客户特征和客户属性不同,客户特征是因一定目的对客户属性和客户行为等一些客观事实的分析和综合。客户特征的生成一般有相当的目的性,与生成者的视角有一定的关系。有些客户特征还需要来自对动态数据的统计分析,所以其时间稳定性一般比较差,基础数据积累的变化和分析方法的变化都会引起它的改变。例如,客户信用等级作为一个客户特征就会随着其支付、借贷等活动而改变;客户的消费行为也会随着分析方式和目标的不同而发生变化。
客户特征的关联因素较多,在这里列出几个主要方面的关联因素:
客户特征是多种事实综合的结果,因而和这些事实之间有关联,例如客户的对产品服务的选择是基于其年龄段和兴趣偏好等因素综合的结果;
客户特征和观察视角(即目的性)有关联,例如,客户对企业收入的贡献必须综合客户的多次消费才能得出,它必然和客户的消费行为有关联;
统计的方式不同得出的结果也可能不同,例如,可以对近期的消费进行加权,得出的结果和一般的消费累加也是不一样的。
客户特征具有一定的时效性,管理因素也会影响它的可信程度,因此,客户特征的可信程度一般比属性要低。例如,在计算客户对企业收入的贡献时,如果采集的数据只是最近一年的,得出的结果就无法反映该客户自使用企业产品以来的贡献。
客户特征包含以下几个方面:收入贡献特征:分为语音收入贡献、新业务收入贡献和数据业务收入贡献等;
产品偏好特征:分为品牌偏好、新业务偏好和语音业务偏好等;
消费行为特征:分为渠道偏好度、消费偏好度和使用偏好度;
服务偏好特征:分为感知偏好度和服务使用偏好度等
生命周期特征:分为获取、提升、成熟、衰退和离网等
客户标签客户标签就是基于所获取到的客户属性和客户特征,基于业务特征规则和客户标签规则,采用一种类自然语言方式对客户特性进行重新的描述,例如:高级白领、股民、学生和爱好体育等。客户标签的作用在于对客户进行甄别和分类之后,针对不同级别客户来实施不同的服务策略,并采取不同的客户回馈手段。
客户标签的建立,基于业务特征规则和客户标签规则。为了达到描述的全面性,系统使用多维度的客户标签来描述每个客户。而客户标签规则作为对特定客户标签含义的解析,它可以分解成若干客户业务特征的逻辑表达或某种数学解析。客户业务特征规则作为表达客户标签规则的原子组成。
业务特征规则业务特征规则,就是把客户行为以可理解的业务定义形式,并基于客户属性和客户特征的组合表达出来。例如业务特征经常拨打交通台热线的业务特征规则为:统计周期=近1个月AND消费行为特征=’拨打交通台热线电话’AND服务偏好特征=’主叫次数=3’。
客户标签规则客户标签则是由若干个业务特征所组成,而客户标签规则就是描述该客户标签由哪些业务特征之间所组成的一个关联规则,描述客户标签具有哪些业务特征。例如,客户标签学生是由业务特征经常在校园活动和参与校园办卡活动组成。
客户标签功能的丰富和是否能得到有效的应用,其关键是客户属性和客户特征是否能否获取,并且建立和完善基础的客户业务特征库。
客户业务特征库的建立可以有两种途径:
运营商工作人员主动为建立客户业务特征库
基于业务支撑系统,通过数据挖掘获取客户业务特征库
上述两种方法都有不同利弊。前者如果不将其作为员工考核则无人响应,如果采取激励又太多垃圾数据,很难平衡,而且范围较小,只限于工作人员。后者则对模型和系统依赖性比较大,而且如果数据不够充分,还容易出现错误。
精确营销精确营销是不同于大众营销的一种营销新趋势。可以这样形象的来比喻、传统的营销模式好像是过去战争中的狂轰滥炸,而这种做法在现代战争中已经不怎么采用了,现代战争中更多的是利用先进的定位系统来有效地打击目标,精确营销就如同现代战争中的这种做法。
精确营销根据科学的业务流程设计,实现了对营销活动事前分析、营销活动策划、营销活动执行、以及事后评估的电子化闭环管理。
市场分析过程是整个业务营销过程的第一步。该过程主要在营销方案发起前对客户、业务的整个市场环境进行综合分析,获取客户属性和客户特征,给予客户标签,建立客户业务特征知识库。
营销策划过程包括:制定营销方案的详细内容、基于知识库界定营销目标信息、营销步骤和渠道设计、营销活动执行审核等。通过营销策划过程,可以获取经确认的营销方案执行计划。
营销执行过程是营销方案的实施环节,包括对营销策划过程中所确定的营销方案进行实施,并获取跟踪反馈信息。
评估优化过程是对营销方案实施结果的总结分析,通过评估优化过程对营销方案实施效果进行跟踪评估。
应用案例广州从兴电子开发有限公司基于客户标签技术,为中国移动广东公司建立了营销快点吧系统,并基于快点吧的客户业务特征知识库积累,开发了针对BOSS客户统一视图、集团客户微信和CMP平台的知识应用。目前该系统经过试点和推广阶段,已经在全省范围内开展起来,成为许多营销人员和业务一线人员逐渐喜欢的一个营销参谋和助手。
通过管理、运营和应用营销快点吧,并不断根据业务需求的变化丰富快点吧中的客户特征知识库,将客户知识推送到各个业务系统开展客户洞察、营销和服务的具体实现。这样的应用作为一种知识的消费过程满足了不同线条人员的不同需求。
对产品设计的用户来说,不同客户群对产品的选择和购买行为的知识能反映出用户对产品的理解与期望是否一致;
对营销活动发起的用户来说,目标客户对活动的响应情况的知识能够帮助营销活动设计者进一步改进营销活动的设计;
对前台一线用户来说,客户知识与产品推荐的匹配信息推送到前台界面,当面对用户时可以根据系统提示进行产品推荐,从而可以在有限的接触时间内进行精确的业务推荐;
对管理用户来说,了解不同行为和知识的客户群分布和特性是进行市场策略调整的参考。(中国计费网)
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