數據模型在電商CRM中的應用

　　目前我所知道的電商的一些情況是：

　　1.一個新客戶引入的成本30~50，獨立B2C更高;

　　2.淘寶付費推廣流量大概1UV=1元錢，直通車的出價機會都上1塊錢了;

　　3.首焦+硬廣雖然貴，但是依然很多人會投，ROI1.5是均值，能到3已經是超神了;

　　4.淘客越來越趨向于大賣家和爆款的推廣，中小賣家流量來源越來越有限;

　　5.自然搜索仍然是大家努力的方向，天天想著打造爆款。

　　因此，越來越多賣家關注和開始建立品牌/店鋪的CRM體系。原因如下：

　　1.維系一個老客戶復購的成本，是引入一個新客戶的10分之1;

　　2.老客戶客單價顯著高于新客戶，我對大部分店鋪的診斷都證明這一點;

　　3.老客戶更多的選擇靜默下單，客服壓力小(這個賣家心理有數);

　　4.老客戶了解店鋪產品，退換貨率更低，DSR評分和評價給得更好;

　　但是，這當中存在哪些問題呢?

　　1.大部分賣家CRM沒有經過完整的數據分析，甚至初步的也沒有;

　　2.大家的CRM仍停留在促銷發短信，大促發多幾條短信的階段;

　　3.普遍沒有對客戶進行細分，不知道客戶生命周期的重要性和不知道如何細分;

　　4.沒有對客戶價值進行劃分，高中低價值客戶同一而論;

　　5.沒有用心思考是否有比打折和優惠券更好的復購刺激方案;

　　怎么解決呢?以下內容可以幫助大家把CRM策略由粗放轉為精細。

　　另外，本文很多地方是結合數據分析與數據模型基礎上的，可能需要你花點時間百度、谷歌，所有的CRM策略都應該建立在數據分析的基礎上，這樣才能獲取最大的效益。

　　1.隨著客戶購買次數的增加，客單價與客單件都有逐漸提升，這個是有價值的規律，意味著你客戶粘性做得越好，客戶的回報給你越多;

　　2.喚醒一個回頭客戶比新客戶創造更多的盈余，這個是從成本角度考慮的，已倍行業證明;

　　3.客戶每增加一次購買，復購率顯著提升，買得越多，越回來買。這個就跟吸毒一樣，第一次吸毒，很容易就戒了，很少會吸第二次，吸第二次就很大可能繼續吸下去;

　　4.1次購買到2次的回頭，是最需要提升的環節。這個大部分賣家的情況是一致的，就是新客戶2次回購率非常低，但是2次 到3次就比較高了，這個是我們稱為“洗客戶”的過程，不斷把忠誠客戶洗下來。出現這個問題其實很簡單，因為在淘寶做是需要自然流量的，自然流量是需要爆款 的，爆款是需要打折的，那么大部分夠買爆款的客戶(包括聚劃算、淘金幣、天天特價，幾乎還有其他所有的淘寶活動來的客戶)是因為價格因素來購買的，對頻道 和活動(例如聚劃算)的依賴性遠比店鋪要高，所以他們最喜歡的店鋪是“聚劃算”和“淘金幣”，并不是你們的“XX旗艦店”和“XX專營店”。這個問題的解 法下下面會說到，就是劃分客戶價值。

　　1.這個圖很好理解吧，把說有購買過2次的客戶拉出來，然后計算他們購買第二次時距離第一次購買的時間間隔，然后把這些時間間隔做一個圖。我們發 現，30%的客戶在首次購買后的26天內進行復購，27天-133天的也占30%，134天到404的占30%，405天以上的占10%。說明什么問題 呢?說明距離首次購買的時間越長，復購的可能性越少。這個做CRM的都知道，是廢話來的，有價值的是如何按照這個購買間隔劃分出不同生命周期。

　　2.按照3(30%)331的方法，把購買間隔以劃分，得出4個生命周期，不同生命周期的策略如下：

　　活躍期：保證接觸頻次，但不是促銷和折扣刺激為主;

　　沉默期：保證接觸頻次，進行少量的營銷刺激;

　　睡眠期：控制有限接觸，通過大折扣活動挽回;

　　流失期：屏蔽接觸，只在大促時備用;

　　1.在劃分生命周期的基礎上，我們已經解決了大部分客戶細分的問題，如果店鋪客戶數不是很多的話，劃分到生命周期已經ok了，但是如果店鋪的客戶數很多，產品線和價格帶夠長的話，則還可以根據首次購買客單價進一步對不同生命周期的新客戶進行細分;

　　2.這個細分我是用SAS跑決策樹得出來的，方法大家也不要糾結，統計軟件的使用我也沒辦法一次性的教會大家，但是這個規則派友們是可以借鑒的，對客戶進行劃分只要方向是對的，數值差個幾十塊其實是無傷大雅的。

　　3.對于購買1次的客戶，總體復購率是19.3%，通過“決策樹”對首次購買金額進行細分;

　　4.其中首次客單價412元的客戶，復購率為26.2%，顯著高于總體客戶，應重點維系;

　　5.149元首次客單價<412元，復購率稍高于總體客戶，應次優先維系;

　　6.首次客單價149的客戶，復購率僅為12.4%，屬于低價值客戶，作為后備維系對象;

　　1.根據上面的分析，按照首次客單價區分優先級對客戶進行維系的復購率顯著高于沒有規則隨機篩選客戶的復購率;

　　2.根據首次客單價進行精確營銷，可以確保“用最小的營銷成本，挖掘最大的老客戶價”

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