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1704273074 提出自己独特的销售主张
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1704273076 我们如何能够使我们的产品与客户需求相适应,从而……
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1704273078 ☆提升某一个已识别的聚类中客户的购买意愿呢?用市场营销术语表达,就是我们能够常常让客户按下“购买键”。
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1704273080 ☆提升必要的市场营销措施的盈利性?或者我们可以准确地预见到,哪些市场行为可以让我们实现盈利。
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1704273082 这两个问题的答案就是智能数据分析流程的下一阶段:提出自己独特的销售主张:此处我们探寻的是“是什么”的问题,即我们要改进产品的哪些方面。至于“怎么做”的问题——我们希望如何满足客户需求,我们放到下一阶段去讨论。
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1704273084 在探讨“是什么”时,经常会出现的情况是讨论泛滥。原因是,这个问题的答案范围本身就很宽泛,答案有可能是“我们需要适当调整一下直邮策略”“在周末开展打折促销”,或者“做广播广告以提高知名度”,甚至是“我们还是干脆换一种产品吧”“我们需要彻底改变我们的网点选址策略”。
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1704273086 在智能数据框架内,我们会去尝试系统地调整一个产品所有可能的变量,这项工作需要由一个复合型的专家团队来完成。需要注意的是,在着手工作之前,要清楚地定义出产品变量的范围,例如价格、颜色、打捆、包装、产品说明书、附加金融服务。后续,不同的信息会被分别归入这些变量范围内。
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1704273088 在智能数据流程的这个阶段还需要注意,智能化意味着,在可预见的时间内具有实现的可能性。在一个月之内或者一年内,我们究竟能够将哪些成果转化为生产力?做完这些之后,我们又通常会获得什么?
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1704273090 为此,我们需要关注一下通过数据获得的新认识:
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1704273092 ☆客户需求(尤其关注老客户需求)
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1704273094 ☆渠道偏好(尤其关注口袋份额较低的客户和潜在新客户)
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1704273096 ☆购买驱动因素(价格、产品、种类、咨询、服务、地点便利、舒适性)
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1704273098 问题的答案与使用场合高度相关。但实际上,根据案例经验,答案也会因以下几方面因素而有所不同:
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1704273100 ☆在X客户分组内,有可能通过捆绑销售实现交叉销售。
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1704273102 ☆在Y客户分组内,具有通过提供更高附加值产品实现向上销售的潜力。
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1704273104 ☆在Z客户分组内,清晰说明服务内容,可以有效提高客户口袋份额。
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1704273106 ☆当我们扩大或者缩减产品种类时,我们可以获得新的客户分组。
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1704273108 ☆当我们改善客户咨询服务后,我们可以优化A客户分组内的客户关系。
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1704273110 我们这样做的目的,不是去创造出一种产品,使其能够适应全部组别客户的需求。能做到这样当然好,但这不现实。相比之下,我们更需要做的是,塑造出具有现实意义的、有市场吸引力的、能够经受住市场考验的产品线,并以数据为基础,不断地去优化它。
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1704273112 我们后续还会详尽地论述这一问题,这里先提一下:
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1704273114 我们的目的是要搭建一套自学习系统。
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1704273116 通过在各分类组中的系统性对照实验,我们可以检测出,哪些产品变量在哪个客户分类组中可以取得最大的盈利效果。然后,在智能数据流程的下一阶段,我们可以进一步地校准我们的认识,综合考虑销售时机、销售渠道等因素,使USP更加具有针对性,从而一步步挖掘客户潜力。
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1704273118 然而,特别是在智能数据流程的第四阶段,提出具有普遍性的智能USP和市场营销法则是很难的,甚至不可能,这是由第四阶段本身的性质所决定的。因此在本书的第三部分,我们会列举很多案例,这些案例试图去提出独特的销售卖点,为智能化的客户营销(在对的时间、采用适当的营销话术、提供适合的产品)奠定了基础。
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1704273120 正确地吸引客户
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1704273122 如果我们想更好地吸引客户,我们就必须要知道,在购买之前,客户是怎么知道这个产品的,他在来买东西的路上都经历了什么。即便在数字化时代,还是需要了解这些情况的。数据仅能够帮助我们,在每次与客户实际接触的“触点”,丰富我们对客户的了解。上一句话的重点是“每次”。
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