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什么是目标客户优化模型,该如何拆解?

2020-12-29 11:43:56 阅读(212 评论(0)

“目标客户优化模型”是什么?“目标客户优化模型”实际上是一个从理解到验证的循环过程。在这个过程中,我们通过业务理解,提取不同维度的“目标客户”指标,通过数据获取、建模和分析,描绘真正的“目标客户”特征,采取行动,获取反馈数据,然后放回我们的模型,验证其有效性。总而言之,下图是:有些人说销售是一个从找到线索到收款的过程,但成功销售的“底层结构”必须是一个不断优化业务理解,在分析中找到正确目标的过程。模型拆解:一个制造企业的案例光说不练,多好的理论看起来都干巴巴的。让我们通过一个案例带您一步一步地拆解我们的模型。一般企业将预测目标客户或从其他企业的目标客户识别规则中学习,区分目标客户,并为这些客户开展专项营销策略。因此,在统计中,我们可以优先考虑这些客户的比例。例如,本案中的企业目标客户属于“房地产行业”,“企业规模超过1000人”。这些客户在过去几年发展迅速,采购规模翻了一番,给企业带来了巨大的效益。随着市场的低迷,每年满足要求的客户越来越少。企业现在希望修改目标客户的筛选规则,优化营销策略。首先是三个KPI:1、主要指标:今年订单金额的副指标:达成率(今年订单金额)/今年的目标金额)这个指标可以和现在的时间相匹配,很简单粗暴的看你的目标客户是否找对了。例如,现在是6月初,但目标实现率只有不到30%,这肯定了问题的存在;2、主要指标:目标客户数量副指标:贡献(目标客户金额)/今年的订单金额)可以看出你想象中的“目标客户”给你带来了多大的贡献,只占今年订单金额的9%,再次确认了问题的严重性。3、指标:目标客户比例(目标客户数量)/最后,根据“二八原则”,80%的收入来自20%的客户。目标客户在这里既没有达到20%,收入更小。“目标用户”需要从以上三个KPI中进行调整。锁定问题后,当然需要修改目标客户的筛选规则,优化营销策略。但是,如何修改呢?我们的数据需要继续拆解。首先,最“粗”的一层就是区分新老客户。我们发现老客户占所有客户的73%,而我们想象中的“目标客户”只占老客户的13%。因此,锁定老客户作为深入挖掘的对象。一方面,老客户对产品的粘性更高,更容易转化;另一方面,维护老客户和转化老客户的成本远低于新客户。因此,在此基础上,我们继续拆分“老客户”群体。先看行业差异,发现制造业和金融业的客户数量和成交量比我们设定的标准——房地产行业更突出。接下来,我们来看看近年来几个行业的交易规模趋势。我们忽略了2018年,因为2018年刚刚过去一半,数据不完整。可以看出,以绿色面积为代表的制造业是最好的;然后,根据交易规模,发现差异不是很明显。没关系。让我们换个角度。气泡图左,横轴为交易次数,纵轴为交易总周期,气泡大小代表金额。我们发现交易次数多,与我们建立关系长,交易金额大,是右上角的蓝色气泡——蓝色代表制造业;气泡图右侧,横轴、纵轴、气泡大小不变,颜色组以“区域”为标准,我们发现以蓝色为代表的“北方地区”排名第一。现在我们可以锁定三个关键词:北方地区、制造业和金融业。那么,还能继续细化吗?左组合图:横轴为年,蓝色为客户,紫色为订单,绿线代表交易金额。我们发现,尽管北方市场的制造业和金融业的客户和订单数量逐年减少,但交易规模却在逐年增加!这说明,虽然我们的客户数量少了,但是质量很高,这里的订单越来越大。右组合图:横轴为年,蓝色为客户,紫色为订单,绿线代表交易金额,如左图,但通过过滤,只留下制造业(因为在前面的分析中,制造业更突出),我们发现制造业客户交易规模明显上升。在这里,事实上,我们已经锁定了新的“目标客户”,并可以描述他们在哪里:然而,尽管我们描述了这些特征,但我们也希望进一步了解特定客户的具体维护方法。数据能告诉我们答案吗?当然!它仍然使用气泡图,但这一次,里面的气泡要少得多——是的,因为只有刚刚筛选出来的北方地区制造用户。横轴为交易次数,纵轴为交易周期,每个气泡代表一个客户,气泡大小代表交易金额。现在我们可以进一步细分这些客户。右上角:交易次数多,交易周期长;已成为我们的“目标客户”,应注重保护和维持关系;右下角:交易次数多,交易周期短;这是我们的“潜在目标客户”,需要长期合作,转向右上角;左上角:交易周期长,交易次数少;这也是我们的“潜在目标客户”,需要通过营销手段刺激多次消费,向右上角转换;左下角:交易次数少,交易周期短;保持正常维护,向左或向右转换。到目前为止,我们已经完成了一系列从商业理解到特征描述的过程。到目前为止,我们已经完成了从商业理解到特征描述的一系列过程。然而,为了实现模型的“优化”魅力,我们还需要一个重要的步骤——行动!根据上述洞察力,制定相应的营销策略,努力经营一段时间,然后将反馈数据放回看板进行验证。

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