个性化营销

　　 　顾客关系管理是一种连续的营销沟通、实时的营销活动。顾客关系管理的关键点在于发现什么能够给顾客带来效用，并尽力满足顾客的这些效用。因此，顾客关系管理最主要的任务是：

　　1． 搞清楚与某一笔生意相关的顾客价值。

　　2． 了解这些价值对于每一类顾客的相对重要程度。

　　3． 判断如果提供这些价值对公司利益能否产生积极的影响。

　　4． 以顾客愿意接受的方式与顾客进行交流，为每一类顾客提供他们需要的价值。

　　5． 测算结果，验算投资收益。

　　顾客关系管理的过程实际上是一个不断寻找方法，从顾客的角度增加顾客关系价值的过程。这意味着我们必须了解他们并为他们提供个性化的服务。

　　现在，忠诚营销、消费积分以及价格折扣越来越普遍。一家公司向顾客提供任何形式的价格折扣，他的竞争对手马上就能模仿。相反，顾客关系管理不容易被竞争者模仿，因为顾客与公司的关系是建立在事先与公司的对话交流之上的，对于顾客而言，这种关系是非常个性化的。

　　注重与顾客交流

　　一个成功的顾客关系管理方案需要公司高层人士的支持。除此之外，顾客关系管理需要全公司人员的尽可能多的了解，并经常进行事前交流，全公司人员分享信息，共同交流顾客关系管理营销中成功的经验和失败的教训，即使没能完成任务，也是一次学习的机会。

　　这里很关键的一个词是“全公司”。要取得顾客关系管理的成功，必须让全公司所有的人都参与进去，并且让每个人都明白：这样做对于他们每个人和他们的顾客都有好处。

　　从顾客的角度来看，当调查人员代表一家公司询问顾客对公司产品或服务的意见时，这已经不算是调查了，而是在与顾客进行面对面的交流。

　　对于顾客来说，怎样进行调查，调查表格中包括什么内容，采取什么方式，都表明你对顾客了解多少，并且把他们看成什么样的顾客。如果你公司的网站非常简陋，速度也很慢，顾客就不愿意再次登录到你的网站。如果你的公司寄给顾客一封邮件，信封上写有顾客的个人地址，里面却是一封以“尊贵的顾客”开头的信，以一种好像从未与顾客联络过的语气询问顾客他们曾经购买过你公司的什么产品，并且使用这种产品多长时间了。这样的调查方式无疑将会产生非常不理想的结果。

　　进行顾客关系管理首先要搞清楚：顾客与你的公司建立业务关系的价值何在。要搞清这一点就需要进行一些价值分析，这些价值分析要建立在大多数顾客满意的基础之上，不仅仅要能回答顾客的一些问题，得出一些数字，最关键的是弄清楚各种类型的顾客需要什么样的增值服务。

　　寻找有利可图的顾客

　　一些顾客，他们的购买决策只受价格因素的影响，如果别的商店商品价格比你的低，他们会马上离你而去。有些顾客更关心商品的质量、价值、服务、购买时间以及由于拥有优先级而享有的价格优惠。

　　你无需与所有的顾客建立关系。重要的是弄清你的顾客是什么类型的？这种类型的顾客有多少？

　　寻找最有利可图的顾客实际上需要两个步骤。

　　首先，分离出毫无忠诚可言，只关心价格的交易顾客，避免花费无谓的资金。优秀的营销软件系统能够通过计算单个顾客的累积销售的总边际贡献和折扣百分比来追踪顾客。

　　剔除了这些价值不大的顾客以后，就可以分析剩下来的关系顾客了，并且开始着手确定与这些潜在的最有价值的顾客进行顾客关系管理的营销目标。全部的盈利性关系顾客可以划分为三类：

　　1． 给公司带来最大盈利的顾客。

　　2． 带来可观利润并且有可能成为公司最大利润来源的顾客

　　3． 现在能够带来利润，但正在失去价值的顾客。

　　数据库营销的最基本工具之一是“货币十分位分析”：是把顾客划分为10等份，分析某一段时间内每10％的顾客对总利润和总销售额的贡献率。这种分析验证了帕累托定律，即20％的顾客带来80％的销售利润。

　　进一步分析顾客盈利性的方法是“购买十分位分析”：把总销售和总利润划分为10等份，显示有多少顾客实现了10％的公司利润。这种分析显示实现了公司 10％的销售额仅仅需要1％左右的顾客就够了，而实现10％的销售利润连1％顾客都不用。这样，如果一家公司拥有15万潜在关系顾客，仅仅1500个顾客就贡献了公司10％的销售利润，这对于开展关系管理来说是一个并不困难的顾客群。

　　经过以上这些分析，现在我们明确了下面三类最有盈利性的顾客群。

　　1． 那些给公司带来10％销售量，能给公司带来最多盈利的顾客是顾客关系管理营销的首要目标。

　　2． 占公司销售额和销售利润40％～50％的顾客。这部分顾客能给公司带来可观利润，并有可能成为公司最大的利润来源。

　　3． 第三类顾客是那些虽然能带来利润，但却正在失去价值的顾客。如果对这些顾客进行特别的关照和交流，也许可以增加他们的购买量，但是与大量的营销开支相比，可能显得太过昂贵，不值得。

　　完成顾客关系管理定位分析以后，下一步就是怎样定位顾客关系管理营销的目标，针对那些每月或者每周都能带来固定业务量，以及那些虽然还没有决定是否购买，但是一旦作出购买决策将会给公司带来大量利润的顾客设计出不同的营销方案。

　　数据分析细分顾客群

　　在营销领域里，数据分析有三个用途：顾客描述、目标营销和一揽子市场分析。数据分析是一种进行贡献分析的技术工具——分析、检验单个顾客或群体顾客购买的特定产品的盈利性。

　　在顾客描述中，公司的目标是要明确优秀顾客的特征，以便预测谁将成为优秀的顾客。数据分析能在顾客数据库中寻找到模式，加速并简化上述过程。

　　在目标定位的过程中，数据分析能够明确那些已经转向公司竞争对手的顾客具有什么样的特征，从而帮助公司开展顾客关系管理。这样公司就可以采取相应的措施，留住那些可能弃公司而去的顾客。

　　一揽子市场分析可以帮助零售商了解顾客可能会同时购买哪些产品。数据分析使他们懂得在哪些商店里的哪些位置应存放哪些产品。通过了解能吸引某一顾客群的产品组合，我们就能知道这些顾客最注重的是什么。掌握这些情况后，我们就可以充分地利用顾客的资料更好地为顾客提供服务，为他们提供他们认为有价值的购买建议。

　　运用数据分析来解决商业问题有6类模型：分类、回归、时间序列、分组、联合分析和序列发现。分类和回归主要用来预测，而联合分析和序列发现用来描述数据库中的行为模式。分组既可用于预测，也可用于描述。

　　“分类”是将实例分配到组，然后利用数据找出能够反映这一组中所有实例都具备的共性特征。

　　“回归”是利用现有的数值预测其他变量值。“时间序列”也是如此，只不过，这里加入了时间因素，构建出各时间段之间的一种层次，反映过去与未来的相关性。

　　“分组”是跟踪数据库中不同组的顾客信息，找出彼此之间有区别或者类似的组。

　　“联合分析”揭示出一起发生的事情，它可以用来进行“一揽子市场分析”，就像我们经常说的那样：“男人买尿布时会捎带买瓶啤酒。”

　　“序列发现”用来衡量关联性并预测日后的扩展销售——假如有个顾客买了一台大屏幕彩电，有30％的可能他会在90天之内升级他的音响系统。