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与大数据相结合的CRM营销分析(下)

与大数据相结合的CRM营销分析(下)
三、提升客户价值——交叉销售

        企业与其客户之间的商业关系是一种持续的、不断发展的关系。同时,可以有很多种方法来优化、延长这样的关系。在维持关系期间,增加互动,并且从中获得更多的利润。而交叉销售就是实现的“手段”,即向现有的客户提供新的产品和服务的过程。

        在交叉销售活动中,通过CRM系统的数据挖掘可以帮助企业分析出最优的销售匹配方式。在企业所掌握的客户信息中(尤其是购买行为),可能包含着客户决定他未来购买行为的关键,甚至决定因素。

        通过数据分析与挖掘可以得到最优且合理的销售匹配。相关分析的结果可以用在交叉销售的两个方面:一方面是对于购买频率较高的商品组合,找出那些购买了组合中大部分商品的客户,向他们推销“剩余的”商品;另一方面是对每个客户找出比较适用的相关规律,向他们推销对应的商品系列。

四、保持客户——客户流失分析

        随着企业竞争越来越激烈,企业获取新客户的成本不断上升。对大多数企业而言,获取新客户的成本远超过保持现有客户的费用,保持现有客户的工作越来越有价值,这已经成为大多数企业的共识。

        为保持优质客户,需要先辨识优质客户。通过前面的客户细分就可以完成这项工作,分析出客户盈利能力,辨识和预测客户的优劣。当能够辨识出客户的优劣时,首先根据已流失客户数据,发现流失客户特征;接着对现有客户消费行为进行分析,以确定每类客户流失的可能性,其中着重于发现那些具有高风险转移可能性或是具有较高商业价值的客户,在这些客户转移到同行业其他厂商之前,采取相应的措施来尽量的保持住这类客户。

        随着大数据在CRM领域的落地,客户对数据分析与挖掘的需求也逐渐提升,同时,越来越多的企业对数据分析与挖掘也投入了更多关注。