电商CRM中的用户信息管理与场景应用

用户信息管理是客户关系管理的基础。用户联系新产品，从理解、深度使用到损失，整个过程将产生大量的数据信息流。通过对这些用户信息的有效管理，可以指导用户分组、个性化新闻推送、生命周期管理和相关推荐等一系列操作策略。最大限度地利用用户信息，可以更精细地为用户提供服务，有效地实现业务目标。1.用户基本信息基本信息是描述客户基本属性的静态数据，主要来自用户注册和使用时输入的信息。用户基本信息一般通过电子商务CRM系统的会员信息库存储和管理，会员信息库就像存储平台上每个用户的名片夹。用户的基本信息字段很多，大致可分为六类：人口属性信息：用户姓名、性别、年龄、生日、省市街道、婚姻；平台属性信息：昵称、注册时间、会员类型、会员级别；联系信息：手机号码、电子邮件、QQ、微信、微博等第三方相关账号；收货信息：默认及非默认收货姓名、收货地址、收货电话；卡及支付信息：会员卡信息、银行卡信息；认证信息：学校认证信息、营业执照认证信息、消费贷款认证信息等。当遇到特定的业务场景时，可以相关调用用户的基本信息。当遇到特定的业务场景时，可以关联和呼叫用户的基本信息。2.用户行为信息行为信息是用户使用产品时产生的动态数据，主要来自系统事件埋点和背景日志：事件埋点记录用户行为事件的整个过程，然后通过各种页面来源（source）相互关联，可以详细记录用户的行为路径。交易信息记录在后台日志中，包括订单id、商品id、记录货号、单价、颜色、尺寸，并通过“时间戳”证明发生时间。通过用户完整的行为信息，我们可以恢复最完整、最真实的交易场景：用户是谁：目标用户、用户肖像，是否来自其他用户共享；购买：商品类别、风格、数量、颜色、尺寸、价格、上市时间；发生在哪里：在线模块、页面、路径、离线城市、商业区、地址、商店名称。行为信息可以间接反映用户的行为偏好和决策路径。通过建立自己的数据分析平台或第三方分析工具，可以为具体的业务计划提供可靠的数据基础和定量的指导。行为信息数据分析可参考前一篇文章：“数据分析：三步建立基本分析框架”2。电子商务中的场景应用程序1。基于基本信息的群体显示用户类型：不同类型的用户对不同类别的需求差异很大。通过对整个平台用户的基本信息分析，可以了解平台用户的性别分布和年龄分布，清晰掌握产品的用户肖像，划分不同的用户类型，解决有针对性的需求。唯品会帮助不同类型的用户更快地找到所需的商品，通过三种小程序：唯品会男性、唯品会和唯品会母婴，帮助不同类型的用户更快地找到所需的商品，有针对性地解决不同类型用户的需求。区域信息：城市用户vs农村用户，国内用户vs外国用户，不同地理位置的用户对购物消费的价值观有很大偏差。淘宝根据用户在个人中心输入的区域信息，将用户划分为城市、农村和外国地区，并对不同地区的用户进行分组显示，可以有效改善资源位置的转型。2.基于基本信息的个性化推送，用户的手机每天都会收到来自各种产品的信息推送，用户浏览内容的平均时间只有1~2秒。如何提高自己产品信息接触的效率，以免淹没在广阔的信息中。在消息推送链接中，通过定制消息模板调用用户的基本信息，在文案前呼叫用户昵称，可以大大提高内容与用户的相关性，吸引用户在短时间内浏览和理解消息内容，有效改进营销内容的转换。在短信或push营销环节，天猫、阿里巴巴和小红书通过获取用户昵称，实现基于基本信息的个性化推送。对于用户数量巨大的头部平台，微妙的转型和改进可以带来可观的性能增长。3.基于行为信息的生命周期管理可以根据用户在平台上的消费记录分为新用户和老用户；老用户也可以根据用户使用的产品分为保留用户、沉默用户和丢失用户。举一个简单的划分方法：未激活新客户：注册产品后，未正式使用（如电子商务首次订单）的用户；保留用户：在指定的时间周期（如30天）内使用过产品的用户；沉默用户：对产品的热情下降，连续一段时间（如30~60天）未使用产品的用户；丢失用户：使用过产品的用户（如61天以上）。随着用户状态的迁移，用户的生命周期管理是CRM的核心环节。为不同状态的用户选择最合适的营销渠道和优惠激励，制定差异化的生命周期营销策略：通过自动生命周期营销工具将产品价值传递给用户，鼓励新用户开始使用产品，并保留用户继续使用产品；建立沉默/流失预警模型，通过营销活动或大型活动，精细筛选高价值的沉默和流失用户，并有针对性地恢复。精细化用户生命周期的战略管理可以不断激发用户活动，最大限度地提高响应率和投资回报率，促进用户回访、回购和提高客户单价，提高绩效。对用户生命周期的精细战略管理可以不断激发用户的活动，最大限度地提高响应率和投资回报率，促进用户回访、回购和提高客户单价，提高绩效。4.基于行为信息的相关推荐系统：电子商务平台携带大量商品，但提供曝光的资源位置有限。在商品信息过载中满足各种用户的需求是我们必须面对的问题。基于用户行为信息数据，这些零散的商品需求可以通过千人千面的推荐系统个性化显示。在电子商务产品中常见的“猜你喜欢”功能，通过推荐系统，用户搜索、点击、收集、购买、购买信息，通过机器学习模型匹配相关商品、品牌、内容，在页面末尾呈现个性化推荐商品瀑布流显示，根据不同用户的商品偏好推荐个性化内容，有效显示用户可能需要的商品。重购营销:重购营销是根据用户的交易信息，重复向历史上购买过某种产品的用户推荐相同的产品。在销售某一品牌的牛奶时，选择经常购买牛奶的用户A比没有购买过牛奶的用户B转化率更高。然后，您可以根据用户购买的交易信息和交易周期，向用户A重新购买营销，并反复推荐相同的商品。JD.COM在“我的订单”页面显示“常购清单”入口，集合页面显示用户历史购买的快速消费品。个人护理用品、食品饮料、烟酒、保健品、OTC等快速消费品消费周期短，回购率高。当用户去“我的订单”寻找历史上购买的商品时，用户可能需要回购的商品可以通过常规购买列表集合页面充分展示，引导用户再次购买。向上营销：向上营销是指在销售产品时销售升级产品、附加产品或其他产品或服务，以增强其原始功能或用途。捆绑销售和匹配销售：如果在京东购买电子产品，将推荐电子产品和配件优惠套装，以及热门配件聚合页面，让用户只想购买商品，可以继续购买配套商品：销售增值服务：另一种实现方式是结合客户需求，提供各种扩展增值服务，如购买手机，屏幕保护、延长保修、电池更换等增值服务的目的是刺激用户做更多的消费。三、二。通过对用户基本信息和行为信息的有效管理，为具体的业务场景提供支持，可以更精细地操作用户。3、通过对用户基本信息和行为信息的有效管理，总结支持具体业务场景，使用户能够更精细地运营。以上是对电子商务CRM的一些思考和总结。我希望它能帮助你读完全文。基于用户信息，电子商务CRM还有很多场景应用。我将继续在下面的文章中与您讨论。欢迎大家一起学习，共同进步。