“我做 B2C,主要针对高端 xx 客户”。再再好一点的答案会给你说,“根据我对市场的研究,我主要做 B2C 的市场,我的客户主要会集中在群体 A 以及群体 B,我的商业模式会对不同的群体有不同的运作方式”。(例如:Uber 的主要市场是在一线城市,主要细分市场集中在中高端出租车(出行服务),主要客户细分为服务提供方:私家车拥有者;服务受众:需要更便捷的出行服务人群。)
也就是说,从受众的角度来看,把市场一层层剥开为:
市场 (Market) -> 市场细分 (market segmentation) -> 客户细分 (customer segmentation) -> 客户 (individual customer)
从运营角度来说,如果做的粗糙一些,就是要先了解市场细分,而做的细致,则是对每一个顾客有定制化营销。而对于任何一家公司来说,如何将这个认知的过程做好,则是这个生意/商业模式的关键。而“细分“(segmentation)很好地从一个相对可控的维度,给予我们决策者/执行者足够的”认知“去进行商业决策。这里需要强调的是,公司是用“细分”还是客户定制化营销,并不是对立的关系,完全是根据公司发展的进度和客户的需求来的。(例如:知乎现在从战略上来,用客户细分解决那些“大”问题,类似这段时间的版权改版 - 针对大 V/内容贡献者这个 segment 的加强;类似知乎日报升级 - 针对普通用户/非用户 segment 的改进;)
2. How
说了那么多假大空的东西,现在开始说如何进行客户细分。
从统计学的角度来说,这是个 分类问题 (classification)。而从分析的角度来说,涉及两个方面: 定量分析( Quantitative Analysis), 定性分析 (Qualitative Analysis)。在我们迫不及待跳到用什么各类高端模型之前,先来确定我们的目标(problem statement), 其实说白了是对两类客户认知的判断:
- 现存客户 ( Existing Customer) - 我的现存客户是怎么样,喜欢什么,什么消费习惯,哪些客户最值钱等等
- 潜在客户
客户的偏好分析 - 根据这些前期的分析,你应该已经对客户的类型有了一定了解(什么样的客户更容易 cross sell,什么样的客户更容易取消保单,什么样的客户在什么时间,年龄更容易再销售等等)
- 根据你手上拥有的资源和分析成果,你可以大致画出一个叫所谓客户生命阶段(customer life stage)的框架。简而言之就是,人的生老病死都是阶段性的,而每个阶段对保险产品的需求都是不一样的。而这个框架本身就是一种“细分”,只是以人的相对年纪作为坐标来划分。
有的人会说,这个框架其实拍拍脑子就可以想出来了。粗放的角度来看,是的。但是,当你要再细化到:
- 不同人群的生命阶段的需求都是一样的吗?
- 具体代表不同人群进入这个阶段的事件是什么,标志是什么?(Event trigger)
- 不同的人群,不同的阶段,我最好的获客战略是什么?
- 如何量化我的客户体验,如何追踪,如何提升?
再回到如何用统计模型构造这样的“细分”,其实你现在手上的数据有:基本信息(demographic information,年龄,性别等等),也有消费行为的数据,或许你还有通过定性分析得来的数据。
对于使用什么统计手段,这里没有一个标准定论。如果数据都是静态的,例如身份数据,我会选择使用 k-means cluster,或者是根据消费行为习惯,我可能更多要通过分析每个变量的 scale,分布,每一年的变化,来确定是用 cluster 还是 svm 还是其它什么数据模型。而这里希望追求的是模型的稳定性和易用性。
当我们完成了对客户的细分,再加上你使用的变量,你可以获得 4~6 个大细分。由于你的听众不一定和你一样对数据那么敏感,加上数据本身就是难以消化的东西。 用户肖像(persona) 就很好的解决了这个问题,通过用户肖像,加上定性分析,你可以用人性化的语言描述出你的客户类型,让听众一目了然。而定性分析则从更深层次的角度帮你剥析你们个细分的诉求。你在定性分析的过程中,会使用调查问卷,focus group,1 on 1 采访等等。
可以说,当你完成以上的几个步骤和分析之后:
- 了解你的商业模式
- 了解你的客户数据库,crm
- 做一系列帮助你了解客户行为的基本分析(RFM)
- 制定细分目标(如何衡量,如何追踪,如何提升)
- 确定细分模型(根据你变量的特点,线性、非线性,scale 如何,每年的变化如何等等去选择不同的模型)
- 描绘 用户肖像 (persona),结合 定性分析 (qualitative analysis)更深层次的了解你的用户。并用人性化,通俗易懂的词汇描述出来。
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