数据库营销方法介绍

这种营销方式可以直接从字面意思去理解,数据库营销(DB Marketing,简称DBM)是以数据为基础的营销方式,通过各类收集的数据,挖掘其中的商业价值,以便做营销决策。数据库营销的基础是尽可能的使用数据库中的数据,善于思考,灵活分析,最终发现商机。这个过程中对数据分析、数据挖掘的要求较高,只有分析和挖掘出东西来了,才能服务于营销,否则光有一堆数据,却不知道如何利用,那它就只是占用数据库空间而已,不会产生任何价值。

数据库营销的种类有三种:

1、直复营销,即“直接回应的营销”,比如一对一的短信丶邮件营销,它是以盈利为目标,通过个性化的沟通媒介,向目标市场成员发布发盘信息,以寻求对方直接回应(问询或订购)的管理过程。可以运用一种或多种广告媒介在任意地点产生可衡量的反应或交易。

2、互动营销,所谓互动,就是双方互相都行动起来。在互动营销中,互动的双方一方是消费者,一方是企业,只有抓住共同利益点,找到巧妙的沟通时机和方法,才能将双方紧密的结合起来。互动营销比较强调双方都才去一种共同的行为。如现在企业通过微博丶微信等渠道来了解客户的反应。

3、服务营销,服务营销是企业在充分认识满足消费者需求的前提下,为充分满足消费者需要,在营销过程中所财务的一系列活动。比如客服通过旺旺丶QQ提高的售后服务。

数据库营销的方式有两种,一种是Mass Marketing(大众营销),适用于促销时不知道客户是谁的场景,即对客户特性不了解,对客户的反应不理解,对客户粗旷营销、単一通道;一种是Data Based Marketing(数据库营销),适用于促销时知道客户是谁的场景,即主要针对维护现有客户的收益丶扩大效益,对客户的反应(or 无反应)准确理解,品牌与客户互动双通道。

大众营销的主要目的是为了吸引新客,这也是大众营销的主要作用,今天的新客户就是明天的老客户。如果没有新顾客的获得,客户数会逐渐下降!从统计数据看,新客户的获取成本和维护一个现有客户的成本之比是7:1,在专注于现有客户维护活动的同时,也要继续吸引新客,即使它的获取成本很高。大众营销的主要作用是可以为数据库营销打基础,并提供良好的服务,保留现有客户,增加新客户。

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上图所示的是市场营销的内容和范围,这里要区分一下销售(Selling)与营销(Marketing),销售与营销的共同的目标都是扩大收益,但是两种不同的功能。

下图是对数据库营销目的的分解和常见的一些考核指标:

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市场等于每一个客户,相信大多数人都认同这个等式,那么市场的培养就主要有三块:一是获取新顾客,可以提高市场占有率;二是培养优良客户,以扩大份额和利润;三是保留现有客户,维持现有的占有率,防止市场份额下降。

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上图是大众营销和数据库营销两种方式的响应率和投资回报率对比,从对业务量的贡献角度分析,高响应率,投资效果最大化的方案无疑是有效的解决方案,而同时进行多种营销活动,也能实现营销的效果。

数据库营销–RFM分析方法

在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。

R: Recency?(最近),从最后一次购买的时间算起,可代表购买体验的新鲜度;示例计算公式为单个客户个体在计算当日的日期减去最后购买日期;

F: Frequency (频率),一段周期内丶平均访问/购买的次数,可代表购买体验的使用频率;示例计算公式为单个客户个体在一段时间内的交易数除以访问次数;

M: Monetary(金额),一段周期内丶平均高消费金额,可代表购买体验的贡献度;示例计算公式为单个客户个体在一段时间的交易金额总和;

RFM数据的创建过程示例,基准值和计算公式可自定,这里供参考。下面的例子说明R5-F5-M5的客户是最重要的客户,而R1-F5-M5的客户是流失的重要客户,R5-F5-M1的客户为购买力较小的客户。有了这样的分析模型和分析结果,结合常见的客户分类体系,就可以针对性的进行营销活动。

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数据库营销的实施流程

常见的实施步骤如下图所示:

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在这个实施流程当中,数据的获取与整理非常重要,是基础的环节。常见的一些数据获取的维度如下:

1、关于客户数据,一般包含人口统计属性(年齢丶性别丶住所丶联系方式丶交易记录等..),心理属性(问卷调查数据等心理方面的数据显示丶有关数据使用权限),行为属性(实体店交易丶网购行为数据与交易数据丶对活动的响应);

2、关于商品与服务的数据,一般包含公司商品与服务的数据,主要作为对客户购买行为的了解渠道;

3、关于渠道数据,一般包含每个活动渠道的数据,以用于客户对各种渠道活动的反应;

4、关于整个企业的业务数据,一般包含历史的营销活动、成本信息;各个渠道的运营状态、成本信息;整体商业活动和盈利能力的最优化执行、提升客户价值;

5、关于客户分类数据,一般包含工作方式:毕业丶就业丶失业丶创业…;家庭结构:一生独身丶晩婚丶丁克族丶2代同居…;儿童的教育方式:丶家庭对教育资金的管理…;收入结构的变化(2级分化)丶家庭结构(无儿女丶老年化)等等;

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分析数据可以了解客户行为和客户数量的变化,主要从以下几个方面着手:

1、一定时期内的客户数量增加/减少;

2、显示各指标的趋势,用于分析阻止流失的活动是否见效;

3、比较每个部分的数据,如新客户增加与老客户流失对比情况,客户流失率最高的是哪个渠道等;

4、客户在各个时期的收入、每个客户的支出信息;

5、收益的分解,每个渠道的收益情况,每类商品的收益情况,收益最高的是哪部分客户等;

营销活动策划主要从以下四个方面着手:

1、目标:筛选目标客户,分段筛选,每个活动选择适当的客户;

2、活动:提供折扣或其他优惠促销的信息(商品),根据对客户需求、兴趣的理解来确定活动的需求;

3、时机:联系客户的时机,也即活动开展的时间点;要准确的检测出每个客户需求的时间,不要错过有需求的时机,比如服装的季节性促销,快消品的每月定时采购等;

4、渠道:测试渠道的反应;寻找合适的渠道,如短信、邮件、微博、微信、电话等,可根据成本来进行分配;

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营销活动实施过程中,可以各一定一组目标组和控制组进行对比:

1、活动:选择符合条件的客户,然后对照目标组与控制组;

2、目标组:定位目标客群后再随机选择客户群,然后对比以确定是否得到预期的回应率;观察评估结果并在此基础上改善/优化;假设执行的结果有效;目标组与控制组比较(例:不同的客户);

3、控制组:为了与目标组对比;从匹配的目标客户中随机选择;与目标组对比反应率查看目标组是否效果显着;

营销活动评价与改善是一种事后分析的过程,可以帮助改善活动,以便后续再次进行活动的时候可以获得更好的效果。

1、活动实施后,查找并改善今后的活动。同样以各种分类规则丶发现更好的一部分活动,该渠道反应不良? ROI不明显?该商品反应不良? 是否与客户期望符合、还是需要组合商品?

2、更好的分享结果大面积实施;

3、需要认识改善点,制定今后的重点领域;

总结:数据运用成败的重要因素,人、组织、运作、系统、IT等,以上更重要的还是人为因素!

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“数据库营销方法介绍”2 条评论

大数据时代数据营销也越来越重要了。

七哥 | 2014-08-26 18:11 |

要是有实际的操作例子就更好了