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客户洞察 开始下载

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客户洞察 简介

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  我们通常所说的客户数据的收集分析使用,客户数据挖掘,量化营销等概念,在埃森哲的价值框架中,都是客户洞察(customerinsight)的一部分。

  这样一种概括已经被越来越多的企业与专家认可。客户洞察不是指某个客户服务人员,客户接触人员个人对客户的熟悉与了解的能力,它指是在企业或部门层面对客户数据的全面掌握及在市场营销与客户互动各环节的有效应用。

  在客户数据管理方面可做的工作包括数据的抽取,转换与上载,数据质量管理,客户隐私管理,客户与业务数据的丰富,数据比对排重与相关化,和客户统一视图的建立。

  在客户细分方面的工作包括战略层面细分,客户价值分析,战术性产品或战役专门性细分,基于细分的荐供(offer)和客户体验开发等。

  在建模方面的工作有支撑客户获取,客户保留与交叉/向上销售的预测模型建立,动态模型建立及包含持续学习能力的倾向性和响应性模型。

  在战役管理方面的工作包括客户与通路整合,工作流与业务流程整合,闭环营销,流程与组织模型和战役质量管理。

  在客户互动方面的工作包括优先列表管理,智能型荐供制作与脚本开发,和客户与座席相对应的客户体验管理。

  客户资产对于一个企业来说是最珍贵,同时也常常是最少被利用的资产.为使客户产生更多价值,企业应当学会更整体观地看待客户,这就要求在企业中能够超越业务与功能部门的局限,对于客户洞察的建立整体规划与操作,同时能够应用精密的细分与预测方法来对大量客户数据找出规律性的认知,并能够将对客户的知识加以运用,驱动客户洞察力服务于营销与客户互动.

  现代营销与服务的历史进化反映了一个从大众营销走向一对一营销的努力过程。我们可以用图2来表示。从扫射营销,到区分营销,到所谓的细胞营销,现代市场的成熟与技术的进步要求企业对客户的营销与服务的单位最小化,尽可能地提供至少差异化,更理想的是个性化的沟通,产品与服务。

  在营销方面的问题包括:如何应用价格策略来吸引高端客户?如何针对不同地区的目标客户来调整价格?如何针对竞争价格作出反应?该如何路由来电,处理每个客户接触?应如何对客户进行向上销售?在产品管理方面的问题包括:如何将产品推出效益最大化?哪一个产品将最有可能被迅速,有盈利地推向市场?那一类客户能被新开发的产品吸引?

  在广告与促销的问题包括:如何在大众营销与直接营销间分配预算?哪一个促销组合具有高回报价值?如何设计针对高终身价值客户的市场战役?什么样的产品补贴可以提供给适当的分群客户?

  在销售渠道的问题包括:什么样的通路战略可以接触高端客户?哪一个通路提供最高投资回报率?哪一个店面地点吸引目标市场?自营店应当采取什么样的产品策略?在客户服务的问题包括:是否需要推行客户忠诚度计划来降低流失?如何处理不断增加的呼叫中心流量?客户来点的主要原因为何?如何更好地提升服务?如何对各种不同原因的来电进行交叉销售?如何通过关注特别客户群体来降低坏债率?

  以上的问题围绕着市场营销与客户服务。实际上,客户洞察力的培养同样可以帮助企业回答技术配置,联盟建立,供应链管理,资源配置等一系列问题。

  这几年在观察众多企业的过程中,我常常注意到两种矛盾的现象。一方面,不少企业都花大钱建立了数据中心,数据仓库,进行了数据发掘。至少也能拿出大量的报告,图表。常常有专职人员谈起使用的手段津津乐道。另一方面,不断有这些企业市场部门或客户服务部门对我们上面列出的一些问题一筹莫展,常常认为许多数据方面的投资是打水漂,完全不能解决实际问题。这里面可能包含多种认识上与操作上的误区。比如:

  ·对客户洞察的本质不能认识,常常满足于短期的,增量的改变而非通过客户洞察识别最佳市场成长与定位战略。

  同时,对客户洞察力的定义不清,对数据分析与数据挖掘的“能”与“不能”没有了解,常常在错误的时间错误的地点对数据的作用提出错误的要求,也是现今一个普遍的现实状况。我们近期在实施一个利用直复进行营销客户获取项目时,不断有人以为我们需要对现有数据做一个全面的数据挖掘,也不断有人以为我们既然对客户获取进行了数据分析,就可以同时解决客户保留的分析问题了。这方面的澄清工作还真不少

本文转自当客资源站

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