营销的灵魂拷问

营销的灵魂拷问


所有公司在营销方面基本都面临三大挑战:客户理解、 ROI优化和潜客转换。到底是哪些人为什么会购买我们的产品?投入的营销费用到底效果如何最优化?如何把有可能的潜客最有效的转为购买顾客?而这三大灵魂拷问一直困扰着营销人员。

如要解答这些深刻的问题,必须首先要明白客户的购买需经过一个称之为客户历程(Customer Journey)的流程,能对其中不同的阶段,进行清楚确定、量化分析、确实理解并强化效应,这才是真正营销要考量的核心,而能有意义的回答以上的问题。

而要面对这样的挑战,当然需要合适的工具。使用类似如RapidMiner的数据分析工具,操作简单且门槛不高,以数据为驱动力,逐步帮助完成整个客户历程的理解和优化,从而完成营销部门的灵魂救赎。

01|客户历程

为了有效的管理客户历程,我们可以使用一个业界中成熟的ARC框架,来界定客户历程,打造一个数据为主的完整客户历程最优的营销平台。

ARC包括三个阶段:

Acquisition获取:了解客户群体和渠道的效率。

Retention 培育:数据分析考虑客户和产品组合的最优结合。

Conversion转换:设计有效的促销和品牌策略。

在下面示范中,我们将会使用RapidMiner数据分析平台来说明在每个阶段的做法。

02|案例背景
为了有一个最方便的方式来说明,我们可以稍微做一些“创意”,在每一个 RapidMiner 的Studio 中都有一个泰坦尼克号的数据,其实这个部分我们也可以调整为一个销售的数据,其中的相关属性是通常在大部分CRM/Marketing系统是非常类似的,十分合适作为练习的对象。
03|获取

通过使用超常规数据来界定目标受众的特征,及最有效的来源渠道。

A)数据掌握(Data Insights)

数据取得是很重要,要能真正做到以客户数据作为分析基础,不能只有依赖简单的生活形态数据(性别,年纪...)而已,需要更深入的探讨其行为模式和内心思维等相关数据,以深入对不同的客户群的理解。客户群的共同点并不总是显而易见的,因此应用机器学习可以帮助揭示隐藏的见解,并创建真正有意义的细分市场。

做法 – Data Insights Analysis



B)渠道归因

渠道归因(Channel Attribution)也是获取阶段其中很重要的一部分,可了解客户旅程中的沟通渠道,哪些是最有效的获得最优质的潜客?可以通过数据分析,还可以对于不同通道进行横向对比、跨渠道分析、关键路径确定、并预测如果做测试最有效的优化组合。所以渠道归因有助于确定潜客最佳来源、优化营销支出、并能帮助测试新的营销策略。

做法 – Markov Chain

*Rapidminer 现在的内建功能中,还没有马可夫链的能力,但是有需要的用户可以很方便的使用 R, Python, Wekia等开源码程序整合进来。
04|培育

通过对于客群和产品及跨界的学理,建立“有效”的客户群体画像。

A)客群区分(Segmentation)

而所谓的有效的客户分群,除了在分析的基础数据更为的深入和丰富。另外也需要能结合心理学、社会学等其他人文理论,而对于不同的群体建立基本模型的画像,对于不同的群体能明白其中的同性和反应模式,也就是不只有知性的区分,同时也有感性的判断。

做法:K-Mean

B)产品亲和分析

产品亲和(Product Propensity)是客群理解最重要的特性。依据前一个阶段的不同客群画像,通过不断测试和产品特性的倾向性分析,可以了解不同产品特性和客户分群之间的连接,能建立其中物理性和心理性的关联,能让您深入了解将如何和客户进行有效的沟通,包括最优化的沟通内容、频率及方式,提高不同客群中的依赖和好感。

做法:Association Analysis

05|转换

通过最合适的方式与客户互动,适度的提供高价值信息,建立依赖和信任。

A)沟通效率评分(Communication Effectiveness Index – CEI )。

评分是掌握沟通有效的最佳方法。由于有已经分类的客群在系统之中,因此通过对不同客群进行客制化沟通,而结果可以配置为一个分数,能根据特定客群的反应概率对不同沟通方式进行量化,您将有效地将时间投入到最有效的沟通渠道之中。因为客户的注意力和信任度是新时代的货币,过于频繁的打扰或是无关的内容,会造成客户的恶劣体验,从而降低您的转换效率。所以通过对于客户有效的理解,能让您深入了解客户历程中不同阶段的合适时间和原因,帮助您制定促销策略,以最小干扰达到最大效率和最好体验。

做法:Logit Regression

B)收益函数(Gain Function)评估

对客户群如何是最有效的沟通方式?这个需要超过被动的预测分析,而必须使用主动的处方分析(Prescription Analysis),这个部分我们之前有特别文章说明,如有兴趣可以翻找之前的资料或联系我们。相对于预测分析,集中在成本函数的降低,处方分析则是关注如何提高收益函数。其中的考量可以从购买金额和频次、全生命周期价值、推广能力、固粉效果等来评估。而通过历史资料,我们能对于单独模型的收益界定和我们付出的营销成本(投入,折扣...)而优化整体多模型系统,使得收益函数达到最高值。

做法:Prescription Analysis
06|总结
了解客户历程不同阶段,您就可以在不同阶段提供对其最有价值的信息或服务,从而能高效的将客户推进。下面图例可以说明其中的关系和步骤。

客户历程的过程可能是主动导引,也可能是被动触及,但是不论是何种的方式,都能提供最合适的选择机会,不会太多也不会太少。而最终目的是提高购买率,并且通过提供高附加价值的服务和信息,使得客户产生更高的忠诚度和更强的信任感,制造可持续的整体价值和可依托的品牌效应。

在今天的社会中,数据分析比以往任何时候都更加成为营销的重要组成部分:通过更先进的数据驱动策略获得的洞察力和推动力,将加速您赢得客户的努力,带来真正的业务影响和长期成功,数据分析将作为其中的制胜关键,而RapidMiner 将是您最好的利器。


关于精铭数据公司
精铭数据公司是国内大数据建模,具有多位国内外专家,致力于数据分析的实用化和相关咨询培训。公司对于数据营销、渠道管理、工业自动化、物联网等行业有实际业务提供专业的服务。