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什么是数据库营销?数据库营销基础知识扫盲

数据库营销基础概念

一: 什么是数据库营销?

答:以数据为基础的营销方式,通过各类收的数据,挖掘其商业价值,做决策,一般多适用于营销.

二:如何运用数据库营销?

答:数据库营销的基础是尽可能使用数据库, 善于思考,灵活分析,发现商机.

三:数据库营销接触点

① 直复营销:一对一营销(短信丶邮件)

② 互动营销:了解客户的反应(微薄丶微信)

③ 服务营销:客服接待售后服务(旺旺丶QQ)

四:数据库营销(DBM)的比重

1. Mass Marketing(大众营销):促销时不知道客户是谁

①对客户特性不了解

② 对客户的反应不理解

③ 对客户粗旷营销単一通道

2. Data Based Marketing(数据库营销):促销时知道客户是谁

① 维护现有客户的收益丶扩大效益

② 对客户的反应(or 无反应)准确理解

③ 品牌与客户互动双通道

#DBM的比重高,但同时都需要…为什么?#(大家可以想一想)

四:大众营销的转型…今天的新客户丶即明天的老客户

①如果没有新顾客的获得,客户数会逐渐下降!

五:新客户获取成本 : 既维护一个现有客户 = 7:1

①专注客户维护活动

② 另一方面获得新客户的成本【贵】更不能放过机会

六:大众营销的转型

① 活用DBM(数据库营销)了解业务与各部门的协作

② 提供良好服务丶保留现有客户丶增加新客户

七:市场营销的业务范围

八:销售(Selling)与营销(Marketing)共同的目标(扩大收益)不同的功能

① Selling = 销售使命

•Sales丶Marketer促进与支持销售

① Marketing = 激励客户购买的使命

•Marketer丶Sales都是营销渠道之一

九:数据库营销的目的“营销闭环”(因数分解)

十:主题和指标的关系

十一:市场 = 每一个客户(如果你认为是)例如:曾小贤在下图的生命周期

十二:市场 = 每一个客户(如果你认为是)

① 新顾客获得: 提高市场占有率

② 优良客户培育: 钱包份额的扩大(利润)

③ 顾客保留 : 既存占有率的维持(防止市场份额下降丶维护现有客户)

十三:响应率和投资回报率

十四:业务量的贡献

① 高响应率丶投资効果最大化=有效的解决方案

②活动同时多数实行=效果实现

第二章:数据库营销--RFM分析方法

十五:RFM分析方法

① R: Recency (最近) 从最后一次购买的时间算起

② F: Frequency (频率) 一段周期内丶平均访问/购买的次数

③ M: Monetary (金额) 一段周期内丶平均高消费金额

#这个概念最初是用在邮购目录营销,红孩子丶麦考林丶宜家都是此类型#

十六: RFM数据的创建过程

① 如何计算分数由公司自定

• 如何划分整个丶限制每个得分/在何处放置一个下限

② 如上面的例子 R5-F5-M5的客户是最重要的客户

•购买体验的新鲜度丶使用频率丶金额贡献度

十七: RFM数据的创建过程,每家电商的情况个不同

十八:RFM分析的方法(等级划分样式)

十九:RFM有针对性的使用

① 例如:今年春展「化妆品A的品牌活动」的目标对象

二十:客户分类

第三章:数据库营销--实施流程

二十一:实施步骤(图下)

二十二:1. 数据获取与整理数据--收集数据

① 关于客户数据

> 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

> 公司商品与服务的数据: 对客户购买行为的了解渠道

③ 关于渠道数据

> 每个活动渠道的数据: 客户对各种渠道活动的反应

④ 关于整个企业的业务数据

> 历史的营销活动丶成本信息

> 各个渠道的运营状态丶成本信息

> 整体商业活动和盈利能力的最优化执行丶提升客户价值

二十四:1. 数据获取与整理数据--客户分类(细分的属性变量之间的关系)

二十五:1. 数据获取与整理数据-- 客户成长周期

① 每一个阶段如何分类?

② 多样化人生: 孕育各类生活方式

> 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)...

二十六:2. 分析数据--了解客户行为(客户数量的变化)

① 一定时期内的客户数量增加/减少

② 显示各指标的趋势

> 阻止流失是否见效?

③ 比较每个部分

> 新客户增加与老客户流失对比如何?

