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1、如何用大数据提升客户的转化率忠诚度 电商一站式解决平台 如何用大数据提升客户的转化率、忠诚度？ 文 极众网络 贺新杰 为什么客户重复购买那么低，买了就走呢？如何增加客户的忠诚度，如何拉近企业与客户的距离，如何增加客户对产品的信任度，如何留住客户，照顾好老客户，如何提高客户的单次消费额，从而提升电子商务网站的整体收入，也就是提升客户对企业的贡献度呢？这些都和企业的客户服务策略有密切的关系，也就是客户关系管理的策略有关。包括如何对客户分类，如何和客户沟通，如何向客户提供后续服务，如何处理客户异议等等。那这些策略的制定以什么作为决策依据呢？靠数据，通过客户在互联网上的购买行为产生的数据提供决策依据。
2、 电子商务企业可以在互联网中取到大量的真实数据，包括真实的市场数据、网站流量数据、产品被关注和浏览数据、产品销售数据等，从而使我们可以有效地估计出访客的兴趣和对各种商品的不同反应；清晰地得到客户的行为数据，从而能够有效的了解客户，采取精准服务措施，提升客户对企业的贡献度。这也是传统企业通过互联网转型来解决的又一个问题。解决这个问题我们从三个方面着力： 1、凭借大数据提高用户的体验度。用户体验是一种感觉，是从客户一接触品牌信息开始的，一直到客户购买产品和接受售后服务，甚至还有可能延续下去。是客户通过各种感观，包括看到的、听到的、接触到的等一些列反应的集合。更加具体一点来说，它是靠一个接触点一个接
3、触点的将企业述求或者品牌内涵传达给客户的。在传递的过程中，要么是企业表达方式的问题，要么是客户感受的问题，总之一定会有偏差的。 在传统的运营方式中，这种偏差很难在被企业经营中被觉察，因为企业和客户没法实现随时和充分沟通。由于企业和客户沟通上面的障碍，造成了企业品牌传递误解。当然有可能是企业误解了客户，也有可能是客户误解了企业，总之，这种误解一定是很难避免的。但是，如果企业进行了互联网转型，或者说移动互联网化了，企业和客户的沟通能力将无限的被放大，以前的沟通障碍都将不复存在。我们可以在每个接触点都设计监控参数，通过互联网的特点和功能有效的实时监控。 只有不断的通过对这些数据的分析和挖掘，有效的采
4、取改进措施，减少接触点表 电商一站式解决平台 达内涵的偏差，减少和客户的误解，才能将好的品牌，好的理念传递给客户，才能提高用户的体验度。 2、通过大数据，判断客户的消费状态，并采取措施，使客户的消费行为尽可能的处于生命周期的活跃期。只有客户处于消费的活跃状态，才能提升客户的购买次数，在客单价不变的前提下，提升客户的购买次数是提升客户对企业贡献度的一种有效方式。 客户生命周期可分为考察期、形成期、活跃期、短期衰退期和长期衰退期等五个阶段。其中活跃期是客户关系的成熟期和理想阶段，是关系发展的最高阶段。在这一阶段，企业的投入较少，客户为企业做出的贡献较大，企业与客户交易量处于较高的盈利时期。 具体如
5、下图所示： 考察期长期衰退形成期短期衰退活跃期那么大数据对于企业客户生命周期中的客户有什么样的实质性的意义呢？可以这样说，我们可以通过特定的数据模型，有效的监控客户所处在生命周期中的位置，然后采用有效的措施将客户向最有利于企业的位置推动，这个位置就是活跃期。这里的特定数据模型根据不同的网络平台有所不同，比如微信、微博和网站三个数据平台，用来监控客户所处生命周期位置的数据模型是不会一样的。具体如何设计这些数据模型不是本书的写作重点，将在下本书中详细论述。比如一个网站，我们可以设计一个假设的监控数据模型如下： 阶段 考察期 标准 前三次登陆网站，并有两次以下的产品购买行为 参数意义 客户访问网 电
6、商一站式解决平台 第四次登陆网站并有两次以上10次以下的产品购买形成期 行为 活跃期 短暂衰退期 买的次数一个月减少为三次以下 长期衰退期 连续一个月没有登陆网站的行为 频繁的登陆网站购买产品并和客服沟通较好 登陆网站的次数在一周的时间内减少了45%，产品购站的次数及购买产品情况 有了以上的数据模型，我们就有了数据分析和监控的标准。在产品的形成期，我们尽量为客户提供打折让利活动，促使客户尽快的进入活跃期。根据数据监控发现客户已经进入了短暂的衰退期，这个时候就要尽快的分析客户进入衰退期的原因，采取措施，如推出新的产品，改善售后服务等。总之，一定要将客户从短暂衰退期拉回到活跃期。绝对不能让客户进入
7、长期衰退期，否则我们要激活客户就要花费成倍的努力。这样，通过对客户在生命周期的即时监控，然后采取措施，就能使客户长时间处于消费的活跃期，就能提升客户对产品的购买次数和频率，从而能提升客户对企业的贡献度。 3、用推荐系统让客户产生关联消费 增加客户对企业贡献度的方法除了以上两种以外，还有一种就是增加客户的消费额，也就是客单价。在客户购买次数一定的前提下，客户单次购买的金额越大，客户对企业的贡献度就越大。而提升单次购买金额最有效的方式就是关联销售。即通过设计科学合理的推荐系统，在客户购买一种产品的时候，恰当的推荐其它客户喜欢的商品，从而产生关联消费。 这种销售方式的成功性已经被沃尔玛证实了。在美国
8、沃尔玛超市中，管理人员分析销售数据时发现一个令人难以理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿不湿”两件看似毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。然后他们就调整货架，将啤酒和尿不湿放在一个货架里，果然产生了令人意想不到的销售业绩。于是上面的案例原理常常被用于电子商务中，就是产品推荐系统。其原理就是根据网站上庞大的交易数据的分析和挖掘，得出哪两个或者几个产品具有高度购买的相关性，在产品展示中，就可以将它们放在一起。这样当购买其中一件产品的时候，网站系统就会自动向客户推荐其它几件相关的产品，从而增加产品的销售量。而且在互联网交互技术和人工智能高度发展的今天，推荐系统越来越科学。这是大数据的又一个经典利用。也 电商一站式解决平台 是利用大数据提升客户对企业贡献度的一个有效途径。
