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好生意智能营销,老板再也不用担心客户从手里溜走了

2018-10-30 08:47:00      点击:

好生意通过全面的数据分析,对每一个客户进行画像,帮助商家能够更加完整准确的了解客户,同时提供相应的指导意见,帮助商家高效决策,指导商家具体操作。

其中,客户数据分析能更好地帮助商家推荐产品给用户,它是基于客户的交易数据、行为数据,通过特定分析模型,全程由系统自动进行分析,不需要人为参与,直接给商家提供最终的分析结果。

智能数据分析 深度了解客户

客户行为数据分析,精准推荐商品

好生意对一个客户整体情况进行刻画,其中包括合作时间、最近一次交易;近1个月、近3个月、近1年的交易情况和销售趋势、应收情况;以及客户对商品和喜好情况进行统计、分析。通过这些数据,商家可以对自己客户精准推荐商品。

客户浏览未购买的商品:近1个月客户通过橱窗浏览过,但没有交易的商品。说明用户可能对这商品有兴趣,可进行介绍和推荐。

热销未购买的商品:没有交易过的热销品。告诉用户这些商品这段时间卖的很火,是不是需要了解一下。

可能被替换的商品:长时间未进行交易的客户,商家供应的商品或品类有可能被其它厂商的商品替换掉,需要业务员尽快了解真实情况。

猜客户喜欢的商品:从客户最常购买过的商品分类中找出客户浏览未购买和那些正常热销的商品,这类商品的推荐成功率会更高些。

依靠贡献度对客户进行等级分类

贡献度主要从销售收入、销售毛利2个角度进行分析。了解客户贡献度大小,找出一段时间内贡献度高或低的企业,其中包括(高收入分析、低收入分析、高毛利分析、低毛利分析)4个分析角度,分析之后,可以对各个客户群体进行等级分类。

高收入群体:这类客户通常只占企业客户群不到7%,但实现商家超过60%的收入,是商家要非常关注的群体。通过线上线下重点维护这类客户。

低收入客户:大部分客户属于这类客户,对于低价值客户,考虑积极跟进或是做些促销提高销售。

高毛利客户:高毛利客户贡献了大部分利润,需要重点维护。

低毛利客户:这类客户都属于低利润客户,可以考虑推广一些高利润商品。

客户忠诚度智能分析

了解客户与企业的业务往来频繁度,交易次数越高的企业,说明客户与商家的关系越紧密,忠诚度越高。高频交易的客户都是对企业有较高依赖度的客户,应该给予更多关注。

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