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客户关系管理之客户细分理论

发布日期:2020-07-15 13:29:18   来源 : unknown    作者 :unknown    浏览量 :2034
unknown unknown 发布日期:2020-07-15 13:29:18  
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客户细分理论是指企业根据客户的价值、需求和偏好等因素对客户进行分类管理的方法,它是对客户价值理论的继承和完善。进行客户细分后,属于某一类型的客户具备一定的相似性,而不同的细分客户群间存在明显的差异性;细分出的类型仍然是客户价值的体现,如客户信用、客户流失倾向等。

“如果企业不能正确选择客户,所有的销售策略都可能是无效或低效的”,客户细分理论之所以受到重视,就是源于这样的获客背景。另外,数据挖掘技术的发展和企业信息化程度的提高,也让企业认识到收集客户信息并进行分析和分类管理的重要性,尤其是对于服务行业。

模型6:聚类分析模型(方法)

客户价值模型仅仅对客户的价值进行了简单的归类,并没有指出如何进行归类,满足归类的关键条件是什么。客户细分模型即是对价值模型的细化,如满足多少历史消费总额的算高端客户,历次平均消费达多少的算重点客户,消费频次为多少的算常规客户……

依靠主观标准确定可能不符合销售数据预测趋势,依靠手工分析又需要整理大量的原始数据,基于以上两个难点,CRM系统引进了数据挖掘技术。

本节主要介绍数据挖掘中的聚类分析模型:

聚类分析有一个重要特点:输入分析模型的是一组未分类的记录,也就是事先不知道数据对象的结构;通过算法检测多个观测指标,找出数据个案与数据个案之间相似程度的统计量,然后对数据个案进行分组;组内的相似性越大,组间的差别越大,聚类效果就越好。这就是选择用聚类分析来实现客户细分的原因——不必指定价值指标,也不必关心指标权重。可参照<技术扫盲:数据挖掘(Data Mining)>

模型7:客户信用评价模型

根据客户的历史信用资料(回款率、逾期范围等),利用信用评分模型,得到不同等级的信用分数;根据客户的信用等级,确定客户可以持有的金额权限,从而保证收款业务的安全性。

具体实施方法可参照价值评价模型或聚类分析模型。

模型8:客户流失倾向预警模型

该模型的关键点在于客户流失警戒点的确定,即满足哪些条件可构成客户流失评判标准。

其次是客户挽回策略的制定,通常需要与SCRM系统相关联,针对流失客户提供自动化营销协助,如短信问候、邮件关怀等等。

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