淘宝大促运营之商家如何操作好老客户定位?

  • 2019-10-16 16:32:31

      对于淘宝大促,可以说不仅仅是淘宝平台上的商家在期待着,还有消费者们也是对这个活动关注着。平台的新客流量增长受外部竞争环境的影响逐步放缓,那么流量的价值日益提升,在活动前的老客户数据表现和老客户流量蓄水能够给宝贝和店铺权重带来大幅的提升。接下来开淘网小编就来具体的说说。

      从而在活动开始的时候能够有个好的排名从而获取更多活动的流量,给店铺带来一个爆发性的增长,那么老客户的营销就显得尤为重要,是我们奠定活动基础提升数据的重要途径。那么要做好老客户营销维护好老客户就需要我们对客户粉丝有个精准的分析定位和了解。

      首先对客户粉丝定位进行分析从各个方面了解客户粉丝的特点从而制定相适应的营销方案。

      购买力分析:粉丝的购买力的不同直接影响购买行为,所以对于老客户的购买力分析非常的有必要,我们根据老客户的交易记录分析出他们的消费层级和消费习惯并且进行相应分类,对于购买力高的客户我们在双十一的宝贝推荐中以品质产品和专属服务等卖点来吸引这些老客户回店复购。

      对于购买力中等水平的客户我们我们主要向客户推荐高性价比的产品并设置相应的优惠活动来促进老客户下单,对于购买力较低的客户我们向其推荐店铺的引流低价产品来吸引客户。

      活跃度:活跃度的数据分析主要是观察老顾客在店铺最近一次的成交时间,和在店铺的购买频次,那么有过一次以上的下单记录的就可以称为店铺的老客户,那么购买频次越高就能够说明客户对于店铺的认可度越高店铺粘性越强。

      那么通过活跃度的数据分析我们把活跃度高的客户群作为双十一重点营销对象,那么这样的营销活动效果会更加有效,活跃度高的客户群对于活动响应度也更高,这类事店铺非常有价值的老客户,所以要做重点维护。

      沉睡时间:老客户的维护期也有个时间节点的区别,在离下单日期90天内是买家的活跃期,这个时期买家对店铺有一定的印象,比较容易通过会员活动营销唤醒,那么老客户在180天内是沉默期270天内是睡眠期,360天就是客户的流失期,所以我们一定要趁着客户活跃期对客户进行唤醒,注意每个时间节点的情况变化。所以我们要根据产品特点和客户群最近成交时间的差别设置不同的营销方案。

      品牌偏好:那么不同的客户对于品牌的偏好程度不一样,所以我们通过客户的购买行为分析出客户群的品牌偏好,从而对自身品牌特点进行优化,从而更加贴近买家的品牌偏好,符合客户群的品牌要求,那么我们在活动期间的提升也是更加有效的。

      对于不同客户群的品牌偏好并且通过数据分析出其品牌特点,是服务特点还是品牌产品的特点,在落地和自身产品做对比,把相应的产品向对应偏好的客户推荐这样的分类分析法有助于提升宝贝的转化数据。也使我们的老客户群更加精准。

      价格敏感度:不同的客户群对于产品价格的敏感度是不一样的,那么我们通过客户在店铺的消费信息我们可以分析出这个价格敏感度,价格敏感度高的客户我们在活动期间可以向其推荐我们优惠力度大的产品,并且给予相应的优惠,这样的推荐效果对于价格敏感度高的客户群的效果是最好的。那么对于价格敏感度低的客户我们主要推荐店铺的主推款,从而提升主推款的老客户复购提升店铺宝贝权重

      客单分布:分析老客户在店铺消费的客单价数据,并进行相应的分类,那么在大促期间根据宝贝的客单价向不同客单价消费记录的客户进行推荐,提高推荐的精准性,同事客单价的分布数据也对于我们活动价格的制定有一定参考性的作用,可以把活动价指定在老客户成交最多的价格单位内,这样宝贝的价格接受度更高,活动的成交效果更好。

      复购周期:对于老客户最后一次下单购买的时间时间间隔一周的和几个月前的,那么时间较近的更容易响应我们的促销信息,这也决定了我们什么时间点对用户进行接触,分析复购周期的数据可以了解买家的需求时间,那么大促活动期间主要针对复购周期相符的需求客户作为重点的营销对象。从而大大提高营销效果带动店铺活动销售数据。

      性别年龄:店铺消费客户的年龄性别定位分析也是我们重点分析的数据,根据性别和年龄段的不同对于不同产品的喜好程度是不一样的,那么年轻的客户群对于产品款式和风格有更高的要求标准,年龄稍成熟些的客户对于产品的实用性。

      性价比方面更加看重,同事因为性别的不同对不同产品的需求不同,所以我们要分析出客户群的性别年龄分布情况,并进行准确的分类,了解客户群的喜好特点,制作不同的营销方案,务必使营销方案更加人性化,提高客户群对于店铺服务的满意度。

      那么通过以上老客户的定位分析让我们对我们的客户群有了更深层的了解,只有了解客户的需求我们的服务和产品才能受更多消费者的认同。所以在平台大促前夕我们一定要抓住这个机会对店铺老顾客进项营销唤醒。

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