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基于RFAT模型的加油站客戶分類定價營銷策略

2020-03-04 05:17:20王永祺中石化山西石油分公司山西太原030024
化工管理 2020年2期
關鍵詞:分類價值策略

王永祺(中石化山西石油分公司,山西 太原 030024)

0 引言

加油站是為機動車輛提供服務、售賣汽油、柴油或機油的補充站,由于在加油站中參與營銷的產品大多數為石油產品,因此具有易燃、易爆、易泄露等風險存在。同時,加油站不僅是提供成品油的直接銷售和服務的終點部位,同時也包含了對客戶的管理和市場營銷的重要陣地[1]。隨著現代化技術的快速發展,在大數據環境下,加油站的營銷數據逐漸精細化、現代化,但加油站對客戶的分類和定位營銷還存在某些方面的弊端。例如在營銷當中,客戶的分類標準不夠統一,導致客戶的分類復雜,容易造成同一個用戶處于不同的兩種或多種分類當中,嚴重影響用戶的體驗感受,更進一步導致加油站的營銷金額達不到預期。因此,針對這一問題,本文基于RFAT模型提出一種新的加油站客戶分類定價營銷方法,根據不同的用戶特征分類制定不同的營銷策略[2]。傳統的客戶分類營銷主要是以用戶消費的金額以及消費數量進行劃分,這種分類方法簡單且易于操作,但這種僅從一個維度對客戶進行劃分的方法,往往忽視了客戶潛在的消費能力及價值,因此造成了大量的損失,而本文利用RFAT模型從客戶的當前價值和潛在價值兩個方面對其進行分類,從而根據精準的分類找出對應的定價營銷策略。

1 基于RFAT模型的加油站客戶分類定價營銷方法設計

首先根據需求在設計基于RFAT模型的加油站客戶分類定價營銷方法時首先要找準分類的三個目標,分別是對客戶的準確定位、對客戶需求的特征分析以及通過精準分類提出對應定價營銷策略。

1.1 基于RFAT模型對指標權重分配

在加油站客戶價值RFAT模型中,結合加油站對成品油銷售的特殊性質,在RFAT模型中分別劃分R、F、A、T四個不同的變量[3]。其中變量R表示為客戶最近一次在加油站進行消費的日期距離當前日期的時間間隔;變量F表示為客戶在規定時間范圍內在加油站消費的頻率;變量A表示為客戶平均每次的消費金額;變量T表示為模型當中添加的新變量,用于判斷客戶在加油站的消費趨勢以及活躍程度。變量T的計算公式為:

式中:n為某客戶在規定的時間范圍內在加油站的消費次數,且n取值為大于1的常數;tn-1為客戶兩次在加油站消費的時間間隔,并且當T為0時為客戶的消費行為屬于一種固定模式。當T<0時,客戶的消費時間間隔處于不斷延長的狀態;當T>0時,客戶的消費時間間隔處于不斷縮短的狀態。

在對RFAT模型中的各項指標權重進行分配時,將加油站中的成品油零售行業中的特點以及具體公司的發展戰略重心結合,進行綜合考慮。根據實際的情況進行適當的修正,本文初步將其指標的權重分配為W變量R:W變量F:W變量A:W變量T=0.3:0.2:0.4:0.1。

1.2 選擇客戶樣本

根據加油站客戶管理原則,在每個加油站消費的客戶都屬于各自加油站所屬的客戶管理對象。根據這一原則,從某加油站的大數據當中隨機抽出連續三個月的客戶消費明細。某加油站客戶消費油品類型及銷量所占比例為:-50#柴油銷量占比1.28%、-35#柴油銷量占比3.28%、0#柴油銷量占比4.29%、+5#柴油銷量占比7.02%、92#汽油銷量占比48.57%、95#汽油銷量占比32.38%、98#汽油銷量占比3.18%。

由上述油品銷量占比可以看出,在該加油站消費的客戶油品類型結構當中,汽油的所占比例在80%以上。因此,可以初步判斷出,選擇的客戶樣本主要消費更偏向于汽油。并且,在汽油品類中92#汽油的客戶消費量最多,由此可以得出,本文重點研究的客戶類型為購買92#汽油的消費群體。在實際營銷當中,應從眾多客戶當中首先篩選出購買92#汽油的客戶,再將其中購買記錄超過1次的客戶記錄,從而獲取最終的客戶樣本。

