數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的客群經(jīng)營(yíng)邏輯
編輯導(dǎo)語:了解客戶對(duì)于企業(yè)來說尤其重要,本文作者從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的角度講述了客群經(jīng)營(yíng)邏輯,以及一些客群分層經(jīng)營(yíng)的常規(guī)方法,一起來學(xué)習(xí)一下吧,希望對(duì)你有幫助。
企業(yè)了解市場(chǎng)從了解客戶開始,構(gòu)建一個(gè)最簡(jiǎn)單的商業(yè)模式,首先盤點(diǎn)市場(chǎng)上都有什么樣的人,再看看自己手里有什么樣的貨,最終形成有獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的場(chǎng)。
雖然這樣的描述過于簡(jiǎn)單,但從總體可以看出:人是商業(yè)的根源,對(duì)人的了解決定了企業(yè)的前景。這里的人講的就是公司的客戶,而對(duì)客戶的了解從分層開始。
企業(yè)對(duì)客戶的經(jīng)營(yíng)總體可以切分成三個(gè)階段:
- 其一:客戶分層/拆分不同的客戶階段;
- 其二:構(gòu)建客戶成長(zhǎng)體系/設(shè)計(jì)激勵(lì)機(jī)制;
- 其三:梳理成長(zhǎng)動(dòng)機(jī),并將成長(zhǎng)動(dòng)機(jī)物質(zhì)化/持續(xù)化。
這其中每個(gè)階段都需要仔細(xì)考量,各個(gè)公司在這一基礎(chǔ)上優(yōu)化和調(diào)整了自己的客群經(jīng)營(yíng)模式,本文筆者從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的角度梳理了一些客群分層經(jīng)營(yíng)的常規(guī)方法,其他內(nèi)容會(huì)在后續(xù)的文章中逐一給出。
一、可執(zhí)行客群分層
可執(zhí)行客群分層是使用比較廣泛的方法,主要從人口統(tǒng)計(jì)/因果關(guān)系/業(yè)務(wù)邏輯等角度梳理客群分層,并基于分層結(jié)果做針對(duì)性方案描述,因?yàn)椴皇峭ㄟ^算法等方式分層,其可執(zhí)行性和可解釋性非常強(qiáng),流程如下:
圖一
1. 宏觀特征選擇
在宏觀層面上進(jìn)行特征選擇,我們往往篩選一些全局性的覆蓋范圍比較廣的特征,例如:人生階段、資金情況等,每個(gè)客戶都可以從這兩個(gè)維度拆分,而且不同階段能夠反映出的信息足夠多。
- 人生階段:在校學(xué)習(xí)、工作就業(yè)、戀愛階段、購買大件、成立家庭、孩子入學(xué)等;
- 資金情況:兜里沒錢、解決溫飽、月月盈余、一定積蓄、生活富裕等。
通過對(duì)這兩個(gè)維度的理解,我們可以拆解出比較多的信息元素,例如:戀愛階段/月月盈余的人生活上相對(duì)舒適,會(huì)有一些情感需求消費(fèi),例如:珠寶、旅游、節(jié)假日禮品等,也會(huì)適當(dāng)進(jìn)行投資理財(cái)。
而工作階段/兜里沒錢的人大多的狀態(tài)為剛工作,工資不高,在消費(fèi)上會(huì)先解決生活所需,投資理財(cái)也不會(huì)過多涉及。
不同階段的人在消費(fèi)觀和金錢觀上的表現(xiàn)不盡相同,而企業(yè)需要做的就是梳理類似如下表格,拆分人群并做深度洞察:
表一
在這些特征洞察的基礎(chǔ)上,企業(yè)會(huì)對(duì)各個(gè)子客群進(jìn)行一些常規(guī)預(yù)判,對(duì)客戶的基本屬性、認(rèn)知觀念有一個(gè)全面的認(rèn)知。
2. 宏觀畫像構(gòu)建
從宏觀特征上構(gòu)建客戶子客群的畫像主要是描述客戶的基本屬性和常規(guī)認(rèn)知,例如:在校學(xué)生往往兜里沒錢,基本解決溫飽,其經(jīng)濟(jì)來源多來自于家庭供應(yīng)。
