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数据库营销RFM模型在电子商务中的应用
发布时间:2018-09-30 编辑:admin

   根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,www.918.com客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。

  RFM模型:R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远,F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数,M  (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般原始数据为3个字段:客户ID、购买时间(日期格式)、购买金额,用数据挖掘软件处理,加权(考虑权重)得到RFM得分,进而可以进行客户细分,客户等级分类,实现数据库营销!


  怎样衡量电商存量用户的价值?是消费金额?购买次数?还是上一次购买时间?通过什么框架进行用户细分对营销活动提升用户的响应率最有效?


  1、 客户管理的前提


  关于做客户管理,行业中有这么一个论调,就是其前提是客户基数足够大,在客户基数小的时候,客户管理工作不具规模优势,效益成本比率低。对于这一论调,个人是不太赞同的,恰恰相反,小卖家正因为其营销投入上的约束,在流量争夺上不具有优势的情况下更应该做好成交客户的维护工作,尽自己最大力量让每一个潜在客户成交并成为忠诚客户。

 

   所以,流量和客户基数不应该成为客户管理工作开展的前提,真正的前提在行业中也有人论述过,就是“人、店、货”,对这一说法个人是比较赞同的。


  人主要指的是客服(对于京东、凡客等有自建物流的电商,快递员也构成这个人的内容),客服的服务质量和感情传达是与客户建立情感纽带的基础,很难想象一个糟糕的咨询体验能为商家带来成交并让买家成为忠诚客户。

 

    店,传达的是商家整体的商品和服务的特点和定位,客户通过商家的店铺来做其需求满足程度的判断,这个需求,不仅是物质层面的,也包含精神层面的价值满足。

 

    货,则主要就是指商品的质量和性价比,性价比之中的“价”,不单指价格,而可以延伸到“价值”,货是最根本的价值,因为它构成了客户交易的基础,一个质量差的东西,一个价值明显不及价格的商品,很难想象会形成一次满意的购物体验。


  人、店、货是客户管理的前提,也是广义意义上客户管理第一步就要做的工作,这是第一个看法。


  2、 什么是“会员”?


  对于这个概念,一般的理解是“老客户”,也可以理解为“在店铺成交多次贡献了较多销售额的人”,这些理解,更多的是从商家这个主体角度去展开的,那么从客户角度,又应该如何理解会员?“我是你的会员,那你应该给我……”,冒号所代表的是会员的各种诉求,这些诉求是区别于非会员的诉求的,用一个词来概括这些诉求,就是”特权“。

 

    所以,本文理解会员更倾向于用”拥有特权的买家“来描述。在这样理解的基础上,我们的会员管理就可以简化为商家可为客户创造提供哪些特权以及客户获取不同特权的条件是什么(如下表),商家所需做的就是如何表中的特权和条件分别组合优化形成自己的会员体系然后再予以实行。

 


  从上表可以看出,商家对于特权的理解可以是物质层面和精神层面两者需求的综合考虑,大家可以基于马斯洛需求原理去做更多的展开去创造出更为丰富的特权体系,而不应该将自己对于会员维护的理解仅局限于商品的打折方面。

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