1.3 確定客戶價值分類及分布

確定客戶的價值分類首先根據表1中的數據,將每一位客戶對應的RFAT數值分別與其對應的權重相乘,再將結果導入到聚類軟件當中,從而確定R、F、A、T對應的四個聚類中心,當以R為聚類中心時,聚類結果分別為19.2845、19.2157、12.2485、16.2358;當以F為聚類中心時,聚類結果分別為:21.2584、23.2258、7.2648、7.4852;當以A為聚類中心時,聚類結果分別為:25.1584、13.2597、14.2594、24.2487;當以T 為聚類中心時,聚類結果分別為:6.2184、5.2987、5.3684、5.2184;客戶消費價值綜合分數分別為:68.219、61.284、40.254、52.318。

由上述數據可以看出,客戶現階段的購買行為決定該客戶現階段對加油站成品油的售賣終端的價值比重。為了更加深刻的描述四種不同類型客戶的特征,在從現階段價值分析后,還應從另一個維度,客戶潛在的增值能力進行分析[4]。因此,本文提出的基于RFAT模型的加油站客戶分類定價營銷方法要將RFAT模型中的F*A定義為現階段客戶的價值,而客戶潛在的增值潛力與客戶現階段的購買頻率以及客戶在未來階段的購買傾向性均有密切的聯系,因此,再將F*R*T定義為客戶潛在增值潛力。在定義當中的高、中、低三種不同等級價值分布分別為:低等級價值[0,2,5);中等級價值[25,35);高等級價值[35,+∞)。分別將上述的聚類結果進行標注,并填在對應的位置。將四種不同聚類中心類型的客戶級別進行分類,分別為現階段價值高增值能力高客戶、現階段價值中等增值能力高、現階段價值低增值能力低以及現階段價值中等增值能力低,從而方便后續對不同客戶類型進行精準的營銷策略選擇。

通過上文分析可以得出,客戶的價值聚類中心結果與加油站的成品油品類之間有著密不可分的聯系,兩者相互影響、相互作用[5]??蛻舻膬r值分類影響著成品油的平均定價標準、影響著成品油價格波動的上下幅度,而平均定價的標準和波動幅度又會進一步影響客戶的價值波動變化。因此,通過對聚類中心的數據進行分析可以得出,在制定營銷策略時,應當更加關注客戶的消費能力特點和成品油的價格標準、幅度之間的關系,從而通過對不同類型的用戶的消費需要,更加準確地匹配對應的營銷策略。

1.4 根據價值分類精準選擇定價營銷策略

根據上文可知,將客戶的消費等級劃分為四種不同的類型,下面將分別對著四種類型提出具有針對性的營銷策略。

第一種,現階段價值高增值能力高客戶:這一類型的客戶對于加油站成品油的價格變動敏感度相對較低,通常情況下,政策中的價格直降對這一類客戶的吸引程度不高。但這一類型的客戶對于成品油價格的承受能力更高,單次的加油量更大,消費金額更高。因此,針對這一類型的用戶更適宜采用消費金額等級獎勵政策,消費約高,回報越高[6]。同時,這一類型的客戶對于加油站品牌的忠誠度更高、更加注重對產品以及售后服務的品質,從而對品牌產生了依賴性。針對這種類型的用戶應當與其保持并發展與客戶之間的聯系,加油站可為這一類型的用戶單獨建立高等級的客戶檔案管理,增加對客戶的人文關懷,從而使其與加油站在交易關系之外,與加油站公司產生情感上的維系關系。

第二種,現階段價值中等增值能力高:這一類型的客戶占總體客戶的比例較少,但存在潛在增值能力高的現象。這一類型的客戶與第一種相比,在加油站單次消費的金額不多,但加油頻率較高[7]。因此,針對這一類型客戶價值的提升,主要在于提高單次加油的量,而降低加油的次數,同時增加加油站與客戶之間的粘性。主要營銷策略可分為兩種形式,分別為:第一種,采用加油量加滿優惠活動,對于一次性加滿車輛油箱的客戶,可以采取適當的價格折扣優惠或者通過贈送加油站附屬便利店的商品從而實現優惠;第二種,采用贈送電子代金券的方式,在規定的有效時間內,通過上一次加油獲得的代金券可用于下一次的加油抵扣當中,從而鼓勵這一類型的用戶重復的到該加油站進行消費。

