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客户定位的方式

时间:2013-08-16 16:39 来源: 作者: 有风 点击:

  属性分析可以从三个方面来考虑:
 
  (1)外在属性。像客户的地域分布,客户的产品拥有,客户的组织归属(如企业用户、个人用户、政府用户)等。这种方式数据易得,但比较粗放,不易明晰客户层面谁是“好”客户,谁是“差”客户,可能知道的只是某一类客户(如大企业客户)较之另一类客户(如政府客户)可能消费能力更强。
 
  (2)内在属性。内在属性指客户的内在因素所决定的属性,如性别、年龄、信仰、爱好、收入、家庭成员、信用度、性格、价值取向等。通过客户的内在属性亦可将客户定位,如VIP客户等。
 
  (3)消费属性。即所谓的RFM:最近消费、消费频率与消费额,这些指标需在财务系统中得到。但并不是每个行业都能适用。比如说,在通信行业,对客户定位主要依据这样一些变量:话费量使用行为特征,付款记录,信用记录等。
 
  根据消费行为来定位只能适用于现有客户,对于潜在客户,由于消费行为还没有开始,当然无从谈起。即使对于现有客户,消费行为定位也只能满足企业客户细分的特定目的,如奖励贡献多的客户。至于找出客户中的特点为市场营销活动找到确定对策,则要做更多的数据分析工作。
 
  2.统计分析
 
  如果按照上述定位方式进行客户定位的话,基本上不需要进行数据分析。但随着营销的统计方法日益精确化,服务的日益个性化,客户定位在不同情况下常常精确到能适用多种统计方法。如要知道什么样的客户为优质客户,就要用消费行为数据为应变量,找出在内在属性,外在属性各变量中影响应变量的自变量。这个自变量可能是一个或几个前文中我们所列的数据,也可能是由这些数据所导出的一些抽象的因子,只有这样营销策略才能有针对性。否则,若仅仅盯住那些高消费,高价值客户不断促销,结果并不一定表明客户仍然会有良好的响应。
 
  除了一般描述型,比如Cross-tab报表的方法外,目前数据发现与数据挖掘用得最多的有两类:传统统计方法,这包括聚类分析、因素分析和CHAID方法。非传统统计方法,其中包括神经网络方法、回归树方法等。
 
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