京东运营视频教程，京东运营自学全套教程视频？

投稿用户 • 2023年3月15日 pm11:49 • 创业点子 • 阅读 269

客户分层是通过精细化管理，使得运营资源高效分配的最佳思路。把每一份投入产出都控制在最合理的有效区间内。

下面就由博士店长带你探寻那些隐藏在客户分层里的运营小诀窍吧！

如何做好客户分层？（具体步骤）

划分客户群体

虽然没有固定的划分模式，但总体是依据核心业务进行的。

首先，要明确层级维度，依据客户的规模大小、客户画像、生命周期等制定分层类别。

客户规模的大小，决定了分层的精细程度和关注重点。规模越大越需要精细的划分，制定切合的计划去应对，关注客户的活跃度，维持店铺的流量；规模越小，则要更多地关注转化、复购等数据，在拥有稳定的顾客群体后再吸引流量。

用户画像是获取客户最基础的信息，从而为其打上标签。根据客户的年龄、性别、职业、喜好、地域等因素，对其特征提炼总结出固定的标识，后期便可以根据标识分层客户。

客户的生命周期是指其在整个过程中的参与度。广义的生命周期分为：引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。在知道客户处在哪个时期后，方可“对症下药”。

其次，是建立分层标准，依据自身产品的品类、市场定位、价格等因素制定标准。要根据自身情况因人制宜，不能照搬他人的模型，也不能一成不变，要关注客户群体的架构，及时做出调整。

制定相关应对策略

完善用户的划分后，就该进行策略的制定了，这里引用“价值金字塔”的层级类型，大家可以根据自己划分的层级特征进行参考。

新人客户：发放关注券，新客户福利；

普通客户：多报名活动、返券，培养用户购买习惯，提升其活跃度；

活跃客户：强调会员权益，延长其权益时限，策划大盘性营销活动；

兴趣客户：促使参与针对其标签的活动增加客户认同感，抓住其兴趣点策划营销活动；

VIP客户：构建独立的权益体系，尽可能多的分配权益，做好关系维护以及流失预案。

规划分层策略运行渠道

完善好分层方案后，就要着手于如何落实了。

一方面，是要进行多平台信息推广，要尽可能多的增加商品曝光度，比如：在视频媒体平台找博主推广、建立自己的官方账号推送商品、运营公众号社群、微博抽奖等等，同时建立自动回复以及智能售前售后。另一方面，要更加注重京东站内的推广，争取更多的推广位。

将人群引流进来后，要抓住客户最关心的点“我能获得什么权益？”，此时可按照会员等级分配权益，目的是让客户自己积累成长值，然后获得更多的权益，形成一个良性循环。这样不仅可以吸引和维护自己的客户群体，还可以筛选出高质量客户重点维护。

RFM模型（分层参考方法）

RFM模型内容

RFM模型是基于客户的消费数据进行分层的，是客户群体划分的补充内容，由3大核心指标构成：

R：最近一次消费距今的时间，时间越短，客户的活跃度就越高；

F：一定时间内的消费频率，频率低，多用促销赠礼等手段，频率高，则用积分满减返券等手段维护；

M：一定时间内的消费金额，金额越高，客户的价值越高，则更需要维护。

RFM模型运用

通过以上三个指标可以看出RFM模型能够直观的展现应对策略，在大多数时候可以直接应用。

具体实操中，首先要先看“M”。导出后台数据，梳理近30天内客户的消费总额，将占比排名第一的分为第一层，然后将排名第二的到占比超过10%的分为第二层，之后将占比介于10%到5%的分为第三层，最后把小于5%分为一层（可忽略不计）。对于第一层的客户要勇于投入，多花成本维护好关系，对于第二层的客户要继续细分，制定不同的策略，对于第三层的客户要定时推送活动消息，尽可能多的再次吸引其购买；

将客户依据消费能力划分好后，接着要分析“R”。以周为单位梳理其活跃度，结合之前的分层，对于活跃度高的客户，可以推出连续打卡赢赠礼或优惠套餐的活动，对于活跃度较低的客户，可以每隔一段时间推出大额优惠券的活动，刺激他们进行消费。

最后，用“F”作为补充参考。

RFM模型缺点

虽然RFM模型可以利用时间、频率、数量的关系直观的展现客户的特征，但也不是没有遗漏的，它并不能展现客户购买的产品属性，所以在使用PFM模型时，要结合客户消费的产品属性再进行分层规划。

很多商家总会疑问，明明报名了那么多活动，也给老客户推送了消息，投入这么多，为啥销售额还是没有什么明显的起色呢，看完这篇文章后希望这种情况能有所改善。

本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，请发送邮件至 sumchina520@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如若转载，请注明出处：https://www.ixoh.com/32255.html

京东运营视频教程，京东运营自学全套教程视频？

如何做好客户分层？（具体步骤）

RFM模型（分层参考方法）

相关推荐