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CRM的价值基于客户细分 |
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newmaker |
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当一个企业明确了自己的客户之后,紧接着就应该做客户细分。这是因为,不同的客户对同一产品或服务的需要和欲望存在着明显的差别,客户对产品或服务的要求日趋理性和严格,对企业服务的整体质量也提出了更高要求。而且不同类型的客户选择的往往不仅是产品或服务的单一特性,还可能是产品特性的某种组合。
客户细分的目的,就是要更精确地回答谁是我们的客户,客户到底有哪些实际需要,企业应该去吸引哪些客户,应该重点保持哪些客户,应该如何迎合重点客户的需求等重要问题,进而使CRM真正成为业务获得成功、扩大产品销量的助推器。
客户细分一般可分为五个步骤进行:
第一步,客户特征细分。一般客户的需求主要是由其社会和经济背景决定的,因此对客户的特征细分,也即是对其社会和经济背景所关联的要素进行细分。这些要素包括地理(如居住地、行政区、区域规模等)、社会(如年龄范围、性别、经济收入、工作行业、职位、受教育程度、宗教信仰、家庭成员数量等)、心理(如个性、生活型态等)和消费行为(如置业情况、购买动机类型、品牌忠诚度、对产品的态度等)等要素。
第二步,客户价值区间细分。不同客户给企业带来的价值并不相同,有的客户可以连续不断地为企业创造价值和利益,因此企业需要为不同客户规定不同的价值。在经过基本特征的细分之后,需要对客户进行高价值到低价值的区间分隔(例如大客户、重要客户、普通客户、小客户等),以便根据20%的客户为项目带来80%的利润的原理重点锁定高价值客户。客户价值区间的变量包括:客户响应力、客户销售收入、客户利润贡献、忠诚度、推荐成交量等等。
第三步,客户共同需求细分。围绕客户细分和客户价值区隔,选定最有价值的客户细分作为目标客户细分,提炼它们的共同需求,以客户需求为导向精确定义企业的业务流程,为每个细分的客户市场提供差异化的营销组合。
第四步,选择细分的聚类技术。目前多采用聚类技术来进行客户细分。常用的聚类方法有K-means、神经网络等,企业可以根据不同的数据情况和需要,选择不同聚类算法来进行客户细分。同时将收集到的原始数据,转换成相应的数据模型所支持的格式,这个过程称为数据初始化和预处理。
第五步,评估细分结果。在对客户群进行细分之后,会得到多个细分的客户群体,但是,并不是得到的每个细分都是有效的。细分的结果应该通过下面几条规则来测试:与业务目标相关的程度;可理解性和是否容易特征化;基数是否足够大,以便保证一个特别的宣传活动;是否容易开发独特的宣传活动等。
这里需要强调的有三点:
第一,客户细分过程中,最关键的是拟定进行客户细分的特征要素,特征要素的选择直接影响着客户细分的结果和对不同客户的价值评定,从而也影响后续的营销战略、战术。客户细分的特征要素和价值定位,必须建立在理解业务要求的基础上,其细分结果一定要能够准确地应用到业务流程中,必须能够确保产品或服务能够获得高命中率和高满意度。
第二,客户细分的特征要素不是静态的,而且还是多层次、多视角的,因而客户细分不是一成不变的,企业应该根据市场环境和客户响应等等情况进行动态调整和优化。客户细分不是五个阶段的简单搭接,而是五个阶段环环相扣、互相影响互相促进的过程。
第三,要确保细分的客户市场足够大、有可识别性、有可接触性并且有利可图。还要避免细分后的客户市场面太狭小,使目标客户群不足以支撑企业发展所必须的利润。(end)
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(10/8/2006) |
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