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manbetx代理好做吗,「大咖说」数字化时代,如何持续留住客户?

  • 赤南资讯
  • 2020-01-11 11:46:24

manbetx代理好做吗,「大咖说」数字化时代,如何持续留住客户?

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互联网时代,用大数据指导【产品设计】和【客户开发】已经成为外贸界提升产品精准度的核心方法之一。那如何通过数据挖掘客户需求,打造行业爆款呢?

客户喜好出发

海量客户数据汇聚成基础数据

从客户喜好度出发,客户浏览网站页面的停留时间,产品选择,价格定位,采购行为分析客户的活跃度与喜好度。通过客户对同类产品的需求、反馈、描述或者评价来【采集】各个区域的产品数据。以采购袜子为例,或许客户采购时会发出“i would like to white color , size 41-46 , 100% cotton ”, 这个时候颜色、尺寸、材料可以作为袜子的基本数据。而海量客户需求就可以汇聚成基础数据。这样的数据不单单来自于采购需求,客户的反馈需求等其他行为的数据也是最有利的佐证。

案例:有一个朋友a是做打底裤批发的,随着业内竞争度日益激烈,客户对品质要求和价格要求都很高。a一直苦于如何保证质量的同时降低成本,而通过客户数据采集与分析,发现有较多客户反应腰围过宽,弹力过紧。经过分析之后发现腰围过宽是因为面料过多,弹力过紧是有因为皮筋过密。这个时候面料和皮筋的节省不仅仅没有降低品质,反而提升了客户体验度。这就是从数据出发开发产品的神奇之处。

行为建模

数据+行业,企业个体数据化

有了海量基础数据之后,也可以反推出客户作为【独立个体】的采购喜好度,把这样的喜好度变成一种【行为建模】。试想这样几个问题:为什么打开淘宝、头条、知乎,每个人看到的内容都不一样?为什么打开a站、b站、油管,推荐的系统总是如此懂你?这一切都归功于客户精准画像的神奇。你是数码发烧友,她是美妆达人,他是时尚潮人,所有的这些外在面貌都能够通过数据来描绘。我们之前一直在描述的【千人千面】就是这个概念。

案例:比如我们给范冰冰加上各种标签,大概是这样的:女性,青岛人,未婚,身高1.68,演员,还珠格格,阴阳合同等等。假如事先不告你这个人的名字,只是告诉你这些标签内容,相信大家也很容易猜到。而我们要做的其实也是这样,给每一个客户打上各种标签,然后通过标签来勾勒出每个客户的具体形象,从而解读出客户的购物偏好。所以,目的很纯粹,给客户打上标签,只是为了解读客户的购物偏好。

以淘宝为例:某位女性客户曾经在淘宝上只买过一次奶粉,那么,我们很难认定这个客户就一定是一位妈妈。假如这个女性客户的年龄在25-35岁之间,还经常在淘宝上购买跟婴儿相关的商品,而且,每次购买奶粉的时间间隔很有规律,那么,我们几乎就可以认定这位女性客户是一位妈妈了。如果做进一步分析,发现这位客户购买商品的品牌价位,判断该客户的家庭收入。正是因为有了这些客户标签,淘宝就可以做到精准推送,并且有条件实现平台效益的最大化。而数据出海其实也可以做这样的客户分析,只不过从【独立个体】转变为【企业个体】而已。

通过数据说话,借助行业信息,分析客户画像与产品需求,结合成单轨迹总结【客户喜好度】进行【产品设计】和【客户开发】,能很大程度的提高我们的转化率和成单率。数据沉淀后可以积累企业信用,提高市场敏锐度,提升竞争力的同时甚至可以挖掘【市场空间】和可切入的【产品类目】,助力企业发展与品牌出海。

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