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联邦快递客户资料分析


  在做一些行销咨询项目中,我发现普遍的一个问题就是面对已经积累的客户,企业不知道如何下手.特别是在老客户的资料方面.用我们的行话:老客户的资料是最有价值的"第六媒".这对于企业来说,不会合理利用这些已经存在的资源的确会造成很大的浪费.况且这几个企业都是和互联网有关,而网络是最好的数字化媒介,可以跟踪,计算客户的各种指标.


  而在此方面,很多跨国企业无疑走在了前面,最简单的方法就是RFM方法(下附RFM的说明),即最近一次购买的时间,购买的频率,以及购买金额,下面以联邦快递的做法做个说明


  首先联邦快递利用RFM的变化来评断客户的贡献额,计分的方法是:


  将单一客户过去三个月内消费金额乘上两倍,再加上过去3至6个月间该客户的消费金额,


  接下来联邦快递利用DataMining中的Cluster分析,将所有客户分为七大族群,每个族群再依贡献额细分为十等分,这七大族群分别是:


  ˙贡献额最高的10%稳定客群


  ˙过去六个月流失的中贡献额客群


  ˙低贡献额的季节性客群


  ˙高贡献额的成长客群


  ˙中贡献额的稳定客群


  ˙低贡献额且在过去六个月内的流失客群


  ˙低贡献额但刚回复交易的客群


  联邦快递观察在过去的两年内,客户如何在七个族群中移动,以及客户如何在十等分内上下移动,一旦有任何的行为模式被分析出来,联邦快递便针对每一个族群发展一套客户策略. 举例来说:


  最顶尖的10%稳定客群,是最佳而且是最有价值的客户,联邦快递的策略就是想尽办法留住他们,对他们提供最好的服务,以避免这群客户的流失。


  高贡献额的成长客群是指消费金额成长超过15倍的客户们,联邦快递投入行销预算找出导致他们成长的原因,以协助其它客户提高贡献额。


  过去六个月流失的中贡献额客群,是指在过去六个月贡献额降低90%的客户,这群转身而去的客户,让联邦快递损失许多应得的利润,因此必须找出什么地方出错?联邦快递透过电话行销与客户沟通来调查原因,以挽回客户的心。


  找出季节性的低贡献额客群是非常有用的,因为这些客户只在一年的某些季节交易,花费行销预算去刺激他们在其他时期交易将是十足的浪费。


  我们在数据库分析的同时,也可以参考联邦快递的作法,将客户分为不同特性的族群,并且针对族群特性,制订相对应的行销策略,这样分析数据库才能对企业产生更多实在的效益。


  附:


  RFM方法


  根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:


  最近一次消费(Recency)


  消费频率(Frenquency)


  消费金额(Monetary)


  最近一次消费


  最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车,或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候。


  理论上,上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客,对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。营销人员若想业绩有所成长,只能靠偷取竞争对手的市场占有率,而如果要密切地注意消费者的购买行为,那么最近的一次消费就是营销人员第一个要利用的工具。历史显示,如果我们能让消费者购买,他们就会持续购买。这也就是为什么,0至6个月的顾客收到营销人员的沟通信息多于31至36个月的顾客。


  最近一次消费的过程是持续变动的。在顾客距上一次购买时间满一个月之后,在数据库里就成为最近一次消费为两个月的客户。反之,同一天,最近一次消费为3个月前的客户作了其下一次的购买,他就成为最近一次消费为一天前的顾客,也就有可能在很短的期间内就收到新的折价信息。


  最近一次消费的功能不仅在于提供的促销信息而已,营销人员的最近一次消费报告可以监督事业的健全度。优秀的营销人员会定期查看最近一次消费分析,以掌握趋势。月报告如果显示上一次购买很近的客户,(最近一次消费为1个月)人数如增加,则表示该公司是个稳健成长的公司;反之,如上一次消费为一个月的客户越来越少,则是该公司迈向不健全之路的征兆。


  最近一次消费报告是维系顾客的一个重要指标。最近才买你的商品、服务或是光顾你商店的消费者,是最有可能再向你购买东西的顾客。再则,要吸引一个几个月前才上门的顾客购买,比吸引一个一年多以前来过的顾客要容易得多。营销人员如接受这种强有力的营销哲学——与顾客建立长期的关系而不仅是卖东西,会让顾客持续保持往来,并赢得他们的忠诚度。


  消费频率


  消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。我们可以说最常购买的顾客,也是满意度最高的顾客。如果相信品牌及商店忠诚度的话,最常购买的消费者,忠诚度也就最高。增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率,由别人的手中赚取营业额。


  根据这个指标,我们又把客户分成五等分,这个五等分分析相当于是一个“忠诚度的阶梯”(loyalty ladder),其诀窍在于让消费者一直顺着阶梯往上爬,把销售想像成是要将两次购买的顾客往上推成三次购买的顾客,把一次购买者变成两次的。


  消费金额


  消费金额是所有数据库报告的支柱,也可以验证“帕雷托法则”(Pareto’s Law)——公司80%的收入来自20%的顾客。它显示出排名前10%的顾客所花费的金额比下一个等级者多出至少2倍,占公司所有营业额的40%以上。如看累计百分比的那一栏,我们会发现有40%的顾客贡献公司总营业额的80%;而有60%的客户占营业额的90%以上。最右的一栏显示每一等分顾客的平均消费,表现最好的 10%的顾客平均花费1195美元,而最差的10%仅有18美元 。


  如果你的预算不多,而且只能提供服务信息给2000或 3000个顾客,你会将信息邮寄给贡献40%收入的顾客,还是那些不到1%的顾客?数据库营销有时候就是这么简单。这样的营销所节省下来的成本会很可观 。


  结合这三个指标,我们就可以把顾客分成5*5*5 = 125类,对其进行数据分析,然后制定我们的营销策略。


  最近一次消费、消费频率、消费金额是测算消费者价值最重要也是最容易的方法,这充分的表现了这三个指标对营销活动的指导意义。而其中,最近一次消费是最有力的预测指标。


  希望我的各位"上帝"客户们好好应用,在实施客户管理策略前先好好补上这一课。

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