中国数据库营销误区 -管理资料

管理资料 时间:2019-01-01 我要投稿
【www.unjs.com - 管理资料】

    “所有注重客户的企业都在启动数据库营销!不掌握客户信息的企业,不会分析和利用客户信息的企业,都将在这一轮市场竞争中消失,

中国数据库营销误区

。”北京世纪微码营销咨询董事长兼总裁费建平说。

    这是否有点危言耸听呢?可当传统营销理念由4P转向4C时,当大众广告时代在“窄告模式”的冲击下变得岌岌可危时,我们似乎无法理直气壮地予以反驳。事实上,数据库营销已经为越来越多的国内企业所采用,成为其开拓市场的利器,也同样给国内企业带来强烈的营销思想冲击和震撼。

    有这样一个商业案例。香港丽晶饭店的一位顾客在和丽晶饭店总经理一同进餐时,总经理问他喜欢喝什么饮料,他说“胡萝卜汁”。大约6个月后,当他再次住进丽晶饭店时,在他房间的冰箱里,他意外地发现了一大杯胡萝卜汁。他说:“10年来,不管什么时候住进丽晶饭店,他们都为我准备有胡萝卜汁。最近一次旅行中,飞机还没在香港启德机场降落,我就想到了饭店里为我准备好的那杯胡萝卜汁,顿时满嘴口水。10年间,尽管饭店的房价涨了三倍多,我还是住这家饭店,就因为他们为我准备胡萝卜汁。”

    这是一个很小但却异常生动的例子。一个忠诚客户的诞生,或许就来源于客户的名字、生日、家庭状况、消费习惯、消费时间等信息。建立在这些信息基础之上的营销手段让客户觉得自己是独一无二的,可以享受独特的礼遇,从而提高客户的满意度。

    不仅仅是在酒店业,金融、航空、保险、IT、化妆品、房地产等,几乎所有行业里那些嗅觉灵敏的企业都在通过数据库营销与自己的客户建立起“一对一”的联系,并且享受着这样一种互动所带来的商业成长。

    不仅仅是数据

    关于数据库营销的定义,目前莫衷一是,但是其中较为流行,或者说得到相对高认可度的,是全球著名的整合营销传播大师舒尔茨的观点。他认为,数据库营销,就是企业通过搜集和积累消费者大量的信息,经过处理后预测消费者有多大可能去购买某种产品,以及利用这些信息给产品以精确定位,有针对性地制作营销信息,达到说服消费者去购买产品的目的。

    还有一种观点也比较流行,美国直复营销协会(ADMA)的营销专家将数据库营销定义为:“一种为了在任何地点产生可以度量的反应或达成交易而使用一种或几种广告媒体的互相作用的市场营销体系。”

    新华信数据库营销高级咨询顾问李维晗告诉记者,一个完整的数据库营销过程分成四大块,是一个营销的闭环。

    首先是数据,数据是数据库营销的基石。这些数据可以分为B2B和B2C数据,包括客户的基础数据,姓甚名谁、何处高就、如何联系等;客户的特征数据,包括所属的行业、职责、职位、年龄、学历、房和车的拥有状况等;客户的交易数据,比如,什么时候购买的产品或服务,花了多少钱,买了多少次,投诉了多少次,维修了多少次,等等;还有客户的购买习惯、购买偏好等心理信息,

管理资料

中国数据库营销误区》(https://www.unjs.com)。

    第二个环节就是数据管理。李维晗介绍说,来自不同渠道、不同格式的数据,如何整合是一个大问题;随着时间迁移,数据的准确率不断下降,如何鉴别不同批次数据的置信度;不同数据源的数据字段定义不同,如何进行规范化处理;不同数据针对同一主体,如何进行查找、合并和删除冗余数据,最终要达到“数据的统一、字段的规范、数据的准确和完备率,并对其进行动态更新”。

    第三个环节,也是非常关键的一个环节是数据分析。“一般在营销这一块,我们是基于客户生命周期来做数据分析,实现企业价值的最大化。将客户分成潜在客户、常用客户、需保持客户、流失掉的客户。”李维晗说,“首先是客户细分,明确产品对应的是哪些客户。其次是客户价值细分。哪些客户是最有价值的,通过各种渠道来获得数据,获得客户特征,从而得以回过头来指导营销。接着是交叉销售和向上销售,测算两个产品组合间的概率,最大限度地挖掘客户的价值。还有流失阶段的保持,通过对流失倾向做细分,以价值和流失倾向为二维,建立一个二维矩阵,高价值客户要尽力挽留,低价值的就可以放弃了。”

    沃尔玛有一个“啤酒和尿布”的经典案例。沃尔玛通过建立数据仓库,按周期统计产品的销售信息,经过科学建立模型后提炼出决策层需要的数据。结果发现,每逢周末,位于某地区的沃尔玛超市啤酒和尿布的销量很大。进一步调查表明,在美国有孩子的家庭中,太太经常嘱咐他们的丈夫下班后要为孩子买尿布,而丈夫们在买完尿布后又顺手买下了自己爱喝的啤酒,因此啤酒和尿布一起购买的机会大增。之后该店打破常规,将啤酒和尿布的货架放在一起,使得啤酒和尿布的销量进一步增长。在李维晗看来,这就是数据挖掘、数据分析功效的最好佐证。

    “现在很多企业做不好数据库营销是因为,首先它们找不到数据,找到了数据又面临海量数据信息的管理问题,之后这才能落实到数据分析环节,而真正能从中得出营销指导性意见,最终建立有效商业模型的少之又少。比如银行、电信等企业的数据相对来说是比较完备的,关键是如何挖掘数据背后所隐含的信息。”

    最后一个环节,就是常规的营销活动,“通常有7个方法,DM(直邮)、EDM(电子直邮)、传真、短信、网络、活动和电话”。

最新文章
推荐文章