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什么是数据库营销数据库营销基础知识扫盲


  数据库营销基础概念
  一: 什么是数据库营销?
  答:以数据为基础的营销方式,通过各类收的数据,挖掘其商业价值,做决策,一般多适用于营销.
  二:如何运用数据库营销?
  答:数据库营销的基础是尽可能使用数据库, 善于思考,灵活分析,发现商机.
  三:数据库营销接触点
  ① 直复营销:一对一营销(短信丶邮件)
  ② 互动营销:了解客户的反应(微薄丶微信)
  ③ 服务营销:客服接待售后服务(旺旺丶QQ)
  四:数据库营销(DBM)的比重
  1. Mass Marketing(大众营销):促销时不知道客户是谁
  ①对客户特性不了解
  ② 对客户的反应不理解
  ③ 对客户粗旷营销単一通道
  2. Data Based Marketing(数据库营销):促销时知道客户是谁
  ① 维护现有客户的收益丶扩大效益
  ② 对客户的反应(or 无反应)准确理解
  ③ 品牌与客户互动双通道
  #DBM的比重高,但同时都需要…为什么?#(大家可以想一想)
  四:大众营销的转型…今天的新客户丶即明天的老客户
  ①如果没有新顾客的获得,客户数会逐渐下降!
  五:新客户获取成本 : 既维护一个现有客户 = 7:1
  ①专注客户维护活动
  ② 另一方面获得新客户的成本【贵】更不能放过机会
  六:大众营销的转型
  ① 活用DBM(数据库营销)了解业务与各部门的协作
  ② 提供良好服务丶保留现有客户丶增加新客户
  七:市场营销的业务范围
  八:销售(Selling)与营销(Marketing)共同的目标(扩大收益)不同的功能
  ① Selling = 销售使命
  •Sales丶Marketer促进与支持销售
  ① Marketing = 激励客户购买的使命
  •Marketer丶Sales都是营销渠道之一
  九:数据库营销的目的"营销闭环"(因数分解)
  十:主题和指标的关系
  十一:市场 = 每一个客户(如果你认为是)例如:曾小贤在下图的生命周期
  十二:市场 = 每一个客户(如果你认为是)
  ① 新顾客获得: 提高市场占有率
  ② 优良客户培育: 钱包份额的扩大(利润)
  ③ 顾客保留 : 既存占有率的维持(防止市场份额下降丶维护现有客户)
  十三:响应率和投资回报率
  十四:业务量的贡献
  ① 高响应率丶投资効果最大化=有效的解决方案
  ②活动同时多数实行=效果实现
  第二章:数据库营销--RFM分析方法
  十五:RFM分析方法
  ① R: Recency (最近) 从最后一次购买的时间算起
  ② F: Frequency (频率) 一段周期内丶平均访问/购买的次数
  ③ M: Monetary (金额) 一段周期内丶平均高消费金额
  #这个概念最初是用在邮购目录营销,红孩子丶麦考林丶宜家都是此类型#
  十六: RFM数据的创建过程
  ① 如何计算分数由公司自定
  • 如何划分整个丶限制每个得分/在何处放置一个下限
  ② 如上面的例子 R5-F5-M5的客户是最重要的客户
  •购买体验的新鲜度丶使用频率丶金额贡献度
  十七: RFM数据的创建过程,每家电商的情况个不同
  十八:RFM分析的方法(等级划分样式)
  十九:RFM有针对性的使用
  ① 例如:今年春展「化妆品A的品牌活动」的目标对象
  二十:客户分类
  第三章:数据库营销--实施流程
  二十一:实施步骤(图下)
  二十二:1. 数据获取与整理数据--收集数据
  ① 关于客户数据
  > 人口统计属性(年齢丶性别丶住所丶联系方式丶交易记录等..)
  > 心理属性(问卷调查数据等心理方面的数据显示丶有关数据使用权限)
  > 行为属性(实体店交易丶网购行为数据与交易数据丶对活动的响应)
  ② 关于商品与服务的数据
  > 公司商品与服务的数据: 对客户购买行为的了解渠道
  ③ 关于渠道数据
  > 每个活动渠道的数据: 客户对各种渠道活动的反应
  ④ 关于整个企业的业务数据
  > 历史的营销活动丶成本信息
  > 各个渠道的运营状态丶成本信息
  > 整体商业活动和盈利能力的最优化执行丶提升客户价值
  二十四:1. 数据获取与整理数据--客户分类(细分的属性变量之间的关系)
  二十五:1. 数据获取与整理数据-- 客户成长周期
  ① 每一个阶段如何分类?
  ② 多样化人生: 孕育各类生活方式
  > 工作方式:毕业丶就业丶失业丶创业...
  > 家庭结构:一生独身丶晩婚丶丁克族丶2代同居...
  > 儿童的教育方式:丶家庭对教育资金的管理...
  > 收入结构的变化(2级分化)丶家庭结构(无儿女丶老年化)...
  二十六:2. 分析数据--了解客户行为(客户数量的变化)
  ① 一定时期内的客户数量增加/减少
  ② 显示各指标的趋势
  > 阻止流失是否见效?
  ③ 比较每个部分
  > 新客户增加与老客户流失对比如何?