> 客户流失率最高的是那个渠道?

二十七:2. 数据分析-了解客户(收益的理解1)

客户在各个时期的收入丶每个客户的中支出

② 收益的分解

> 每个渠道的收益如何?

> 每类商品的收益如何?

> 收益最高的是那部分客户

二十八:3. 营销活动策划--重要的四点

① 目标 ...筛选目标客户

② 活动 ...提供折扣的信息(商品)

③ 时机 ...联系客户的时机

④ 渠道 ...测试渠道反应

二十九:3. 营销活动策划--筛选目标客户

① 分段筛选丶每个活动选择适当的客户

三十:3. 营销活动策划--提供各类活动或促销

客户需求丶兴趣的理解

> 更新化妆品信息: 什么时候有新的活动?

② 确定事件的需求

> 大额消费: 发生了什么事?

三十一:3. 营销活动策划--接触客户的的时间

① 不要错过客户有[需求]的时机

> 关于春装的时序?

② 准确的检测出每个客户需求的时间

> 大额消费:「何时发生大额消费」需要检测定义?

三十二:3. 营销活动策划--测试接触渠道的反应

① 寻找合适的渠道

> 每一个渠道的反应率(短信丶邮件丶微博丶微信等...)

② 重要度根据成本配分

> 优良客户 >>> 代表访问

> 准优良客户 >>> 电话沟通

> 其他客户 >>> DM

三十三:4. 营销活动实施--活动实施列举

三十四:4. 营销活动实施--目标组 V.S 对照组(测试)

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

三十五:5. 营销活动评价与改善--活动评价

① 活动实施后丶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

渠道:该渠道反应不良? ROI不明显?

商品:该商品反应不良? 是否与客户期望符合丶还是需要组合商品?

三十六:5. 营销活动评价与改善--识别改善点

① 更好的分享结果大面积实施

② 需要认识改善点丶制定今后的重点领域

第四章:案例分享【JCPenney】

三十七:JCPenney

① 在美大型零售商1,000家店铺以上的零售百货店

> 物理店舗丶B2C丶目录的3大渠道

> 服装,首饰,鞋,饰物,家居用品,多种品种

②(2005年)的年销售额 :超$18亿美元

> 4,000万以上的顾客数

③ 数据仓库: 多渠道销售的实现

> 数据仓库集成每个渠道的客户数据

> 分析市场营销与分析产品数据并加以利用

> 2004年时使用60个节点

#过去三年知道每一个客户购物的特点#

三十八:JCPenney的客户是谁? 制定营销策略

① 该企业重视客户购买行为的变量

② 整合产品信息/营销信息等,每条渠道的数据(目录丶实体店丶B2C)

三十九:营销策略设置在各个环节丶充分使用数据创造营销优势

四十:基于客户的行为数据 实施策略

① 根据客户的行为属性分类

② 利用价值:

> 设置店内的陈列丶促进客户购物(下面图片)

> 更改网页/目录页的顺序

> 按购物无行为分类

四十一:基于客户行为数据例 每个渠道的利用

① 直接邮寄的实体店

> 180种选择客户的方法 (筛选条件)开发和利用

> 与目录携手共进,并推动同样的信息到互联网

② 网络销售/Email传递

> 一年4亿份Email

> 店内促销支持

> 根据过去的购买记录,选择目标客户

四十二:基于客户行为数据 使用2个渠道

① JCPenney是美国领先的目录销售公司(服装丶家庭用品)

> 目录超过94页+大页面(每一种生活方式...)

> 每年630亿页丶3亿8,400万部发行

> 客户选定有240中以上的方法

四十三:基于客户行为的数据 其他

四十四:JCPenney DBM - 综述

① 利用DBM开发和利用各种分类活动

> 生活方式,生活阶段多种多样,如购买产品行为,客户服务模式,都可以用于市场营销和产品开发

> 侧重分析客户行为模型丶模型可以用于精炼和营销活动

提供给客户可以响应的折扣

每个渠道的行为与渠道亲近度

> 制定战略部分丶从企业策略出发丶考虑到所有的日常工作情况

② 多渠道的对应

> 卖场(物理店舗) B2C 等多渠道部署的一致性

> 以战略企业诚信为基础,具有一致信息进行营销指导

总结:数据运用成败的重要因素,人丶组织丶运作丶系统丶IT等..以上更重要的还是人为因素!

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