隨著互聯(lián)網(wǎng)在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用,大量的客戶信息被沉淀下來。這些沉淀下來的信息中包含著許多有關(guān)客戶消費(fèi)行為、興趣、偏好、個性化需求等有價值的信息。由于這些信息表現(xiàn)形式、來源渠道、時間節(jié)點(diǎn)等比較復(fù)雜,因此需要專業(yè)的分析模型和方法來從這些隱藏?cái)?shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息,從而更精準(zhǔn)地提供企業(yè)經(jīng)營決策的依據(jù)。本論文主要運(yùn)用查閱的文獻(xiàn),結(jié)合經(jīng)營多年的網(wǎng)店,利用客戶關(guān)系管理的基礎(chǔ)研究模型對S網(wǎng)店多年來沉淀的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類、清洗、分析、處理,以達(dá)到應(yīng)用的目的。S網(wǎng)店作為一家民用影像數(shù)碼及光學(xué)產(chǎn)品銷售和服務(wù)公司,其業(yè)務(wù)涵蓋產(chǎn)品銷售與產(chǎn)品售后服務(wù),經(jīng)營方式線上線下相結(jié)合。當(dāng)前,面對智能手機(jī)的快速迭代,智能手機(jī)拍照的可用性越來越高,數(shù)碼相機(jī)銷售持續(xù)下滑,單一的垂直的產(chǎn)品供應(yīng)商往往面臨巨大壓力,這時候如何靈活轉(zhuǎn)身是關(guān)鍵。另一方面,面對大趨勢和競爭產(chǎn)品的威脅,經(jīng)過幾年的發(fā)展,特別是在線運(yùn)營,S店已經(jīng)擁有固定的客戶基礎(chǔ)和相應(yīng)的目標(biāo)消費(fèi)群體,但目標(biāo)客戶相對單一,且客戶關(guān)系管理不足。在這種情況下,如果S網(wǎng)店無法及時跟蹤市場情況并改善客戶關(guān)系管理系統(tǒng),那么當(dāng)前的市場份額將很快會被稀釋分散,更不用說做大,做強(qiáng),做精了。因... 

【文章來源】：河北科技大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

手機(jī)端交易趨勢

16圖3-2PC端交易趨勢從圖3-1和3-2上我們可以看到自18年3月到2019年底，S店的PC端業(yè)務(wù)幾乎為0，相對而言，無線端的業(yè)務(wù)雖然呈現(xiàn)下降趨勢，總體還是保持相應(yīng)的交易量。由此，我們?nèi)菀桌斫釹店經(jīng)營需要進(jìn)入客戶維護(hù)和管理上。對于PC端的業(yè)務(wù)減少，首先的原因是隨著技術(shù)的發(fā)展，人們越來越多的使用手機(jī)移動端來瀏覽商品，購買支付。但是同時，也不可否認(rèn)S店沒有更好地利用網(wǎng)絡(luò)工具以及沒有更好地進(jìn)行店鋪維護(hù)，最重要的是以往的一些老的客戶沒有采取有效的客戶管理進(jìn)行維護(hù)。相對而言，S店的無線端上業(yè)務(wù)相對活躍一些，這里也是由于S店在運(yùn)營當(dāng)中更加傾向于無線端的商品營銷上。更進(jìn)一步講，就是S店在無線端擁有了相對增長的消費(fèi)者。對于S店而言，如果能夠在保持移動端業(yè)務(wù)穩(wěn)定的同時，運(yùn)用有效的客戶管理方法使得PC端的客戶穩(wěn)定增長起來，那么交易量肯定會增長起來。所以進(jìn)行有效的客戶管理，并且引用FRM分析法，在篩選出不同類客戶以后進(jìn)行更加有效的營銷手段，維護(hù)好目標(biāo)客戶。建立粉絲群，使得客戶在移動端享有良好服務(wù)的前提前，也能夠關(guān)注PC端的業(yè)務(wù)。通過分析店鋪的買家的忠誠度，對于忠誠度比較高的客戶，想辦法留住他們的，根據(jù)不同的等級給與不同的優(yōu)惠和營銷活動對于留住老顧客的幫助也會很大。3.2S網(wǎng)店面臨問題的客觀方面分析3.2.1客戶流失問題保持或減少客戶流失是網(wǎng)店經(jīng)營的主要抓手問題之一。影響客戶流失的因素非常多，多S網(wǎng)店幾年來經(jīng)營情況來看，手機(jī)的普及，導(dǎo)致數(shù)碼相機(jī)市場規(guī)模縮小.由于受智能手機(jī)崛起的影響，數(shù)碼相機(jī)的銷售額在不斷縮小，特別是小型數(shù)碼相機(jī)的河北科技大學(xué)碩士學(xué)位論文

第4章基于RFM的S網(wǎng)店客戶關(guān)系分析21第4章基于RFM的S網(wǎng)店客戶關(guān)系分析綜合前文分析和判斷，S網(wǎng)店經(jīng)營策略中缺少對客戶關(guān)系方面的分析和應(yīng)用。由于S網(wǎng)店是一個規(guī)模比較小的經(jīng)營個體，其數(shù)據(jù)量級、分析難度都不能與大的平臺或企業(yè)相比，利用簡化的RFM分析方法，基本上可以保證準(zhǔn)確地對客戶進(jìn)行分類，誤差率不高。數(shù)據(jù)分析的標(biāo)的為2017-2019幾年經(jīng)營數(shù)據(jù)，由于原有數(shù)據(jù)大部分是基于對店鋪管理方面的數(shù)據(jù)，即進(jìn)銷存數(shù)據(jù)。若要進(jìn)行客戶關(guān)系管理必須對原有數(shù)據(jù)進(jìn)行重新采集、清洗、轉(zhuǎn)化為基于客戶消費(fèi)行為的數(shù)據(jù)，這樣才能夠?qū)蛻暨M(jìn)行ABC分類，從而依照不同的分類客戶，提供不同的經(jīng)營策略，才能解決S網(wǎng)店在客戶流失、獲管成本、老客戶貢獻(xiàn)等方面的問題。4.1數(shù)據(jù)采集和清洗RFM主要涉及到顧客的這三個數(shù)據(jù)，即最近一次消費(fèi)時間，消費(fèi)次數(shù)以及消費(fèi)金額。采集這些數(shù)據(jù)通過S店鋪的訂單就可以采集到.進(jìn)入賣家中心的已賣出的寶貝，選擇需要下載的時間。（見圖4-1）R：最近一次消費(fèi)(Recency)F：消費(fèi)頻率(Frequency)M：消費(fèi)金額(Monetary)圖4-1S網(wǎng)店后臺轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)樣本截圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于客戶細(xì)分的移動營銷策略優(yōu)化模型研究[D]. 馬敬佩.大連理工大學(xué) 2010



本文編號：3099795