大數(shù)據(jù)營銷基礎與實務課件

項目七大數(shù)據(jù)驅動的客戶管理客戶管理是一種以客戶為核心的商業(yè)戰(zhàn)略，借助信息技術和互聯(lián)網(wǎng)，以客戶為導向實施營銷、服務等一系列工作，試圖與客戶建立持續(xù)性關系，從而達到吸引新客戶、留住老客戶、提高客戶忠誠度的目的。在大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術可以增強客戶黏性，挖掘潛在客戶，實現(xiàn)客戶分類，有效促進客戶關系管理工作的開展。目錄contents01大數(shù)據(jù)在客戶管理中的應用02大數(shù)據(jù)驅動客戶管理百果園在會員體系搭建和運營上可謂是行業(yè)標桿?；诶塾嫷臄?shù)據(jù)基礎，百果園做了會員營銷的大數(shù)據(jù)體系的數(shù)字化建設，這套體系真正讓百果園的會員經(jīng)營、線上經(jīng)營做到了標準化。企業(yè)建設會員體系，無非是把客戶分層以匹配相應的商品，并把客戶保留在一個可以觸達的池子里?；诨ヂ?lián)網(wǎng)的數(shù)字化會員體系可解決以下問題。（1）為了鎖定客戶的消費心智，不管是付費會員卡、儲值還是等級權益。（2）真正用工具來形成一個透明的營銷通路，清晰地傳遞遞進式的客戶權益。（3）這種天然性的數(shù)字化工具可以延伸企業(yè)的觸達能力。只要是快消品牌，都可以做會員體系，區(qū)別無非在于消費頻次、品類和服務特質。百果園負責人提到，實現(xiàn)會員的精細化運營的前提是企業(yè)的會員數(shù)量達到一定規(guī)模，如10萬名。另外，百果園還會通過客戶的生命周期來對客戶進行分類。劃分會員等級本質上是為了增強會員對企業(yè)的黏性，使會員做出持續(xù)、穩(wěn)定的價值貢獻或行為輸出。百果園的會員等級分為4個層級，即普通會員、銀卡會員、金卡會員和鉆石會員，不同等級的會員可以獲得不同的權益。通過對會員進行等級劃分，百果園可以篩選出高價值會員，根據(jù)價值高低匹配不同的資源，增強高價值會員的黏性，提高資源的投入產(chǎn)出比，同時可以刺激低價值會員向高價值會員轉化，并找出不值得投入資源的無效會員，從總體上提升企業(yè)的每用戶平均收入（AverageRevenuePerUser，ARPU）值。引導案例Part/

