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客户细分第二步:分析客户资料(四)

时间: 2021-03-22来源:怡海软件

       在我们的客户细分系列文章的这一部分中,我们将涵盖您需要制定有效的研究标准和成功地管理数据收集过程的基础内容。

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       当前更佳客户细分过程的下一步是制定一个公式或一套标准,以衡量您的客户群中每个客户的吸引力或价值。这个公式是由客户在其生命周期内产生的实际经济利益或净利润/亏损决定的。它创建了一个客观的度量标准,可以始终如一地客观地比较不同细分市场的客户。

       识别细分假设:使公司成为良好客户的特征是什么?
       一旦对帐户列表进行客观排名,就开始为可以预测其质量的可观察特征确定假设。

       假设应代表通过质量得分衡量的顾客特征与顾客的态度之间的拟议关系。如果您正在分析的公司具有更多特定特征,则它可能会有更高的质量得分。

       要生成此类细分假设的初始列表,您需要分析:

       1.市场结构: 此类分析会审查主要市场参与者,以识别公司价值链中的买方,卖方,供应商和受益者。检查以查看市场中是否存在不同的市场或用例。参与者根据产品线,用例,包装格式或特殊产品的排列可能会建议您公司的客户群按相同的方式进行类似的划分。

       2.公司内部的市场信息:与您面对客户的人员(销售,市场营销和客户支持)进行面谈,以了解以下内容:

       赢得客户的关键卖点是什么?

       为什么客户大多会离开?

       我们的市场营销针对的是谁?为什么?

       如果可以将他们的答案描述为公司的可观察特征,则可以将它们用作细分假设。

       3.市场专家及其著作: 他们如何细分市场?他们如何定义您的市场和竞争对手?

       4.竞争性信息: 审查竞争对手网站的营销信息、促销、销售内容和产品特性。他们以谁为目标?他们是否划分了网站内容、信息和产品线?如果是这样,为什么?

       5.结构相似的行业: 查看与你的市场组织特征相似的行业。这样做可以提供线索,揭示出定义其细分的特殊结构特征。

       6.标准的前期细分方案: 考虑客户规模,客户行业,客户地理位置等。

       您的研究和数据收集的目标是确定什么因素可以为您的公司或产品带来良好的客户。在这个阶段,只要有一定的经济或逻辑上的理由可以使细分成为现实,并且是可以验证的有意义的预测,那么细分的想法就不会太牵强。您需要捕捉可能有助于您细分客户群的每个角度。

       在公司内部进行审查时,您将需要与来自市场营销,产品开发和销售的团队成员进行交流。组织中的每个职能部门都应该对为谁设计营销信息,销售策略或产品功能以及为什么这些目标能够吸引客户有一些想法。

       在许多初创公司中,这些想法可能因人或职能而异。收集他们的每个观点,并提出许多后续问题,以发现他们可能对客户细分的任何假设。您的想法列表通常包括如下的细分假设:
       大公司能带来更好的客户

       医院的客户一般都比较差

       B2B公司是更好的客户

       跨国公司带来更糟糕的客户

       拥有大量广告预算的公司会成为更好的客户

       那些在社交媒体上更活跃的公司会带来更糟糕的客户

       拥有小型IT团队的公司会成为更好的客户


       识别所需的数据字段和内部或外部数据源来检验这些假说并对其排序
       一旦您建立了一个完整的细分假设列表,并按照上面所示的格式将它们标准化(“拥有更多某种特征的公司会是更好或更差的客户),下一步就是设计适当的数据驱动流程来对其进行验证。这要求您确定正确的数据点以支持该假设。

       您可以对您所识别的每个假设这样做:

       1.评估用于测量假设特征的更数值量度。

       2.标识可以为您的客户列表中的公司提供衡量价值的公共数据源。如果没有针对特定度量的公开数据源,您可以考虑以下选择:

       使用付费来源(如果可用且负担得起),例如对公司和财务信息数据库的订阅,例如DNB等。

       设计或定义可通过公共来源获得的代理度量,例如在线访问者的数量或《财富》 500强或公司500强列表中的排名。

       如果没有可用的数据来源(付费或未付费),请考虑一起删除该假设。

       3.对于已标识的每个数据源,请考虑订购成本以及客户列表中公司的数据收集成本(与收集数据所需的时间和精力相关),以估算收集数据的成本。您可以通过执行一些公司的数据收集步骤来粗略估算时间成本,并使用在这些数据点上花费的时间作为基准。

       4.考虑数据源的质量和准确性。

       5.通过权衡使用数据源的总成本以及数据源的质量,准确性和覆盖范围,以决定在测试特定假设时要使用的更实用的数据源和数据收集过程,从而考虑每种假设的选项。如果数据源同时为多个假设提供足够准确的数据,那么它也应该是首选。

       下面的示例说明了这种方法:
       假设:大公司有更好的客户
       指标:公司收入或公司员工
       来源:信息系统或天眼查等
       收集成本:使用诸如公共数据库与时间相关的间接成本估算:
       查找公司员工人数:每个数据点3分钟 x 100个客户=大约5个小时
       查找公司的收入:每个数据点4分钟 x 100个客户=大约6.5小时
       如果实习生每小时的收入在15到20元之间,那么这两项任务的完成费用在75到130元之间。

       而如果使用与时间成本无关的打包付费的数据库作为收入或员工数量的数据来源,假设每条记录6元x 100条记录= 600元。

       基于这个比较,肯定是让一名实习生去收集公开的数据。但是,在可以使用打包付费数据源收集多个数据点而不需要额外成本的情况下,这样做可能更值。

       对于可量化性较低的数据收集任务,您可以使用刻度系统等,例如,从0到5,其中0表示不需要任何工作,而5表示每个数据点需要大量工作。

       一旦您确定了可以用可行的来源验证的假设,您的约束就变成了研究能力。需要对所记录的假设集进行优先排序,以确定能够提供更实用和有影响力的细分见解的子集。

       如上所述,对于一些更详细的假设,没有合适的指标,或者指标太困难,太昂贵,或者不可靠。在这种情况下,至少在第一轮分析中要优先考虑它们,原因是:
       1.为验证假设而收集数据的成本可能令人望而却步;
       2.即使有了这些数据,从验证细分假设中获得的洞察力的价值也很难付诸实践,因为衡量假设的细分变量非常困难。


       这一步骤的产出应该是要测试的假设的最终列表,每次测试要收集的数据字段以及该数据的来源。


       了解更多:

       客户细分第一步:设置客户细分项目是(三)
       客户细分:有什么好处?(二)
       客户细分:B2B分步指南(一)