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    1. 客戶細分的五個步驟

      時間:2022-07-10 18:58:28 社會 我要投稿
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      客戶細分的五個步驟

      第一步,客戶特征細分。一般客戶的需求主要是由其社會和經濟背景決定的,因此對客戶的特征細分,也即是對其社會和經濟背景所關聯(lián)的要素進行細分。這些要素包括地理(如居住地、行政區(qū)、區(qū)域規(guī)模等)、社會(如年齡范圍、性別、經濟收入、工作行業(yè)、職位、受教育程度、宗教信仰、家庭成員數(shù)量等)、心理(如個性、生活型態(tài)等)和消費行為(如置業(yè)情況、購買動機類型、品牌忠誠度、對產品的態(tài)度等)等要素。

      客戶細分的五個步驟

      第二步,客戶價值區(qū)間細分。不同客戶給企業(yè)帶來的價值并不相同,有的客戶可以連續(xù)不斷地為企業(yè)創(chuàng)造價值和利益,因此企業(yè)需要為不同客戶規(guī)定不同的價值。在經過基本特征的細分之后,需要對客戶進行高價值到低價值的區(qū)間分隔(例如大客戶、重要客戶、普通客戶、小客戶等),以便根據(jù)20%的客戶為項目帶來80%的利潤的原理重點鎖定高價值客戶。客戶價值區(qū)間的變量包括:客戶響應力、客戶銷售收入、客戶利潤貢獻、忠誠度、推薦成交量等等。

      第三步,客戶共同需求細分。圍繞客戶細分和客戶價值區(qū)隔,選定最有價值的客戶細分作為目標客戶細分,提煉它們的共同需求,以客戶需求為導向精確定義企業(yè)的業(yè)務流程,為每個細分的客戶市場提供差異化的營銷組合。

      第四步,選擇細分的聚類技術。目前多采用聚類技術來進行客戶細分。常用的聚類方法有K-means、神經網絡等,企業(yè)可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)情況和需要,選擇不同聚類算法來進行客戶細分。同時將收集到的原始數(shù)據(jù),轉換成相應的數(shù)據(jù)模型所支持的格式,這個過程稱為數(shù)據(jù)初始化和預處理。

      第五步,評估細分結果。在對客戶群進行細分之后,會得到多個細分的客戶群體,但是,并不是得到的每個細分都是有效的。細分的結果應該通過下面幾條規(guī)則來測試:與業(yè)務目標相關的程度;可理解性和是否容易特征化;基數(shù)是否足夠大,以便保證一個特別的宣傳活動;是否容易開發(fā)獨特的宣傳活動等。

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