當(dāng)電子商務(wù)網(wǎng)站成功地把一個(gè)訪客轉(zhuǎn)化成一個(gè)客戶之后,如何提高這個(gè)客戶對(duì)于網(wǎng)站的忠誠(chéng)度,繼而增添客戶對(duì)于網(wǎng)站的整體貢獻(xiàn)值就變得特別很是主要了上海做網(wǎng)站網(wǎng)站,因?yàn)閹?lái)一個(gè)新客戶的成本是維護(hù)好一個(gè)老客戶的3~5倍。只有有用地提高每個(gè)客戶的消費(fèi),才能快速提拔電子商務(wù)網(wǎng)站的整體收入。
一、目標(biāo)用戶分析
好有價(jià)值客戶的特征分析
在我們的客戶庫(kù)中,有些客戶是我們必須要保留的,而有些客戶的價(jià)值是相對(duì)有限的。這里雖然說(shuō)得有些現(xiàn)實(shí),不過(guò)我們必須意識(shí)到,為好有價(jià)值的客戶提供好優(yōu)質(zhì)的服務(wù)、提高他們的忠誠(chéng)度,是我們電子商務(wù)企業(yè)能夠長(zhǎng)足發(fā)展的基礎(chǔ)。
留住高價(jià)值客戶
1.建立CRM(客戶關(guān)系管理):建立CRM的好主要原因是為了幫助我們了解客戶,那么客戶的信息越具體、越準(zhǔn)確越好。建立了CRM之后,客戶管理就會(huì)便捷而且系統(tǒng)化和流程化。
2.構(gòu)建客戶綜合價(jià)值模型:我們可以通過(guò)客戶綜合價(jià)值模型來(lái)評(píng)估并選出我們好想要保留的客戶。客戶價(jià)值評(píng)估模型的搭建,綜合衡量了客戶五個(gè)方面的體現(xiàn):客戶當(dāng)前貢獻(xiàn)度、客戶未來(lái)貢獻(xiàn)度、客戶信用度、客戶忠誠(chéng)度、客戶成長(zhǎng)潛力。
3.用客戶生命周期模型提拔收入:通過(guò)決策樹(shù)算法我們能調(diào)整適合我們的客戶生命周期,好后制訂針對(duì)不同生命周期的營(yíng)銷策略。通過(guò)劃分生命周期,我們能解決基本客戶細(xì)分的問(wèn)題。
二、如何把客戶黏在我們的網(wǎng)站
通過(guò)數(shù)據(jù)分析,我們可以提高客戶的黏性。也就是提拔客戶的平均停留時(shí)間,提拔客戶的活躍度,降低流失率?梢灾烙脩粜煲裁礀|西,喜好什么東西,然后我們投其所好就可以了。
提拔客戶平均停留時(shí)間:訪客在我們的網(wǎng)站上停留的時(shí)間越長(zhǎng),越有可能發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站上其可以購(gòu)買的商品和感愛(ài)好的內(nèi)容,從而成為重復(fù)消費(fèi)客戶。我們可以根據(jù)客戶的瀏覽歷史記錄、購(gòu)買記錄做商品的選擇分析,以及根據(jù)客戶的喜愛(ài)分析來(lái)找出推薦商品。
三、增添客戶粘度
客戶活躍度分析:平均訪問(wèn)次數(shù)、平均停留時(shí)間、平均訪問(wèn)深度是客戶活躍的關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn),當(dāng)我們能夠成功提拔訪問(wèn)次數(shù)、停留時(shí)間和訪問(wèn)深度這三個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之后,客戶的活躍度天然就提拔了。
做客戶流失分析:對(duì)于通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘提供的潛在流失客戶名單,運(yùn)營(yíng)經(jīng)理或者總監(jiān)可以設(shè)定一個(gè)“挽留系統(tǒng)”,盡可能留住我們需要的客戶。
四、客戶需要什么商品
留住客戶,我們需要更懂客戶。個(gè)性化推薦系統(tǒng)的好大優(yōu)點(diǎn)在于系統(tǒng)能夠收集客戶特征資料并根據(jù)客戶特征,如愛(ài)好偏好,為客戶自動(dòng)做出個(gè)性化的推薦。當(dāng)我們還沒(méi)有一個(gè)好的定制化系統(tǒng)之前,我們可以從局部出發(fā)。比如,我們可以在運(yùn)營(yíng)中回答以下這些問(wèn)題:
如何找出熱門商品:我們找出熱門商品的一個(gè)主要目標(biāo)是為了讓這件商品帶動(dòng)整個(gè)網(wǎng)站的銷售,這可以從天天、每周和每月的銷售記錄中很容易找出來(lái)。
如何提高客單價(jià):客單價(jià)是平均每一個(gè)顧客購(gòu)買商品的金額,也就是平均交易金額。提高客單價(jià)能夠有用提拔電子商務(wù)網(wǎng)站的整體銷售額。這里可用的是數(shù)據(jù)挖掘中的推薦算法。
如何找出潛在的熱銷商品:我們需要對(duì)商品進(jìn)行分類,而這里商品的分類不是指商品類別上的分類上海做網(wǎng)站,而是指對(duì)于商品在銷售上產(chǎn)生價(jià)值的深度分類,可以采用數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹(shù)分類算法。
如何找出匹配的商品:商品推薦是和商品相關(guān)的,所以對(duì)于每一件商品,系統(tǒng)都會(huì)盡量選擇它的關(guān)聯(lián)商品。當(dāng)客戶選取了某一個(gè)商品后,在網(wǎng)頁(yè)的下方會(huì)出現(xiàn)根據(jù)關(guān)聯(lián)算法做出的商品推薦。這里用到的是數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)算法。