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數據庫營銷推廣三部曲

2006-04-29 00:00:00厲春雷羅建幸
銷售與管理 2006年11期

數據庫推廣各類技術的障礙已經掃除,且費用越來越低,企業如何建立數據庫?為什么企業購買了CRM軟件作用卻不理想?如何甄別顧客,對不同的顧客群體進行個性化的溝通與推廣?

在這個從大眾營銷(以寶潔、可口可樂、娃哈哈等大眾媒體投放型品牌為代表)到如今分眾營銷的年代,顧客數據庫的重要意義已無須贅言。2005年資料顯示,在美國幾乎所有的零售企業,80%的制造和服務業已經開展數據庫營銷。

但是,縱觀國內的企業界,很少看到顧客數據庫營銷推廣的經典案例,多數企業數據庫營銷推廣停留在紙上談兵的階段。

若在十年多前,電腦遠未普及,相應的數據庫分析軟件也尚未出現,而且沒有一對一高效的溝通平臺,企業組建顧客數據庫并進行推廣的技術難度高;而今,顧客數據庫的組建維護、數據分析及營銷推廣,不僅技術上非常容易,而且費用也在大多數企業的可承受范圍之內。

那到底如何利用數據庫進行營銷推廣呢?組建、分析、策略推廣,此為數據庫營銷推廣三部曲,步步相連,環環相扣,缺一不可!

一、組建有效顧客數據庫

組建顧客數據庫,這是數據庫推廣基礎的基礎,看一個企業對數據庫營銷的重視程度,首先看該企業如何收集、甑別顧客數據,管理維護數據庫。

1、收集:這是力求面廣的過程。

盡一切可能收集眾多顧客的眾多信息,如年齡、性別、職業、收入、學歷、愛好、性格、習慣、價值觀、電話、地址、EMAIL等等,總之多多益善;動用企業所有可利用的資源大范圍收集顧客信息,如直接購買顧客資料、異業交換顧客數據、吸引顧客主動申請等等。

善于數據庫營銷的某高端奶粉廠家就總結了以下六種客戶數據來源,并將客戶資料的數量作為營銷隊伍KPI指標進行考核。

*直接購買(從醫院、計生委等部門獲取)

*吸引顧客主動申請為會員(成立會員俱樂部,人會直接送禮品)

*異業交換或索取(如與早教、寶寶攝影機構、嬰童店擁有的數據交換或索取)

*通過現場導購促銷、市場調查等活動獲取

*通過免費咨詢電話獲取(打電話詢問的幾乎都是企業潛在或現實的顧客)

*通過網絡獲取(吸引顧客注冊,咨詢等)

服務性行業(餐飲、美發美容、休閑娛樂業等)則可以采用優惠甚至免費消費的促銷形式吸引顧客主動填寫資料,以獲取顧客詳細信息,同時異業交換或索取顧客資料等方式。

而先天條件優越的電信公司似乎不怎么重視顧客數據庫,手中直接擁有上億客戶的資料,可惜僅僅停留在姓名、性別和地址階段,至于客戶的學歷、職業等相對簡單的信息也無從查找。

2、甄別:這是力求精的過程。

一方面,各種途徑收集上來的顧客資料不一定都是真實的,企業應該安排人手通過電話復核、資料邏輯比較等方式全面或抽樣監測顧客資料的真實性。

另一方面,更重要的,企業的資源有限,不可能滿足所有顧客的需求,而只能重點滿足目標顧客的需求。針對收集上來的顧客資料,企業要根據事先鎖定目標顧客的生理、心理、行為特征進行篩選、分類,不吻合目標顧客條件的,該舍棄的舍棄,該忽視的忽視;根據與目標顧客鎖定條件的吻合度,將搜集到的顧客資料分為A、B、C和淘汰四類。

