CRM案例分析一:数据分析如何改变一号店【淘宝与天猫商家同样适用】(派代网)
以前,我们很多人以为独立B2C的营销做的比淘宝上的C店好,深入了解后才知道,真实情况是反过来的。
一号店以前:买了80%股份给平安,营销不给力,但供应链做的不错。(创始人做供应链很牛)
一号店现状:被沃尔玛收购成为电商行业的“儿子”,成为真正的网上沃尔玛(创始人实现了梦想)。现在的一号店实力强大,2013年的四个方向(听说的)1. 数据丶2. CRM丶3. 平台 丶4. 物流
(不过现在营销依然不给力,其实CRM建设才是刚刚开始)
早年的一号店营销很粗旷,特点如下:
1. 人工外呼电话;一个朋友接到一号店一个客服的电话,他首先是推荐保健品,朋友很礼貌说不需要,客服随后开始说有你的消费记录,明确爆出下单过的购物清单(其中有买过保健品),继续推荐的保健品螺旋藻然后把我的购物清单又报了一遍当时我朋友和他的小伙伴们都惊呆了>_<!!!
2. 邮件:2009年那会基本做的不多
3. 优惠券:真是少掉了不少钱
4. 短信:很少发送
案例分享:一号店是被如何改变的第一期【共三期】
当年一号店上了一套全球最好的数据仓库,并且这家公司数据分析与CRM专家,为一号店做了是三期数据分析与营销丶并且实施落地(很接地气哦)!
项目目标:
1. 提高一号店营销精确率.
取数范围:
2. 维度:客户数据丶地址数据丶订单数据,取数时间(2009年10月2010年10月)
诊断开始:一号店当时的运营状况
1. 下面是一号店2009年官网(现在已经是宝贵资料了)
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2. 当时一号店做的SNS功能
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3. 出现第一个BUG,一号店SNS(测试员不给力呀)
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4. 出现第二个BUG,分享页面乱麻>_<!!!
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5. 2009年存在的工会(后面会详细介绍2011年如何被取消的)
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事件分析主题:同一ID不同收获地址(Business Sense)
1. 大部分商家现在的会员数据基本与一号店(下图绿色的框框)一样,不要不承认哦,不信你那数据分析看看一定会感叹下,那么多客户去哪里啦这都是白花花的钱呀(一号店有购物的会员53w,连续12月每月都有购物的会员只有5w,忠诚客户好少呀)
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3. 当年一号店全年收入看下图
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2. 什么叫老客户有力量,5w会员销售额占到全年销售额的15%,每个客户平均交易金额2.4k,很惊人>_<,所以说CRM要好好做才能培养有价值的客户,他们给你带来的回报是巨大的。-
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3. 提出一个问题?大家思考下,客户注册一个ID中,会有多少个收货地址?,一般来说常收货地址有10个属于正常超过就有些异常了,例如:自己家里丶自己公司丶父母家里丶丈母娘家里丶等...(思考下:如果是自己店铺中此类客户有多少?如果超过5个地址,是否属于正常?)一号店有多少个超过5个地址的ID呢,请看下图:
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4. 大家知道一号店有多少异常帐号吗?请看下图
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5. 毛利小五郎问:这些异常帐号都是些什么人?(大家也想想再看下面答案@_ @!)
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6. 柯南说:真相只有一个!向下看图
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7. 真相只有一个!!!原来是淘宝上众多山寨一号店的淘宝C店(看图下)
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8. 山寨店抄袭一号店广告;我们一直在努力!
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9. 山寨店盗用一号店图片
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10. 这些异常ID帐号其实都是这些山寨店注册的,他们热卖的商品都是母婴产品。图下:
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11. 问题又来了:这些山寨店考什么盈利呢?(无利不起早)
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12. 盈利模式一:差价毛利
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13. 一号店官网上的价格
-----------------------------------华丽丽的分割线-----------------------------------------14. 盈利模式二:快递费 (很多客户以为,一号超市就是一号店,而且每个地区的邮费都不同,一号店满百包邮真是帮大忙了)
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15. 盈利模式三:一号店工会积分(组织工会赚取积分,以积分换商品或充值虚拟货币。一号店TOP.1工会:积分超过9千万!)
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16. #积分兑换规则#1000积分=1元虚拟货币(9千万积分=9万RMB)
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17. 盈利模式四:倒卖优惠券(代购模式)
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18. 优惠券使用介绍(看图下)
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19. 山寨店很类似分销商,一号店的创始人是DELL出身,运营基因内是不允许一号店还有分销商模式。分销商的优点与缺点:
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20. 整改建议#1: 通过数据分析找寻到商机,对一号店来说这一个ID背后有4000个收货地址位,意味着4000个潜在的新客户!
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21. 营销建议:针对此类客户设计DM,通过直邮(DM)诱导客户。
1.针对此类客户,DM上可以设置特殊ID号,方便识别新客户.
2.新客户注册此ID号会得到优惠.
3.DM上推荐与婴儿类产品,相关联的产品以此吸引客户.
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22. 一号店DM式样之一(看图下)
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23. 如果哪段时间有在一号店下过单,说不定就会收到不同类型的DM(当时设计了几个版本),请大家好好看看内页哦,当时做商品推荐是很隐秘,不会让客户觉得在分析他们隐私行为(保护客户隐私)。
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#大数据如何改变一号店# 请看下期!
第二期:事件分析【无糖类产品交叉销售】
总结 大数据运用成败的重要因素,人丶组织丶运作丶系统丶IT等…以上更重要的还是人为因素!