但不排除有大學(xué)創(chuàng)業(yè),小有成就,月月盈余的狀態(tài),這種人群整體數(shù)量不會(huì)特別多,而且這種社會(huì)狀態(tài)躍遷的群體適合進(jìn)行獨(dú)立分析,或許會(huì)有驚喜發(fā)生。
畫像描述時(shí),不僅需要結(jié)合較多信息,同時(shí)也需要確定畫像的描述方向,例如:描述其消費(fèi)觀、金錢觀、興趣愛好等,從確定的方向上探索已有數(shù)據(jù),確定其畫像差異:
表二
在表二特征的基礎(chǔ)上,描述出總體的的畫像原型:
表三
這一畫像是通過對(duì)表二的理解和組合構(gòu)建形成的,從整體形象出發(fā),描繪出畫像的關(guān)鍵特征,這需要一定的業(yè)務(wù)抽象能力和特征理解能力,拆解出的畫像符合企業(yè)的經(jīng)營(yíng)方向,能夠在客群經(jīng)營(yíng)過程中有所應(yīng)用。
3. 場(chǎng)景畫像勾勒
上面兩個(gè)步驟是我們與客戶初相識(shí)的過程,從第一次見面、第一次交談等行為中對(duì)客戶的基本特性、興趣愛好有一個(gè)初步的認(rèn)識(shí)。此處提到的場(chǎng)景畫像則是對(duì)宏觀畫像進(jìn)行二次拆分,基于一定的事件和交互,從某一指標(biāo)方向出發(fā),定向梳理出畫像結(jié)構(gòu)。
宏觀畫像和場(chǎng)景畫像的區(qū)別在于宏觀畫像相對(duì)穩(wěn)定,能應(yīng)用很長(zhǎng)一段時(shí)間,所探索的特征也是一些社會(huì)性比較強(qiáng)的特征,不受場(chǎng)景約束,場(chǎng)景畫像則重點(diǎn)沿著某一場(chǎng)景目標(biāo)進(jìn)行細(xì)分,畫像隨場(chǎng)景變動(dòng),例如:
表四
在場(chǎng)景畫像劃分時(shí),通常是按需切分,如表四結(jié)構(gòu),則可以把資產(chǎn)提升作為核心指標(biāo),從資產(chǎn)提升角度,拆分企業(yè)主等人群的相關(guān)特征。
例如:在提升企業(yè)主人群的資產(chǎn)提升占比時(shí),可以從交易渠道是否打通、資產(chǎn)流動(dòng)是否頻繁、出入賬是否對(duì)等、對(duì)某類產(chǎn)品是否有傾向、活動(dòng)時(shí)間是否規(guī)律等維度切分,探索客戶的傾向性特性,進(jìn)而在明確傾向性的基礎(chǔ)上梳理觸達(dá)時(shí)機(jī)和方案。
如果能夠從資產(chǎn)提升的維度再進(jìn)行一次拆解,則各個(gè)畫像的描述會(huì)更加完整,例如:
則企業(yè)主等客群就可以在上面維度的基礎(chǔ)上添加理財(cái)購買傾向、入金場(chǎng)景有哪些、資金轉(zhuǎn)出用途等維度探索場(chǎng)景畫像,同時(shí)對(duì)經(jīng)營(yíng)方向也有更細(xì)粒度的認(rèn)知。
4. 個(gè)性化溝通營(yíng)銷
經(jīng)過上面三個(gè)步驟的梳理,我們對(duì)客群已經(jīng)有了一些深入的認(rèn)知,了解到客戶是什么樣的人,同時(shí)了解到他對(duì)我們的興趣,接下來我們需要選擇客戶可以接受的方式觸達(dá)客戶。例如:
白領(lǐng)人群:年輕多金,薪資較高,精通某一技能,工作時(shí)間彈性較大,經(jīng)常訪問XX銀行,對(duì)XX理財(cái)產(chǎn)品訪問較高,電話觸達(dá)響應(yīng)率較高,微信和短信響應(yīng)較低,郵件回復(fù)率較高,出差頻次較高,長(zhǎng)期購買股票,投資占比超總收入50%。
通過這樣的描述,我們基本可以確定這一類型的客戶講究效率、喜歡直接溝通、抗風(fēng)險(xiǎn)能力較高且有投資能力,對(duì)應(yīng)投放可以以直接簡(jiǎn)潔的方式,投放的產(chǎn)品強(qiáng)調(diào)收益,同時(shí)采用電話直接營(yíng)銷并郵箱發(fā)送郵件補(bǔ)充。
