数据模型在电商CRM中的应用

　　目前我所知道的电商的一些情况是：

　　1.一个新客户引入的成本30~50，独立B2C更高;

　　2.淘宝付费推广流量大概1UV=1元钱，直通车的出价机会都上1块钱了;

　　3.首焦+硬广虽然贵，但是依然很多人会投，ROI1.5是均值，能到3已经是超神了;

　　4.淘客越来越趋向于大卖家和爆款的推广，中小卖家流量来源越来越有限;

　　5.自然搜索仍然是大家努力的方向，天天想着打造爆款。

　　因此，越来越多卖家关注和开始建立品牌/店铺的CRM体系。原因如下：

　　1.维系一个老客户复购的成本，是引入一个新客户的10分之1;

　　2.老客户客单价显着高于新客户，我对大部分店铺的诊断都证明这一点;

　　3.老客户更多的选择静默下单，客服压力小(这个卖家心理有数);

　　4.老客户了解店铺产品，退换货率更低，DSR评分和评价给得更好;

　　但是，这当中存在哪些问题呢?

　　1.大部分卖家CRM没有经过完整的数据分析，甚至初步的也没有;

　　2.大家的CRM仍停留在促销发短信，大促发多几条短信的阶段;

　　3.普遍没有对客户进行细分，不知道客户生命周期的重要性和不知道如何细分;

　　4.没有对客户价值进行划分，高中低价值客户同一而论;

　　5.没有用心思考是否有比打折和优惠券更好的复购刺激方案;

　　怎么解决呢?以下内容可以帮助大家把CRM策略由粗放转为精细。

　　另外，本文很多地方是结合数据分析与数据模型基础上的，可能需要你花点时间百度、谷歌，所有的CRM策略都应该建立在数据分析的基础上，这样才能获取最大的效益。

　　1.随着客户购买次数的增加，客单价与客单件都有逐渐提升，这个是有价值的规律，意味着你客户粘性做得越好，客户的回报给你越多;

　　2.唤醒一个回头客户比新客户创造更多的盈余，这个是从成本角度考虑的，已倍行业证明;

　　3.客户每增加一次购买，复购率显着提升，买得越多，越回来买。这个就跟吸毒一样，第一次吸毒，很容易就戒了，很少会吸第二次，吸第二次就很大可能继续吸下去;

　　4.1次购买到2次的回头，是最需要提升的环节。这个大部分卖家的情况是一致的，就是新客户2次回购率非常低，但是2次 到3次就比较高了，这个是我们称为“洗客户”的过程，不断把忠诚客户洗下来。出现这个问题其实很简单，因为在淘宝做是需要自然流量的，自然流量是需要爆款 的，爆款是需要打折的，那么大部分够买爆款的客户(包括聚划算、淘金币、天天特价，几乎还有其他所有的淘宝活动来的客户)是因为价格因素来购买的，对频道 和活动(例如聚划算)的依赖性远比店铺要高，所以他们最喜欢的店铺是“聚划算”和“淘金币”，并不是你们的“XX旗舰店”和“XX专营店”。这个问题的解 法下下面会说到，就是划分客户价值。

　　1.这个图很好理解吧，把说有购买过2次的客户拉出来，然后计算他们购买第二次时距离第一次购买的时间间隔，然后把这些时间间隔做一个图。我们发 现，30%的客户在首次购买后的26天内进行复购，27天-133天的也占30%，134天到404的占30%，405天以上的占10%。说明什么问题 呢?说明距离首次购买的时间越长，复购的可能性越少。这个做CRM的都知道，是废话来的，有价值的是如何按照这个购买间隔划分出不同生命周期。

　　2.按照3(30%)331的方法，把购买间隔以划分，得出4个生命周期，不同生命周期的策略如下：

　　活跃期：保证接触频次，但不是促销和折扣刺激为主;

　　沉默期：保证接触频次，进行少量的营销刺激;

　　睡眠期：控制有限接触，通过大折扣活动挽回;

　　流失期：屏蔽接触，只在大促时备用;

　　1.在划分生命周期的基础上，我们已经解决了大部分客户细分的问题，如果店铺客户数不是很多的话，划分到生命周期已经ok了，但是如果店铺的客户数很多，产品线和价格带够长的话，则还可以根据首次购买客单价进一步对不同生命周期的新客户进行细分;

　　2.这个细分我是用SAS跑决策树得出来的，方法大家也不要纠结，统计软件的使用我也没办法一次性的教会大家，但是这个规则派友们是可以借鉴的，对客户进行划分只要方向是对的，数值差个几十块其实是无伤大雅的。

　　3.对于购买1次的客户，总体复购率是19.3%，通过“决策树”对首次购买金额进行细分;

　　4.其中首次客单价412元的客户，复购率为26.2%，显着高于总体客户，应重点维系;

　　5.149元首次客单价<412元，复购率稍高于总体客户，应次优先维系;

　　6.首次客单价149的客户，复购率仅为12.4%，属于低价值客户，作为后备维系对象;

　　1.根据上面的分析，按照首次客单价区分优先级对客户进行维系的复购率显着高于没有规则随机筛选客户的复购率;

　　2.根据首次客单价进行精确营销，可以确保“用最小的营销成本，挖掘最大的老客户价”

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