第三種,現階段價值低增值能力低:這一類型的客戶從現階段的價值體現進行分析可以看出,其加油的頻率是四種類型客戶中最低的。但同時,單次加油的量又是四種類型客戶中最高的[8]。再從潛在的增值能力進行分析,這一類型的客戶近期購買成品油的時間較低,同時購買的趨勢指標也較低。因此,可以說明,這一類型的客戶具有較強的消費能力,能夠并且愿意接收成品油價格波動幅度較高的時期消費,但并不是該品牌的加油站的忠誠客戶,因此,必須充分發揮出加油站的價格優惠政策以及相關的服務優勢。綜合上述分析,針對這一類型客戶提出的營銷策略應當更加注重引導和維護,加油站積極并引導客戶向依賴品牌的方向上轉變,同時努力增加與客戶之間的粘性,增加轉換的成本。具體方法為:通過消費激勵政策增加與這一類型客戶之間的粘性;發放電子代金券,鼓勵客戶長期、反復的在該加油站進行加油;襯托品牌形象,為客戶提供高質量的產品及相應售后服務,進一步提高客戶心中的依賴度和滿意度;不斷完善加油站的各項新功能,當客戶消費到一定程度時,自動更新客戶的等級,從而讓客戶享受到更多的優惠服務,并將升級通知及時告知客戶。

第四種,現階段價值中等增值能力低:這一類型的客戶對于加油站油價的波動幅度是四中客戶類型中最敏感的,但同時對于成品油的優惠政策關注度較低。由于這一類型的用戶現階段的消費價值最低,且在消費的時間間隔較長,因此加油站容易造成這一類客戶的流失。針對這類客戶可采取的營銷策略為:增加滿額優惠、加滿贈送等優惠政策,提升客戶單次購買的成品油油量;取消復雜的返 及補貼政策,通過更加簡單的方式降低成品油的價格,利用較大的降價幅度刺激這一類型的客戶到加油站消費。

2 實驗論證分析

本文通過理論描述的方式,完成對基于RFAT模型的加油站客戶分類定價營銷策略的提出,缺少可行性的驗證,因此通過對比實驗進一步證明這種營銷策略的可行性。首先將某品牌加油站的最近5年的各項數據信息,例如成品油價格、客戶人數等,統一添加到實驗模型當中,構建一個虛擬的加油站平臺,從中隨機選取10組不同類型的客戶,對其進行模擬銷售。利用本文營銷策略對其中5組進行銷售,利用傳統營銷策略對另外5組客戶進行銷售。同時為了使實驗結果更加具有客觀性,選擇的10組客戶必須是一一對應的。利用實驗模型記錄下兩種不同營銷策略的營銷結果,并將實驗結果中的利用總額進行記錄,如表1所示。

由實驗及結果可以看出,通過對五組客戶的營銷后,本文營銷策略的利潤總額明顯高于傳統營銷策略的利潤總額。在實驗過程中本文營銷策略利用RFAT模型對客戶進行分類,并且從現階段價值和潛在價值兩個維度對其進行分析,從而找出針對不同類型客戶的精準營銷策略,保證了加油站銷售總利潤提高的同時,為加油站日后的發展提供有力的策略支持。

表1 實驗結果對比

3 結語

本文基于RFAT模型對加油站客戶進行詳細的分類,并根據不同類型的客戶為其制定不同的營銷策略,并通過實驗證明了該方法的有效性。同時,為了高質量推進加油站對客戶管理工作的效率,現提出以下幾點建議:建立與客戶價值分類相對應的活動政策聯合機制;構建推動客戶管理發展的數據庫;實現價格與品牌聯動。通過上述三種不同的方式并結合本文的營銷策略,在提高加油站工作效率的同時,提升加油站在消費市場中的競爭力。

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