方案 | 客户管理必修课!如何通过客户管理数据分析对客户精细化运营?

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:3,495 次浏览
2022-08-12 9:32:42

客户至上,我们都希望服务好我们的客户群,同时能够最大程度地发挥客户价值。

当你上线了新的产品,当你准备了完美的营销计划,内容、设计、主题、slogan、渠道都近乎完美,营销覆盖多达3w个客户。你美滋滋地期待能够有“10%”的转化,一天至少3000个客户有购买意向。

但一小时、两小时、一天、两天过去了,只有300多个客户来联系公司。

非常让人失望,不是吗?你遗憾地发现不同的客户对消息会有不同的反应,有些客户对价格敏感,有些客户对新品感到兴奋,有些客户只有基本需求。

所以我们并不需要对所有客户同等营销,对客户精细化运营能让营销事半功倍!

这就是为什么我们要进行客户管理数据分析——我们希望更了解我们的客户,以便做出合理的资源投放策略。
为此FineBI提供了一套客户管理数据分析解决方案,不仅可以查询客户数据信息,还能对客户价值、客户流失、客户行为等进行综合分析:

客户管理数据分析,客户价值模型,客户精细化运营

1、客户基础信息

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这是一张零售行业的客户基础信息表(其他行业同理),右上角可以通过客户等级进行筛选查询,右下角的明细表涵盖了客户的各种基础属性,然后再针对年龄、性别、职业等属性进行可视化分析,这样可以直观看到各等级客户的基础画像。

2、客户关系分析

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我们还希望研究当前客户和我们的关系,如是否重点客户、客户的跟进/合作状态、客户来源渠道等。

3、客户偏好分析

客户管理数据分析,客户价值模型,客户精细化运营我们可以从客户日常的购物行为数据中,可以去对客户偏好的店面风格、偏好时间、偏好品类、偏好品牌、偏好地点去做进一步探究,以便于我们在采购或者营销时可以采取最佳的资源配置。其它企业同理,对于频繁发生商务行为的顾客,可以对该顾客的偏好进行分析,以对该类顾客针对性采取营销或者运营措施。

4、客户价值分析(RFM客户价值模型)

客户管理数据分析,客户价值模型,客户精细化运营FineBI支持搭建各种业务分析模型。这里是客户管理中最经典的RFM客户价值模型,是客户留存分析、客户流失分析、重点价值分析、客户行为分析的综合应用。利用RFM客户价值模型对客户进行细分,可以开发出许多可视化数据分析模板,如:

1.矩形树图-客户价值分类:是整个RFM模型的核心,直观显示了8个客户群的人数及占比,可以联动到其它组件来查看具体某客户群下的情况。

2.饼图-交易金额组成:由于我们最关心的是各客户群的价值贡献,所以研究不同人群的交易金额占比,可以得到哪个人群的贡献值较大,对于我们的价值更大。

3.点图-MF-R分布:横坐标为F交易频率,纵坐标为M交易金额,点大小为R上次交易间隔。通过MF分布来直观看到客户的消费能力分布,进而通过R的大小来锁定哪些客户更为忠诚。

4.点图-RF-M分布:横坐标为F交易频率,纵坐标为R上次交易间隔,点大小为M交易金额。通过RF分布来直观看到客户的消费异动情况,进而通过M的大小来判断哪些客户更有必要挽回。

5.点图-MR-F分布:横坐标为M交易金额,纵坐标为R上次交易间隔,点大小为F交易频率。通过MR分布来直观看到客户的消费潜能情况,进而通过F的大小来挖掘更有价值的客户。

6.分组表-交易明细:显示各客户类型下的客户交易明细。
这样我们就能快速锁定我们关心的客户群体,确定他们的具体特征及名单,并根据这个分析的结果来采取针对性的业务决策。
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这套方案可以有效帮助我们进行客户精细化运营。要想实现这套方案,IT人员仅需在FineBI做好前期的数据准备,建立表间的关联关系,并分配人员数据权限,业务人员就能通过点击和拖拽,自主、快速完成以上的分析!

很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI。

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商业智能BI产品更多介绍: www.finebi.com

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