如某化妝品的目標顧客是年收入3萬元以上、大專及以上學歷、追求時尚的25—35歲白領女性,則顧客數據庫中3萬元以下的,大專以下的,25歲以下的,35歲以上的,普通藍領職位的女性顧客資料只能被歸納為C類客戶甚至淘汰。

每一個顧客類別重要性的精確界定,這一甑別環節不可或缺,每一顧客的背后,意味者企業一對一針對性的不少的推廣投入。而不同顧客重要性類別的甑別、歸類,直接影響到以后各種推廣溝通費用的浪費比例、銷售的成功率以及終極營銷效能問題。

3、數據管理。

至少擁有一套先進的CRM軟件,方便大量顧客資料的錄入、查詢、篩選,同時要時時更新。一些企業一時頭腦發熱,想開展數據庫營銷,結果獲得了一些顧客資料后就沒有了下文,不去系統的維護更新。

二、深入分析數據庫

CRM軟件一般只提供數據錄入、查詢、更新等基本數據管理功能,可惜沒有基于數據庫的各類分析功能。沒有了分析功能的數據庫,就好比守著一塊金礦而不知道怎樣挖掘,那么如何發揮數據庫應有的價值與作用?

一方面企業要尋找或開發合適的數據分析軟件,讓數據說話。優秀的數據分析軟件不僅有一些基本的數據處理、挖掘等功能,具備界面生動、簡單易學、反應快速等特性,而且能提供預警、預測等高級功能。

另一方面,企業必須擁有懂數據分析更懂營銷的高級復合型人才,只有這樣的人才才能在客觀的冷冰冰的數據與復雜多變的顧客需求、形式多樣的營銷策略之間建立橋梁。

普通的數據分析包括趨勢分析(了解過去),比重分析(判斷輕重緩急的依據)等。

相對高級的數據分析包括回歸分析、交叉分析等,特別是交叉分析在營銷業界被廣泛的運用。如分析顧客收入與需求、年齡與需求、職業與需求、性別與需求、學歷與需求之間的關系等。

更高級的數據分析是深度挖掘發現型分析,包括因子分析、差異分析、聚類分析。

數據庫中,年齡、性別、職業之類顧客特征比較容易獲取,難的是顧客群體的心理特征,面對千千萬萬的顧客,如何判斷他或她是價格敏感型的?追求情調的?熱愛運動的?注重健康的?……

只有通過數據挖掘技術,進行大量的分析歸納,才可能尋找出不同價值觀、不同心理偏好為特征的顧客群。比如在零售業,分析顧客的購物清單,假設清單中80%的商駐足者或許就是你的潛在客戶品都是超市的特價商品,就可以將其納入價格敏感一群;追蹤顧客的購買歷史數據,發現某顧客常常購買有機食品、運動裝備、保健品等,就視之為注重健康一族。

這種基于共同心理特征的數據挖掘分析,代表著營銷數據分析的最新方向。

三、基于數據分析的推廣

如果數據庫的收集維護不是為了市場推廣,則數據庫營銷必然失去意義。數據分析找出各類的顧客群,找出各種影響購買行為的因素后,有針對性的采用各種推廣策略,最終可達到維護顧客忠誠、拉攏新顧客、提升品牌、促進消費等各類目的。

首先。對目標顧客進行再分類。

英國的特易購公司,根據顧客的生理、心理、行為等特征,將數千萬顧客劃分為年輕學生、家庭主婦、注重健康的、愛好運動的、實惠的、情調的、忠誠的、游離的等80個顧客群類別。不過,對一些僅有幾百幾千個顧客的餐飲、美發等服務性企業而言,只需根據現實及潛在消費力的大小分為A、B、C類客戶群即可。

其次,對不同顧客實施不同的推廣策略。

在零售業,對實惠型的顧客群寄送特價、特別優惠券,對注重情調的顧客群組織浪漫的party,對重視健康的人群寄送新到有機食品樣品,對剛有寶寶的家庭則推薦寶寶食品和用品組合套餐等。