01大數(shù)據(jù)在客戶管理

中的應用客戶管理，又稱客戶關系管理，是一種以客戶為核心的商業(yè)戰(zhàn)略，借助信息技術和互聯(lián)網(wǎng)，以客戶為導向實施營銷、服務等一系列工作，試圖與客戶建立持續(xù)性關系，從而達到吸引新客戶、留住老客戶、提高客戶忠誠度的目的。（一）預測客戶購買行為決策樹是一種強大而直觀的機器學習算法，通過樹狀結構將決策過程分解成一系列選項和條件，以一種直觀的方式展現(xiàn)決策的邏輯。決策樹由節(jié)點和邊組成，每個節(jié)點代表一個屬性，邊代表屬性之間的關系，每個分支代表一個可能的決策結果。通過在樹上根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征進行導航，決策樹可以逐步推導出最終的決策結果。決策樹支持向量機（SVM）作為一種強大的機器學習算法，可以在客戶購買行為預測中發(fā)揮重要作用。（1）數(shù)據(jù)分析人員需要了解支持向量機的基本原理。（2）數(shù)據(jù)分析人員需要選擇合適的特征。（3）數(shù)據(jù)分析人員需要對數(shù)據(jù)進行預處理。（4）數(shù)據(jù)分析人員需要訓練支持向量機模型。（5）數(shù)據(jù)分析人員需要使用訓練好的支持向量機模型進行客戶購買行為預測。支持向量機（一）預測客戶購買行為隨機森林是一種集成學習算法，由多個決策樹組成。每個決策樹都是一個分類器，對于輸入的數(shù)據(jù)，隨機森林通過投票的方式來決定它的類別。在電商行業(yè)中，隨機森林可以用于推薦系統(tǒng)、用戶購買行為預測等方面。隨機森林神經(jīng)網(wǎng)絡是一種人工智能的分支，旨在模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡的客戶行為預測模型通常由3個部分組成，分別是輸入層、隱藏層和輸出層。神經(jīng)網(wǎng)絡用戶群模型能夠對用戶進行歸類、對用戶行為進行歸類、對用戶群體進行可視化劃分，從而對用戶的消費行為進行預測，幫助企業(yè)更好地進行精準的營銷宣傳。用戶群模型是一種將具有相同用戶屬性或行為特征的人匯總并歸類的分析手段。用戶群模型（二）分析客戶背景在ToC業(yè)務中，客戶背景分析指的是客戶畫像分析?？蛻舢嬒穹治龅闹髁鞣椒ㄊ强蛻粜畔撕灮?，即在收集和分析客戶的社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息之后，使用概念描述方法完美地抽象出一個客戶的商業(yè)全貌，通俗地講，就是通過客戶個人的消費習慣或行為習慣等數(shù)據(jù)，為客戶貼上標簽，標簽可以分為分層標簽、分群標簽和個性化標簽。ToC業(yè)務的客戶背景分析信譽評估：包括查看客戶是否涉及任何法律訴訟、違約行為、稅務問題或破產(chǎn)情況。經(jīng)營狀況調查：包括了解其業(yè)務模式、財務狀況、市場規(guī)模和競爭地位。潛在風險分析：調查客戶的業(yè)務風險、市場風險和財務風險等，分析其潛在風險。法律合規(guī)性審查：包括了解其是否遵守所有適用的法律和法規(guī)。背景核實：息包括核實其身份、地址和聯(lián)系方式等。ToB業(yè)務的客戶背景分析（二）分析客戶背景與同學討論自己在生活中是否經(jīng)歷過精準推送或者不精準推送，你認為推送精準與否的原因是什么？課堂討論（三）劃分客戶類型客戶細分

的優(yōu)點有效維護

和發(fā)展客戶01提升

運作效率02提高

綜合服務水平03（三）劃分客戶類型企業(yè)可以利用表單數(shù)據(jù)搭建RFM模型，通過數(shù)據(jù)分析結果找到優(yōu)質客戶，進行線上主動營銷。RFM模型包括最近一次購買（Recency）、購買頻次（Frequency）和購買金額（Monetary）?！馬FM模型類型說明RFM重要價值客戶優(yōu)質客戶，應著重提高客戶滿意度，以便增加留存高高高重要發(fā)展客戶需要挖掘客戶特征，提高客戶購買頻率高低高重要保持客戶最近未購買，需要做觸達，以防止客戶流失低高高重要挽留客戶有潛在價值的客戶，將要流失，需要重點挽留低低高一般價值客戶有潛力發(fā)展成優(yōu)質客戶，需要提高其客單價，使購買升級高高低一般發(fā)展客戶有推廣價值的新客戶，可以進行針對性推廣高低低一般保持客戶需要深挖特征，進行品類交叉銷售等低高低一般挽留客戶最近無交易，購買頻率和購買金額較低，相當于流失客戶低低低根據(jù)RFM模型對客戶分類（三）劃分客戶類型可以利用客戶價值矩陣模型對客戶進行分類，用購買頻次和平均購買額構成客戶價值矩陣。依據(jù)客戶購買頻次的高低和平均購買額的多少，客戶價值矩陣將客戶劃分成四種類型，即消費型客戶、優(yōu)質型客戶、經(jīng)常型客戶和不確定客戶?！窨蛻魞r值矩陣模型客戶價值矩陣購買頻次（三）劃分客戶類型企業(yè)在進行客戶分類時，還可以使用聚類分析方法，如K-Means聚類法、兩步聚類法、Kohonen網(wǎng)絡聚類法等?！窬垲惙治鰞刹骄垲惙ǎ菏紫刃枰_定一個最大群數(shù)（如n），并把數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則分為n

