給企業(yè)決策者們的干貨關(guān)于分析用戶需求

2023-08-16    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

當(dāng)電子商務(wù)網(wǎng)站成功地把一個(gè)訪客轉(zhuǎn)化成一個(gè)客戶之后,如何提高這個(gè)客戶對(duì)于網(wǎng)站的忠誠(chéng)度,繼而增添客戶對(duì)于網(wǎng)站的整體貢獻(xiàn)值就變得特別很是主要了上海做網(wǎng)站網(wǎng)站,因?yàn)閹硪粋€(gè)新客戶的成本是維護(hù)好一個(gè)老客戶的3~5倍。只有有用地提高每個(gè)客戶的消費(fèi),才能快速提拔電子商務(wù)網(wǎng)站的整體收入。

 一、目標(biāo)用戶分析

好有價(jià)值客戶的特征分析

在我們的客戶庫中,有些客戶是我們必須要保留的,而有些客戶的價(jià)值是相對(duì)有限的。這里雖然說得有些現(xiàn)實(shí),不過我們必須意識(shí)到,為好有價(jià)值的客戶提供好優(yōu)質(zhì)的服務(wù)、提高他們的忠誠(chéng)度,是我們電子商務(wù)企業(yè)能夠長(zhǎng)足發(fā)展的基礎(chǔ)。

留住高價(jià)值客戶

1.建立CRM(客戶關(guān)系管理):建立CRM的好主要原因是為了幫助我們了解客戶,那么客戶的信息越具體、越準(zhǔn)確越好。建立了CRM之后,客戶管理就會(huì)便捷而且系統(tǒng)化和流程化。

2.構(gòu)建客戶綜合價(jià)值模型:我們可以通過客戶綜合價(jià)值模型來評(píng)估并選出我們好想要保留的客戶??蛻魞r(jià)值評(píng)估模型的搭建,綜合衡量了客戶五個(gè)方面的體現(xiàn):客戶當(dāng)前貢獻(xiàn)度、客戶未來貢獻(xiàn)度、客戶信用度、客戶忠誠(chéng)度、客戶成長(zhǎng)潛力。

3.用客戶生命周期模型提拔收入:通過決策樹算法我們能調(diào)整適合我們的客戶生命周期,好后制訂針對(duì)不同生命周期的營(yíng)銷策略。通過劃分生命周期,我們能解決基本客戶細(xì)分的問題。

二、如何把客戶黏在我們的網(wǎng)站

通過數(shù)據(jù)分析,我們可以提高客戶的黏性。也就是提拔客戶的平均停留時(shí)間,提拔客戶的活躍度,降低流失率??梢灾烙脩粜煲裁礀|西,喜好什么東西,然后我們投其所好就可以了。

提拔客戶平均停留時(shí)間:訪客在我們的網(wǎng)站上停留的時(shí)間越長(zhǎng),越有可能發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站上其可以購(gòu)買的商品和感愛好的內(nèi)容,從而成為重復(fù)消費(fèi)客戶。我們可以根據(jù)客戶的瀏覽歷史記錄、購(gòu)買記錄做商品的選擇分析,以及根據(jù)客戶的喜愛分析來找出推薦商品。

三、增添客戶粘度

客戶活躍度分析:平均訪問次數(shù)、平均停留時(shí)間、平均訪問深度是客戶活躍的關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn),當(dāng)我們能夠成功提拔訪問次數(shù)、停留時(shí)間和訪問深度這三個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之后,客戶的活躍度天然就提拔了。

做客戶流失分析:對(duì)于通過數(shù)據(jù)挖掘提供的潛在流失客戶名單,運(yùn)營(yíng)經(jīng)理或者總監(jiān)可以設(shè)定一個(gè)“挽留系統(tǒng)”,盡可能留住我們需要的客戶。

四、客戶需要什么商品

留住客戶,我們需要更懂客戶。個(gè)性化推薦系統(tǒng)的好大優(yōu)點(diǎn)在于系統(tǒng)能夠收集客戶特征資料并根據(jù)客戶特征,如愛好偏好,為客戶自動(dòng)做出個(gè)性化的推薦。當(dāng)我們還沒有一個(gè)好的定制化系統(tǒng)之前,我們可以從局部出發(fā)。比如,我們可以在運(yùn)營(yíng)中回答以下這些問題:

如何找出熱門商品:我們找出熱門商品的一個(gè)主要目標(biāo)是為了讓這件商品帶動(dòng)整個(gè)網(wǎng)站的銷售,這可以從天天、每周和每月的銷售記錄中很容易找出來。

如何提高客單價(jià):客單價(jià)是平均每一個(gè)顧客購(gòu)買商品的金額,也就是平均交易金額。提高客單價(jià)能夠有用提拔電子商務(wù)網(wǎng)站的整體銷售額。這里可用的是數(shù)據(jù)挖掘中的推薦算法。

如何找出潛在的熱銷商品:我們需要對(duì)商品進(jìn)行分類,而這里商品的分類不是指商品類別上的分類上海做網(wǎng)站,而是指對(duì)于商品在銷售上產(chǎn)生價(jià)值的深度分類,可以采用數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹分類算法。

如何找出匹配的商品:商品推薦是和商品相關(guān)的,所以對(duì)于每一件商品,系統(tǒng)都會(huì)盡量選擇它的關(guān)聯(lián)商品。當(dāng)客戶選取了某一個(gè)商品后,在網(wǎng)頁的下方會(huì)出現(xiàn)根據(jù)關(guān)聯(lián)算法做出的商品推薦。這里用到的是數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)算法。

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