  > 客户流失率最高的是那个渠道?
  二十七:2. 数据分析-了解客户(收益的理解1)
  ① 客户在各个时期的收入丶每个客户的中支出
  ② 收益的分解
  > 每个渠道的收益如何?
  > 每类商品的收益如何?
  > 收益最高的是那部分客户?
  二十八:3. 营销活动策划--重要的四点
  ① 目标 ...筛选目标客户
  ② 活动 ...提供折扣的信息(商品)
  ③ 时机 ...联系客户的时机
  ④ 渠道 ...测试渠道反应
  二十九:3. 营销活动策划--筛选目标客户
  ① 分段筛选丶每个活动选择适当的客户
  三十:3. 营销活动策划--提供各类活动或促销
  ① 客户需求丶兴趣的理解
  > 更新化妆品信息: 什么时候有新的活动?
  ② 确定事件的需求
  > 大额消费: 发生了什么事?
  三十一:3. 营销活动策划--接触客户的的时间
  ① 不要错过客户有[需求]的时机
  > 关于春装的时序?
  ② 准确的检测出每个客户需求的时间
  > 大额消费:「何时发生大额消费」需要检测定义?
  三十二:3. 营销活动策划--测试接触渠道的反应
  ① 寻找合适的渠道
  > 每一个渠道的反应率(短信丶邮件丶微博丶微信等...)
  ② 重要度根据成本配分
  > 优良客户 >>> 代表访问
  > 准优良客户 >>> 电话沟通
  > 其他客户 >>> DM
  三十三:4. 营销活动实施--活动实施列举
  三十四:4. 营销活动实施--目标组 V.S 对照组(测试)
  ① 活动:
  > 选择符合条件的客户
  > 然后对照目标组与控制组
  ② 目标组:
  > 定位目标客群后再随机选择客户群,然后对比以确定是否得到预期的回应率
  > 观察评估结果并在此基础上改善/优化
  > 假设执行的结果有效
  > 目标组与控制组比较(例:不同的客户)
  ③ 控制组:
  > 为了与目标组对比
  > 从匹配的目标客户中随机选择
  > 与目标组对比反应率查看目标组是否效果显着
  三十五:5. 营销活动评价与改善--活动评价
  ① 活动实施后丶查找并改善今后的活动
  > 同样以各种分类规则丶发现更好的一部分活动
  渠道:该渠道反应不良? ROI不明显?
  商品:该商品反应不良? 是否与客户期望符合丶还是需要组合商品?
  三十六:5. 营销活动评价与改善--识别改善点
  ① 更好的分享结果大面积实施
  ② 需要认识改善点丶制定今后的重点领域
  第四章:案例分享【JCPenney】
  三十七:JCPenney
  ① 在美大型零售商1,000家店铺以上的零售百货店
  > 物理店舗丶B2C丶目录的3大渠道
  > 服装,首饰,鞋,饰物,家居用品,多种品种
  ②(2005年)的年销售额 :超$18亿美元
  > 4,000万以上的顾客数
  ③ 数据仓库: 多渠道销售的实现
  > 数据仓库集成每个渠道的客户数据
  > 分析市场营销与分析产品数据并加以利用
  > 2004年时使用60个节点
  #过去三年知道每一个客户购物的特点#
  三十八:JCPenney的客户是谁? 制定营销策略
  ① 该企业重视客户购买行为的变量
  ② 整合产品信息/营销信息等,每条渠道的数据(目录丶实体店丶B2C)
  三十九:营销策略设置在各个环节丶充分使用数据创造营销优势
  四十:基于客户的行为数据 实施策略
  ① 根据客户的行为属性分类
  ② 利用价值:
  > 设置店内的陈列丶促进客户购物(下面图片)
  > 更改网页/目录页的顺序
  > 按购物无行为分类
  四十一:基于客户行为数据例 每个渠道的利用
  ① 直接邮寄的实体店
  > 180种选择客户的方法 (筛选条件)开发和利用
  > 与目录携手共进,并推动同样的信息到互联网
  ② 网络销售/Email传递
  > 一年4亿份Email
  > 店内促销支持
  > 根据过去的购买记录,选择目标客户
  四十二:基于客户行为数据 使用2个渠道
  ① JCPenney是美国领先的目录销售公司(服装丶家庭用品)
  > 目录超过94页+大页面(每一种生活方式...)
  > 每年630亿页丶3亿8,400万部发行
  > 客户选定有240中以上的方法
  四十三:基于客户行为的数据 其他
  四十四:JCPenney DBM - 综述
  ① 利用DBM开发和利用各种分类活动
  > 生活方式,生活阶段多种多样,如购买产品行为,客户服务模式,都可以用于市场营销和产品开发
  > 侧重分析客户行为模型丶模型可以用于精炼和营销活动
  提供给客户可以响应的折扣
  每个渠道的行为与渠道亲近度
  > 制定战略部分丶从企业策略出发丶考虑到所有的日常工作情况
  ② 多渠道的对应
  > 卖场(物理店舗) B2C 等多渠道部署的一致性
  > 以战略企业诚信为基础,具有一致信息进行营销指导
  总结:数据运用成败的重要因素,人丶组织丶运作丶系统丶IT等..以上更重要的还是人为因素!
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