個群。接著按照一定的規(guī)則把n

個群中最接近的群進行歸并，當達到一定的標準時，這種歸并停止，得到最終確定的聚類群數(shù)（如m）。K-Means聚類法：先將數(shù)據(jù)分為K

個群，該方法會自動確定K

個群的中心位置，繼而計算每條記錄距離這K

個群的中心位置的距離，按照距離最近的原則把各個記錄都加入到K

個群，重新計算K

個群的中心位置，再次計算每條記錄距離這K

個群的中心位置的距離，并把所有記錄重新歸類，再次調整中心位置，以此類推，當達到一定標準時結束上述步驟。12Kohonen網(wǎng)絡聚類法：是運用神經(jīng)網(wǎng)絡的方式對數(shù)據(jù)進行細分的數(shù)據(jù)挖掘方法。3（三）劃分客戶類型無論是RFM模型還是聚類分析法，其分類對象以個人客戶為主，當分類對象為企業(yè)客戶時，營銷人員可以利用綜合指數(shù)模型來進行分類。綜合指數(shù)問題指多目標決策問題，即企業(yè)具有兩個以上的決策目標，并且需要采用多種標準來評價、優(yōu)選方案。綜合指數(shù)模型的構建流程如下：構建指標體系→數(shù)據(jù)收集與標準化→為指標體系賦權→計算指標得分●綜合指數(shù)模型（四）分析客戶流失情況123收集和整理客戶數(shù)據(jù)，建立完整的客戶數(shù)據(jù)庫。通過數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)客戶的消費偏好、關注點和自身與競爭對手的差異。運用統(tǒng)計分析方法，如客戶細分和分類分析，找出影響客戶流失的關鍵因素。建立數(shù)據(jù)模型并進行預測，提前發(fā)現(xiàn)潛在流失客戶，并采取相應的措施進行挽留。挽留的措施包括實行個性化的營銷策略，滿足客戶的特定需求，提供定制化的解決方案，等等。（四）分析客戶流失情況1423數(shù)據(jù)分析人員可以采用RFM模型來處理客戶的消費行為特征，對每一個客戶的R、F、M值進行排序，利用經(jīng)驗數(shù)據(jù)對這些序列分組，找出有可能流失的客戶。大數(shù)據(jù)中經(jīng)常存在一些異常記錄，如分類中的反常實例、不滿足規(guī)則的特例、觀測結果與模型預測值的偏差、量值隨時間的變化等，從數(shù)據(jù)庫中檢測出這些偏差數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)諸多潛在問題。模型預測法是指找到客戶以往消費過程中在企業(yè)數(shù)據(jù)庫留下的各個類別的接觸數(shù)據(jù)，利用模型對這些數(shù)據(jù)進行學習和再判斷來找出有流失風險的客戶。該方法是指將有可能導致客戶流失的一組數(shù)據(jù)轉化成一定的指標，在經(jīng)營過程中時刻關注這些指標，在這些指標達到臨界點時盡快采取彌補措施。經(jīng)驗判斷法模型預測法關鍵指標評價法偏差檢測法客戶流失預測的分析方法Part/

