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                                        客戶定位的方式

                                        時間:2013-08-16 16:39 來源: 作者: 有風 點擊:

                                          屬性分析可以從三個方面來考慮:
                                         
                                          (1)外在屬性。像客戶的地域分布,客戶的產品擁有,客戶的組織歸屬(如企業用戶、個人用戶、政府用戶)等。這種方式數據易得,但比較粗放,不易明晰客戶層面誰是“好”客戶,誰是“差”客戶,可能知道的只是某一類客戶(如大企業客戶)較之另一類客戶(如政府客戶)可能消費能力更強。
                                         
                                          (2)內在屬性。內在屬性指客戶的內在因素所決定的屬性,如性別、年齡、信仰、愛好、收入、家庭成員、信用度、性格、價值取向等。通過客戶的內在屬性亦可將客戶定位,如VIP客戶等。
                                         
                                          (3)消費屬性。即所謂的RFM:最近消費、消費頻率與消費額,這些指標需在財務系統中得到。但并不是每個行業都能適用。比如說,在通信行業,對客戶定位主要依據這樣一些變量:話費量使用行為特征,付款記錄,信用記錄等。
                                         
                                          根據消費行為來定位只能適用于現有客戶,對于潛在客戶,由于消費行為還沒有開始,當然無從談起。即使對于現有客戶,消費行為定位也只能滿足企業客戶細分的特定目的,如獎勵貢獻多的客戶。至于找出客戶中的特點為市場營銷活動找到確定對策,則要做更多的數據分析工作。
                                         
                                          2.統計分析
                                         
                                          如果按照上述定位方式進行客戶定位的話,基本上不需要進行數據分析。但隨著營銷的統計方法日益精確化,服務的日益個性化,客戶定位在不同情況下常常精確到能適用多種統計方法。如要知道什么樣的客戶為優質客戶,就要用消費行為數據為應變量,找出在內在屬性,外在屬性各變量中影響應變量的自變量。這個自變量可能是一個或幾個前文中我們所列的數據,也可能是由這些數據所導出的一些抽象的因子,只有這樣營銷策略才能有針對性。否則,若僅僅盯住那些高消費,高價值客戶不斷促銷,結果并不一定表明客戶仍然會有良好的響應。
                                         
                                          除了一般描述型,比如Cross-tab報表的方法外,目前數據發現與數據挖掘用得最多的有兩類:傳統統計方法,這包括聚類分析、因素分析和CHAID方法。非傳統統計方法,其中包括神經網絡方法、回歸樹方法等。
                                         
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