获取精准客户的秘诀有哪些，吸粉推广电话多少

在大数据时代,“精准”成了关键词,通过技术手段将客户样本扩大再扩大。如果能够精准定位客户并深入了解需求,从战略上排好优先级,战术上更细致周到,那么投入产出比自然会高。在传统消费品营销年代,Customer segmentation客户细分就是非常重要的概念,20世纪50年代就有了。“细分”起源于客户需求的差异化。强调在企业资源有限的情况下,集中资源获取竞争优势。市场营销中经典的4P理论在这之后产生(60年代),从产品、渠道、价格、推广等方面满足客户细分的需求。到了营销4.0年代,客户越来越追求个性化,社交媒体、公开信息等对于购买的影响越来越大。大数据技术让基于用户消费、行为的数据分析成了可能。

B2C行业的消费者画像

通常一个消费者画像要根据这些数据分析与提炼出来:

1. 基础数据:姓名、性别、年龄段等,识别我们的客户是谁?

2. 行为数据:包括用户实际的购买、收藏、网站停留时间等。也包括兴趣类数据,比如品类和风格偏好、浏览以及互动风格等。了解用户习惯,解决我们该在什么时候推送与互动的问题。

3. 交易数据:购买频率、平均客单价、促销购买率等。了解客户需要什么,怎样的产品、产品价格、促销活动是他们喜欢的。

4. 关系数据:分享与介绍,一度、二度好友数量等。了解同样的产品、内容还能推送给谁的问题。

B2B行业的客户档案以及用户画像

首先会按照公司来细分,比如行业、总部所在城市、规模、员工人数、业务现状、现有设备/软件状况评估等。这些分类都是标签,可以管理、组合、继续拆分。

在一个公司内部,决策者和使用者通常不同。彼此的专业领域、知识结构、购买需求、决策因素等也不同。

比如某零售公司W,为了更好把商场的人流变成自家店的忠实用户,想采购一套会员管理SaaS软件。那么提出需求和未来使用的是零售一线团队,但参与决策的也许有采购总监、财务总监、CIO甚至CEO,而这些人一般不会具体操作使用。因此要根据不同的决策角色做画像。