利用数据掌握客户保留率

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在市场营销领域,用户获取故事总是备受关注,而那些涉及用户留存的故事却很少被热烈讨论。然而,大多数营销人员会私下承认,客户保留是最重要的优先事项,也是他们客户保留策略的一个组成部分,这将显著影响他们的底线。根据全球咨询公司贝恩公司(Bain & Company)的统计,企业获得新客户的费用是现有客户的6 ~ 7倍。

当零售商试图在竞争环境中抢占市场份额时,提高顾客保留率和忠诚度尤其重要。但是,零售商究竟如何识别并创造忠诚的顾客呢?仅仅是数字——例如网站的访问量——并不能告诉我们品牌亲和力的全部情况,除非这些数字还伴随着其他关键指标,如态度或感知,以及对品牌的情感或倡导。

为了创造一个忠诚的顾客,零售商需要首先根据他们在保留周期中的特定阶段对他们的顾客进行细分。在每个阶段,数据分析可以帮助和支持他们的拓展和营销工作。

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当涉及到获得新顾客时,零售商通常会使用各种渠道来吸引顾客到他们的商店。这些包括广告,促销,会员计划,推荐计划,优惠券,奖励和其他激励。通过在这个阶段有效地利用数据分析,零售商可以确保这些努力不仅仅是吸引顾客的随机尝试。

数据到底有什么帮助?利用分析的一些方法包括更好的归类见解或线索,了解是什么引导潜在客户进入他们的商店。通过识别并更好地了解潜在高价值客户的动机,零售商可以重新设计他们的促销和产品组合来吸引这些客户。

有几种方法可以将来自CRM系统、交易报告和人口统计数据库的内部和外部数据组合在一起,从而更好地了解是什么促使客户考虑购买。当这些信息与从移动设备上收集到的地理数据相结合时,它就会给零售商一个基于位置的顾客情绪和倾向地图。这可以帮助他们及时促销和更新目标客户。例如,当顾客走进一家体育用品商店的购物中心时,就会收到关于该商店的跑步服装有特别折扣的通知。

零售商通常认为,一旦顾客进入商店,无论是网上还是实体店,并进行购买,他们就会成为潜在的忠实顾客。他们被输入到一个数据库中,零售商开始将这一群体(已经购买过商品的顾客)视为一个同质的实体,开展活动并提供优惠,将他们转化为“忠诚顾客”。但它们往往不太成功,转化率也很低。原因是顾客对品牌的参与程度各不相同。首先,它需要一定数量的交易之前,一个客户和他们的购买可以分类为有意而不仅仅是冲动。这个数字在不同的企业中是不同的,但查看历史数据可以非常迅速地帮助定义这个阈值。

正是在这些已经达到购买门槛的客户中,您开始寻找“忠诚客户”。分析可以帮助创建基于历史数据和外部数据的模型,比如预测高净值客户的财富信用评分,或通常的行为模式,有时被称为DNA标记。针对这一细分市场的定制活动将获得更大的成功和更高的转化率。

最终,客户体验和满意度是推动重复购买的关键。相对于其他行业,这在某些行业显然更为重要。例如,在旅游和酒店行业,积极的客户体验对重复交易至关重要,而消极的体验可能会完全扼杀这部分业务。此外,零售商可以求助于数据分析,以隔离瓶颈和约束,这些瓶颈和约束会导致糟糕的客户服务,或者——在在线业务中——导致客户放弃购买。

从所有这些可以清楚地看出,客户保留是一个关键的过程,需要了解客户或潜在客户在保留周期中的位置。有了这种理解,数据分析可以帮助营销人员培养他们在客户身上最看重的品质——忠诚度。