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行业洞见 | 别盲目拉新,先留住老客户!

来源: / 作者: / 时间:2023-07-04


获客难,成本高,老用户流失严重一直都是困扰各个企业的一大难点。经常觉得眼前都是大把的客户,但是当我们伸手去抓,却发现寥寥无几。主要原因还是在于对客户的把握不够精准,老用户留存率低。

我们要明白,获取数据只是第一步,留住用户才是所有产品营销的终极目标。此外,在流量越来越贵的情况下,留住老用户越来越重要。


那么如何用数据分析来降低老客户流失率呢?看完下面这个案例可能会让大家有所思考…


我是一名咨询行业的商业数据分析师,在一次咨询工作中,一家企业负责人希望提升营销效率。该负责人认为他们积累了大量的客户订单、支付和浏览行为等数据,想通过对客户数据的不断收集和整理,借助当下流行的大数据挖掘技术对企业线上相关产品进行关联推荐,以提升企业的整体营销效率。


这是一个典型的营销问题,这些年来,我们见证了太多通过大数据提升营销效率的企业案例。但我们还是针对该公司的营销现状做了深入调查,结果发现该企业还存在更大的问题:老客户的流失率居高不下,客单价也低于同行业水平。

接下来,我们给企业的营销和客户管理提出了两个关键方向:

第一, 降低老客户的流失率

第二, 提升客单价

这两个问题都可以借助企业目前收集的客户大数据来解决。

针对以上问题,我们给出的建议如下:


降低老客户的流失率

构建客户画像

包括年龄、性别、收入、职业等基本特征,同时还应该包含消费行为偏好和需求等维度,为识别客户,分析客户生命周期和促进不同类客户营销策略的制定提供基础信息。

客户路径分析

分析客户在电商平台上的活动轨迹,即浏览和购买记录等,了解他们从浏览到下单的购买路径,优化路径功能,同时了解客户的行为和兴趣方向,精准推送相关商品和服务,提高购买体验,从而提升忠诚度和复购率。

客户线上调研

企业可以通过用户线上问卷调研,广泛收集客户的意见和建议,并根据反馈的信息进行改进,提高老客户的满意度和忠诚度。

聚类分析或分类预测

通过客户聚类,将具有相似特征的已流失的老客户进行细分,分析老客户流失的原因和规律;通过分类预测,预测现有客户的流失概率和流失原因。

以上方法与客户价值相匹配,导出有挽回价值的客户列表,并根据客户画像进行精准挽回。


提升客单价

客户价值细分

通过大数据分析,将客户按照他们的购物行为、消费能力等因素进行分群。针对性建立特殊优惠和福利政策,让客户持续感受到个性化的服务和待遇,提升其信任感和消费体验。

商品关联推荐

根据客户购买行为,推荐相似或互补的商品或建立套餐购买,让客户购买更多相关的商品,从而提升客单价。

构建客户促销响应预测模型

根据客户的购物行为、消费能力等数据,构建客户促销响应预测模型,并输出最有可能响应促销活动的用户列表,该列表与客户价值分析结果进行匹配,筛选出促销的重点关注对象,并给予精准刺激。

需要注意的是,一个数据分析或挖掘项目往往需要通过多次尝试,才能选择出适合的方法。此外,大数据模型并不是一成不变的,随着时间的推移,商业环境的变化,过往的模型会变得不再适用,因此,针对每个分析模型建立一个监测以及更新机制也是十分必要的。

只有不断让模型学习新的营销业务数据,我们才能使数据挖掘模型保持永久的生命力,才能使大数据营销实践不断创造价值。


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