在通信業,對高端商務客戶,則采用積分獎勵送培訓券、財經書籍等;對打工一族則力推低價長途套餐,開展訂套餐送大獎活動;對學生群體則開展短信、彩鈴創作大賽等多種推廣策略。再仔細一點,對高端商務客戶可進一步根據通話特點、個人喜好提供機場貴賓室服務、享受健身俱樂部優惠等延伸服務。

在餐飲業,對老顧客實施忠誠獎勵計劃,如就餐滿五次送一次免費就餐,滿十次送三次就餐;對游離型、新顧客可實施來就餐送新菜肴一盆,現場打9折等活動;對注重營養的顧客贈送一些養生之道的書籍,對注重美麗的女士推薦能美容的食品等。

只要企業注重數據庫營銷,重視不同顧客的心理、行為特征,一定會設計出因人(或人群)而異甚至能與顧客互動的各類推廣策略。

考慮到時間、溝通費用等成本代價,特別是對具有海量顧客群的企業而言,如電信、銀行、零售業等,真正一對一定制個性化推廣策略并不現實。數據庫營銷推廣只能有限靠近一對一個性化推廣。

最后,與顧客溝通。要善用新的推廣媒介、手段。

推廣的常規手段包括買贈、抽獎、積分獎勵、免費試用、特價、優惠券等,應該根據顧客群的特征有針對性地創新運用。

以顧客的生日為例,這是許多顧客內心希望被重視的日子,如果在這一天(精確鎖定顧客生日的那一天進行推廣,這只有開展數據庫營銷的企業能辦到,依賴大眾傳播的企業則無可奈何)企業給以顧客熱情的問候并給以特別的推廣優惠,是不是更能讓顧客感動?

如零售店推廣:“今天(生日)來購物所有商品8折還送鮮花”;美發美容店:“生日免費美發(或美容),以示祝賀”;電影院:“生日免費看電影”(來自香港的UME影院就堅持這一小小的生日推廣優惠,效果出奇的好);餐飲店:“今天來就餐,免費送蛋糕,餐費折上折”;電信:“今天打電話,接聽免費,打出5折收費”等等。

傳統的基于數據庫的顧客推廣媒介(不包括以廣告、公關新聞為主的電視、報紙等大眾傳播媒介)包括電話、信函郵寄、小型聯誼會和講座,這些媒介形式相對費用高,效率低?,F在,短信群發與EMAIL群發這兩大新的信息媒介的發展,更為數據庫營銷推廣加油助跑。

短信群發與EMAIL群發:1、費用低,EMAIL群發不必付費,短信群發低至0.01—0.02元一條,平均到達每個目標顧客的費用僅僅是電話或信函費用的幾十分之一。2、速度快,即發即到。3、命中率高,幾乎100%的目標顧客都會收看?,F在,越來越多的企業針對目標顧客群利用短信群發和EMAIL展開生日問候,促銷信息告知等各種推廣活動。(特別說明:筆者強調的短信和EMAIL群發是發送給有現實或潛在需求的目標顧客,而不是現在社會上到處泛濫的垃圾短信和垃圾EMAIL)

另外,在線即時雙向溝通的目標顧客QQ群、MSN群、旺旺群、UC群等都是企業可利用的數據庫推廣信息發布并與顧客互動溝通的平臺。一些目標顧客主要是網民的高科技公司正悄悄的利用這些在這免費且高效的新媒介發布各類推廣信息。

簡而言之,伴隨信息科技的高速發展,數據庫的收集、組建、維護管理,數據深度分析軟件的應用,短信和EMAIL群發等新溝通平臺的普及,數據庫推廣各類技術的障礙已經掃除,且費用越來越低,大至通信、金融、保險等巨型公司,小至一些餐飲、美發小店,越來越多敢于接受新事物的企業已經開展吻合行業特點的數據庫營銷推廣。

責編/謝海峰

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