添加日期:2010年6月17日 阅读:2613
相对高级的数据分析包括回归分析、交叉分析等,特别是交叉分析在营销业界被广泛的运用。如分析顾客收入与需求、年龄与需求、职业与需求、性别与需求、学历与需求之间的关系等。
更高级的数据分析是深度挖掘发现型分析,包括因子分析、差异分析、聚类分析。
数据库中,年龄、性别、职业之类顾客特征比较容易获取,难的是顾客群体的心理特征,面对千**万的顾客,如何判断他/她是价格敏感型的?追求情调的?热爱运动的?注重健康的?……
我们只有通过数据挖掘技术,进行大量的分析归纳,才可能寻找出不同价值观、不同
心理偏好为特征的顾客群。比如在零售业,分析顾客的购物清单,假设清单中80%的商品都是超市的特价商品,我们就可以将其纳入价格敏感一群;追踪顾客的购买历史数据,发现某顾客常常购买有机食品、运动装备、保健品等,我们就视之为注重健康一族。
这种基于共同心理特征的数据挖掘分析,代表着营销数据分析的*新方向。
三、基于数据分析的推广
数据分析找出各类的顾客群,找出各种影响购买行为的因素,更重要的,我们必须根据严谨的数据分析,有针对性的采用各种推广策略,*终达到维护顾客忠诚、拉拢新顾客、提升品牌、促进消费等各类目的。
首先,对目标顾客进行再分类。考虑到时间、沟通费用等成本代价,特别是对具有海量顾客群的企业而言,如电信、银行、零售业等,真正一对一定制个性化推广策略并不现实。数据库营销推广只能有限靠近一对一个性化推广。英国的特易购公司一样,根据顾客的生理、心理、行为等特征,将数**顾客划分为年轻学生、家庭主妇、注重健康的、爱好运动的、实惠的、情调的、忠诚的、游离的等80个顾客群类别。
不过,对一些仅有几百几千个顾客的餐饮、美发等服务性企业而言,只需根据现实及潜在消费力的大小分为A、B、C类客户群即可。
其次,对不同顾客实施不同的推广策略。不同的顾客群有不同的购买心理及行为,我们应该根据他们不同的心理、行为而设计不同的推广策略。例如:
在零售业,对实惠型的顾客群寄送特价、特别优惠券,对注重情调的顾客群组织浪漫的party,对重视健康的人群寄送新到有机食品样品,对刚有宝宝的家庭则推荐宝宝食品用品组合套餐等。
在通信业,对高端商务客户,则采用积分奖励送培训券,财经书籍等,对打工一族则力推低价长途套餐,开展订套餐送大奖活动,对学生群体则开展短信/彩铃创作大赛等多种推广策略。再仔细一点,对高端商务客户可进一步根据通话特点、个人喜好提供机场贵宾室服务、享受健身俱乐部优惠等延伸服务。
责任编辑:小季 WWW.1168.TV 2010-6-17 10:03:11
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【适用范围】用于缓解颈、肩、腰、腿及闭合性软组织疼痛、肿胀等不适症状人群的物理冷敷。【使用方法】外用。将本品适量直接涂抹于不适部位,轻轻按摩2-3分钟,每日2-3次。
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