第一章：数据库营销基础概念

 

一： 什么是数据库营销？

答：以数据为基础的营销方式，通过各类收的数据，挖掘其商业价值，做决策，一般多适用于营销.

 

二：如何运用数据库营销？

答：数据库营销的基础是尽可能使用数据库, 善于思考，灵活分析，发现商机.

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三：数据库营销接触点

     ① 直复营销：一对一营销（短信丶邮件）

     ② 互动营销：了解客户的反应（微薄丶微信）

     ③ 服务营销：客服接待售后服务（旺旺丶QQ）

 

 四：数据库营销（DBM）的比重

 

      1. Mass Marketing（大众营销）：促销时不知道客户是谁

           ① 对客户特性不了解

           ② 对客户的反应不理解

           ③ 对客户粗旷营销単一通道

       2. Data Based Marketing（数据库营销）:促销时知道客户是谁

           ① 维护现有客户的收益丶扩大效益

           ② 对客户的反应(or 无反应)准确理解

           ③ 品牌与客户互动双通道 

 

#DBM的比重高，但同时都需要…为什么？#（大家可以想一想） 

 

 

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四：大众营销的转型…今天的新客户丶即明天的老客户

      ①如果没有新顾客的获得，客户数会逐渐下降！

 

 

五：新客户获取成本 : 既维护一个现有客户 = 7:1

      ① 专注客户维护活动

      ② 另一方面获得新客户的成本【贵】更不能放过机会

 

六：大众营销的转型

     ① 活用DBM（数据库营销）了解业务与各部门的协作

     ② 提供良好服务丶保留现有客户丶增加新客户

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七：市场营销的业务范围

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八：销售（Selling）与营销（Marketing）共同的目标(扩大收益)不同的功能

 

      ① Selling = 销售使命

          •Sales丶Marketer促进与支持销售

      ① Marketing = 激励客户购买的使命

          •Marketer丶Sales都是营销渠道之一

 

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九：数据库营销的目的“营销闭环”（因数分解）

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十：主题和指标的关系

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十一：市场 = 每一个客户（如果你认为是）例如：曾小贤在下图的生命周期

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十二：市场 = 每一个客户（如果你认为是）

 

        ① 新顾客获得: 提高市场占有率

        ② 优良客户培育: 钱包份额的扩大（利润）

        ③ 顾客保留 : 既存占有率的维持(防止市场份额下降丶维护现有客户)

 

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十三：响应率和投资回报率

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十四：业务量的贡献

 

        ① 高响应率丶投资効果最大化=有效的解决方案

        ② 活动同时多数实行=效果实现

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第二章：数据库营销--RFM分析方法

十五：RFM分析方法

 

 

        ① R: Recency   （最近） 从最后一次购买的时间算起

        ② F: Frequency （频率） 一段周期内丶平均访问/购买的次数

        ③ M: Monetary  （金额） 一段周期内丶平均高消费金额

#这个概念最初是用在邮购目录营销，红孩子丶麦考林丶宜家都是此类型#

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十六： RFM数据的创建过程

 

         ① 如何计算分数由公司自定

             • 如何划分整个丶限制每个得分/在何处放置一个下限

         ② 如上面的例子 R5-F5-M5的客户是最重要的客户 

             • 购买体验的新鲜度丶使用频率丶金额贡献度

十七： RFM数据的创建过程，每家电商的情况个不同

 

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十八：RFM分析的方法（等级划分样式）

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十九：RFM有针对性的使用

 

        ① 例如：今年春展?化妆品A的品牌活动?的目标对象

 

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二十：客户分类

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第三章：数据库营销--实施流程

 

 

二十一：实施步骤（图下）

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二十二：1. 数据获取与整理数据--收集数据

 

           ① 关于客户数据

               > 人口统计属性(年齢丶性别丶住所丶联系方式丶交易记录等..)

               > 心理属性(问卷调查数据等心理方面的数据显示丶有关数据使用权限)

               > 行为属性(实体店交易丶网购行为数据与交易数据丶对活动的响应)

           ② 关于商品与服务的数据

               > 公司商品与服务的数据: 对客户购买行为的了解渠道

           ③ 关于渠道数据

               > 每个活动渠道的数据: 客户对各种渠道活动的反应

           ④ 关于整个企业的业务数据

              > 历史的营销活动丶成本信息

              > 各个渠道的运营状态丶成本信息

              > 整体商业活动和盈利能力的最优化执行丶提升客户价值

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二十四：1. 数据获取与整理数据--客户分类（细分的属性变量之间的关系）

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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二十五：1. 数据获取与整理数据-- 客户成长周期

 

           ① 每一个阶段如何分类？

           ② 多样化人生: 孕育各类生活方式

               > 工作方式:毕业丶就业丶失业丶创业...

               > 家庭结构:一生独身丶晩婚丶丁克族丶2代同居...

               > 儿童的教育方式：丶家庭对教育资金的管理...

               > 收入结构的变化(2级分化)丶家庭结构(无儿女丶老年化)...

 

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二十六：2. 分析数据--了解客户行为（客户数量的变化）

 

               ① 一定时期内的客户数量增加/减少

               ② 显示各指标的趋势

                   > 阻止流失是否见效？

               ③ 比较每个部分

                  > 新客户增加与老客户流失对比如何？

                  > 客户流失率最高的是那个渠道？ 

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二十七：2. 数据分析-了解客户（收益的理解1）

 

 

               ① 客户在各个时期的收入丶每个客户的中支出

               ② 收益的分解

                   > 每个渠道的收益如何？

                   > 每类商品的收益如何?

                   > 收益最高的是那部分客户？

 

 

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二十八：3. 营销活动策划--重要的四点

 

               ① 目标 ...筛选目标客户

               ② 活动 ...提供折扣的信息（商品）

               ③ 时机 ...联系客户的时机

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