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营销管理

促销优化

发布时间:2012-11-9 15:34:20  点击数:1945

   我们帮助您在用户研究和数据挖掘的基础上,通过精准定向的营销方案,用最合适的促销方案在最合适的时候联系最合适的潜在客户,高效率地提升客户价值,实现在各呼叫中心、直销和网上销售渠道中使用个性化互动和始终一致的客户体验。这样,能够帮助您的高级经理们对潜在问题的反应要快得多,也要准确得多。
   以客户为中心和大力进行市场营销是成功企业的共同特征,促销是各类企业广泛采用的一种市场营销手段。如何针对不同的产品合理的选择目标客户是决定促销计划成败的关键问题。如果只是基于一些简单的商业规则,例如直接从产品所面向的目标市场中按最方便执行的原则选取促销对象,或按费用最低原则选取促销,等等。这些方法通常缺乏对目标市场内客户之间差异的深入分析, 因而可能存在一定的资源浪费。
   我们帮助您通过在客户数据的积累和分析应用能力的提高, 对历史数据的分析合理的选择目标客户, 从而提高促销活动的响应率和收益率。例如,最常见的RFM分析方法是营销领域广泛采用的一种客户响应和客户价值分析方法,RFM 分析基于如下的理论:1) 最近有过购买行为的客户再次购买的可能性要高于最近没有购买行为的客户;2) 购买频率较高的客户比购买频率较低的客户更有可能再次购买企业的产品( 服务);3) 总的购买金额较高的客户再次购买的可能性较高并且是价值较高的客户。具体的RFM分析的基础,是3个重要的客户行为指标,即最近购买时间R(Recency)、购买频率F(Frequency)和总购买金额M(Monetary Value),这些指标都可以利用企业业务系统中保存的客户交易数据获得这三个指标。在最简单的使用RFM分析技术进行促销优化的数据挖掘项目中,我们可以帮助您从客户交易数据库中查询每个客户最近一次购买产品( 服务) 的时间, 并按照由近及远的顺序进行排序, 排序后将整个客户集划分成5等份,购买时间离当前时间最近的五分之一客户标记为分值5,购买时间离当前时间最远的五分之一客户标记为分值1。按照类似的方法, 将客户按照其购买的频率和总的购买金额由高到低分别进行打分。这样,每个客户都具有了反映其RFM 状况的3个分值。例如, 一个具有“555”分值的客户是一个“最近有过购买行为, 且购买的频率和总购买金额都很高”的客户,这样的客户对于您的企业来说是一种“理想客户”,当然成为优先促销的目标。

 
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