02大數(shù)據(jù)驅動客戶管理大數(shù)據(jù)在客戶關系管理中的應用正日益深化和廣泛化。通過數(shù)據(jù)驅動的客戶了解、個性化營銷、預測分析等手段，企業(yè)可以更好地滿足客戶需求，提升客戶滿意度和客戶忠誠度，從而圓滿地完成各項業(yè)務，并促進企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。（一）客戶分類管理根據(jù)客戶為企業(yè)提供的價值來劃分，可以把客戶分為高價值客戶、低價值客戶、長期客戶和臨時客戶。按合作時間來劃分，可以把客戶分為老客戶和新客戶。ABC分類法，把分析的對象分為A、B、C類3類。其中A類客戶占比為10%～15%，B類客戶占比為15%～25%，剩下的客戶為C類客戶，其中A類客戶為最重要的客戶?？蛻舴诸惙椒ò咐溄咏袢账∠鄼CApp，在快消行業(yè)實現(xiàn)客戶分類精準管理今日水印相機App以專業(yè)的管理軟件為依據(jù)，可以設置水印，拍照時間和地點不可篡改，真實性強，同時可以實現(xiàn)客戶管理的精準分類和及時提醒。對于快消行業(yè)的管理者或從業(yè)者來說，不同的門店可以通過照片記錄門頭和堆頭照片，記錄真實工作場景，節(jié)約快消團隊的匯報時間，讓銷售工作事半功倍。運用今日水印相機App獨特的客戶管理功能，可以實現(xiàn)照片的分類，自動匯總相應的拜訪門店，并對客戶的拜訪、交流、需求等相關信息設置提醒。業(yè)務員可以根據(jù)提醒做好客戶聯(lián)系計劃，第一時間滿足客戶需求，提高與客戶聯(lián)系的質量。管理者根據(jù)業(yè)務人員的反饋，可以及時對相關的產(chǎn)品進行品質、數(shù)量等方面的調整，并依據(jù)團隊的準確信息，實現(xiàn)App上的實時管理。拍照上傳既可以滿足管理者實時監(jiān)督的要求，又支持所有門店、所有客戶的具體情況進行分類儲存，以杜絕拜訪客戶的遺漏，起到了備忘錄的作用。在這一前提下，業(yè)務人員能把工作重心放在業(yè)務拓展上，便于業(yè)務的發(fā)展。在今日水印相機App中，時間與地點是不可更改的。無論是門店還是客戶的情況，管理者都能做到實時掌握，便于決策的制定和建議的落實?？煜肥侨藗內粘Ｉ畋匦杵?，而客戶的數(shù)量和質量直接反映著快消品的銷售業(yè)績。客戶關系維護需要在思想一致、數(shù)據(jù)分析合理、對未來發(fā)展不謀而合的前提下進行。使用今日水印相機App不僅能及時了解產(chǎn)品的相關情況，還能拉近產(chǎn)品與客戶的距離，使客戶關系維護變得十分得心應手，進而能提高銷售業(yè)績。根據(jù)客戶為企業(yè)提供的價值來劃分，可以把客戶分為高價值客戶、低價值客戶、長期客戶和臨時客戶。按合作時間來劃分，可以把客戶分為老客戶和新客戶。ABC分類法，把分析的對象分為A、B、C類3類。其中A類客戶占比為10%～15%，B類客戶占比為15%～25%，剩下的客戶為C類客戶，其中A類客戶為最重要的客戶。客戶分類方法（一）客戶分類管理客戶分類管理是指將客戶按照一定標準進行分類，并針對不同類型的客戶采取相應的管理策略，是優(yōu)化客戶關系管理的重要方式。針對不同類型的客戶，社交化客戶關系管理系統(tǒng)支持企業(yè)制定個性化的管理策略。社交化客戶關系管理系統(tǒng)利用人工智能技術，可以提供智能化的客戶服務與支持。無論是高價值客戶、普通客戶、活躍客戶，還是沉默客戶，都可以享受到個性化的服務?？蛻艄芾矸绞娇蛻舴诸惞芾聿呗愿邇r值客戶企業(yè)可以提供更加優(yōu)質的產(chǎn)品和服務，如VIP專享服務、優(yōu)先配送服務等，以提升客戶的滿意度和忠誠度普通客戶企業(yè)可以通過開展積分兌換、優(yōu)惠活動等來刺激客戶的購買欲望活躍客戶企業(yè)可以通過定期推送最新的產(chǎn)品信息、活動信息等，與客戶保持互動沉默客戶企業(yè)可以通過發(fā)送關懷信息、調查問卷等方式重新激活客戶制定個性化的管理策略（一）客戶分類管理結合自己的消費習慣、消費水平及品牌偏好，站在企業(yè)的角度，評估自己屬于哪一類客戶。在與品牌互動的過程中，你遇到過哪些個性化管理方式？課堂討論（二）客戶價值分析客戶價值是指某個客戶在特定的時間范圍內為企業(yè)創(chuàng)造的收益減去企業(yè)為此付出的成本。大數(shù)據(jù)在客戶價值

分析中的作用更好地了解客戶識別客戶價值挖掘客戶潛力提升客戶忠誠度利用大數(shù)據(jù)進行客戶

價值分析的步驟（1）收集和整合數(shù)據(jù)（2）建立客戶價值評估

模型（3）提取客戶行為特征（4）制定營銷策略客戶終身價值

預測歷史性視角：CLV（客戶終身價值）=每年客戶收入×關系的持續(xù)時間-獲取和服務客戶的總成本預測性視角：需要一個詳細的機器學習模型來預測CLV的各個要素。項目實訓：英國零售商特易購的客戶細分分析特易購是英國最大、全球第三大零售商，擁有超千萬的活