通过客户细分来掌握客户心理

    |     2015年7月12日   |   客世原创   |     评论已关闭   |    1386

客户世界||2009-03-29

产品陈列!生活方式营销!整合促销!近来似乎随处看到的不再是产品真实的广告宣传,而是营销人员试图令你心动,促成你购买产品。我们的日常生活,不断受到技术的渗透,销售、营销、广告和娱乐已经打成一片,相互融合。营销人员通过夸张的、打动人心的营销和宣传手段,给你的大脑刻下烙印,以影响你的行为习惯为他们的最终目标。

但这其中有个难题:客户千差万别,所以营销人员难以理解实际客户购买行为的驱动力。Business Week商业周刊最近一期的封面故事揭示了关于男性客户购买所有产品的消费心理(Business Week, 09/04/06, Revealed! Secrets of the Male Shopper)。当然不是所有客户都是男性,也不是每个客户都购买所有产品。即使你知道谁是你的客户,但客户的价值也是不尽相同(利润率+重要性)。基于此,扎实的客户细分是有效使用客户心理去影响行为的重要关键。

客户细分是把客户作为CRM设计点的关键,利用CRM的效力(做更好的事情),而不是为提高效率(把事情做的更好)简单地实施操作技术(如销售自动化)。在最基础的阶段,客户细分涉及客户分类,通过性格特征相似性分组(称之为“细分”),然后按照客户细分来区别对待,但不是针对个体,因为实际上这也是无法办到的。细分的主要依据是开发获取的各种信息,具体细分客户生活方式的对待方案,从而加深对不同行业和市场的理解,明确推荐产品的优先级。最重要的是,基于组织解析每个细分(推断出每个客户)所创造的利润率、行为、行业背景以及生命周期价值,指导未来与客户的互动。公司还可利用细分方案优化投入新产品开发的力量,开发定制化的营销程序,选择具体的产品属性,建立准确的服务选择,设计优化的分销策略,制定合理的产品定价方案。

客户细分始于识别和收集相关的数据元素(分类变量)以及假设,它需要IT、营销的专业人员紧密合作,共同打造数据收集战略:

• 财务:产生于客户(交易)的收入,获取及保留客户的成本,客户的信用价值,来自客户以及互动(服务成本)的利润。

• 人口统计:对客户个性特征的描述,如年龄、性别、收入、民族、婚姻状况、教育以及职业等。

• 地域:描述客户的地理位置,如城市、州、邮政区域、人口普查状况、镇、区以及都市/郊区/乡村。

• 心理学:描述客户性格特征,如态度、生活方式、规避风险及所观看电视节目等。

• 行为学:强调客户已经购买的产品和可以设想他们可能感兴趣的其他产品,包括品牌忠诚度、使用率、利益索取及所使用的分销渠道。

这些数据用于建设客户细分,基于当前和今后每个客户代表对公司的财政贡献作为附加条件。必须计划进一步对这些最初的客户细分进行提炼。

客户细分建立后,随之开发的CRM对待(客户模式)就会冲破障碍,获得渠道效力。不过,这里有一个“先有鸡还是先有蛋”的信息漩涡:尽管设计客户模式需要围绕客户需求,但多数组织没有充足的信息组建客户档案。这可能变成恶性循环——要想避免这种漩涡,意味着即使没有完善的信息,企业务必在互动中开始寻找机会收集信息,持续反复地更新细分/对待。

理想的细分数量是多少?

这里没有明确的答案。体验、直觉、统计结果以及常识都对保留细分的数量有一定影响。如果细分过于繁多,则可能导致为小而相似的市场开发过多的不同营销计划(成本高)。因此,有几个重要原则可用于确定细分的理想数目。细分应该是:

• 足够大:每个细分的基数要足够大,即使从经济角度去考虑,也值得支持个别营销方案和产品设计。

• 相关性:细分必须与公司的产品/服务相关。

• 可接触性:通过一个或多个营销组合变量(价格、推广、特性及分销),必须可接触到细分的客户群。

• 差异性:各个细分需要有明晰的差异,以凸显每个细分的特性。

尽管细分战略的决策是非常商业化问题,一些技术的运用有助于简化任务。

• 数据挖掘/行为模式:嵌入开展运动管理工具的分析预测技术可帮助营销人员把常规的细分(基于数据库领域的细分)转换为预测性的细分(基于数学运算法则的细分),开发“创新性”的细分。

• 优化:提供基于非线性、约束优化的技术有助于运用数学运算法计算最佳客户/细分、最佳服务及最佳运动。

总而言之,企业必须理解客户心理才能真正地把客户作为CRM的设计点。并通过基于价值的客户细分和应用恰当的CRM生命周期对待来使之以行。

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