至此,對(duì)應(yīng)的畫像已經(jīng)構(gòu)建完成,從整個(gè)流程中我們可以看出,這一流程的可執(zhí)行性很強(qiáng),依賴于一定的經(jīng)驗(yàn)?zāi)芰?,綜合上面四個(gè)步驟,我們可以樹立出一個(gè)基本的框架,即:
表五
后續(xù)的客群經(jīng)營(yíng)可以在這一結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上填充組合,逐漸深入對(duì)客戶和產(chǎn)品的認(rèn)知。
二、基于特征組合的利基客群經(jīng)營(yíng)
可執(zhí)行客群分層的方法幾乎涵蓋了客群經(jīng)營(yíng)的方方面面,由于其思路的完整性和易用性,在各企業(yè)中得到頻繁應(yīng)用,但是這一方法在應(yīng)用過程中需要依賴一定的經(jīng)驗(yàn)?zāi)芰Γ夷軌蚯蟹值目腿毫6扔邢?,?dāng)拆分客群粒度過細(xì)時(shí),其操作的復(fù)雜度和對(duì)經(jīng)驗(yàn)值的依賴程度會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
隨著大數(shù)據(jù)工具的日益豐富,很多企業(yè)逐漸摸索出了一系列人機(jī)結(jié)合的客群經(jīng)營(yíng)方法,特征組合即為其中一個(gè),這一方法主要通過客群特征的篩選和組合,確定最優(yōu)分層特征,并將特征組合客群與核心指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算,其主要流程為:
圖二
1. 特征處理及分類
畫像構(gòu)建所需特征粒度與特征本身粒度未必完全一致,所以需要有特征處理的過程。
例如:年齡特征,通常按照5歲或10歲為一個(gè)分層,不需要1歲一分層。
另外有些特征未必完整,需要通過一些算法處理進(jìn)行信息補(bǔ)全,是否夫妻,這一特征很多平臺(tái)獲取不到,為得到這一特征可以通過一些預(yù)測(cè)的方式,做一些概率層面的信息補(bǔ)充,客戶每天晚上10:00到第二天早上6:00訪問同一WIFI熱點(diǎn)。
同時(shí)有另外一個(gè)設(shè)備同時(shí)頻繁接入當(dāng)下WIFI,且兩個(gè)設(shè)備訪問內(nèi)容存在明顯男性和女性的差異,是否可以推斷出這兩個(gè)人是夫妻關(guān)系?
當(dāng)然這是一個(gè)概率推斷邏輯,不乏有推導(dǎo)錯(cuò)誤的情況,但是通過不斷豐富這一邏輯,可以無限接近真相。
另外,在添加客群行為特性的情況下,更需要使用分類算法,明確出某一行為模式屬于什么類型:頻繁訪問理財(cái)頁面,并隔三差五買兩筆理財(cái)產(chǎn)品,購買的理財(cái)產(chǎn)品多為活期貨幣基金,可以推斷出用戶零錢較多,屬于理財(cái)傾向型客戶。
這些特征的處理本身就是一個(gè)復(fù)雜的工程,算法處理過程中被稱為特征工程,有興趣的小伙伴可以琢磨一下。
處理好特征后,我們需要對(duì)最有效的特征進(jìn)行篩選,特征的篩選可以從兩個(gè)方向進(jìn)行:
1)其一:確定出最有代表性的特征
有代表性的特征往往存在兩個(gè)特性,一個(gè)是能相對(duì)明確均勻區(qū)分各個(gè)客群,這一方式主要采用熵計(jì)算的邏輯,確定出引發(fā)熵值最小的特征;另一個(gè)是信息量較多/信息較為完整的特征,特征本身空值較少,特征各個(gè)值之間分類較為均勻,不同特征值之間的數(shù)量占比不會(huì)差異過大。
2)其二:確定最能影響核心指標(biāo)的特征
在特征工程中存在一些篩選特征的方法,例如:相關(guān)系數(shù)、主成分分析等,這些方法通過計(jì)算特征與核心指標(biāo)的關(guān)系,確定出與核心指標(biāo)相關(guān)性強(qiáng)的特征。
2. 特征組合及計(jì)算
篩選出的特征需要進(jìn)行組合,并通過組合的特征切分客群,形成一個(gè)個(gè)小的利基客群,而后直接構(gòu)建利基客群與核心指標(biāo)之間的關(guān)系,確定出對(duì)核心指標(biāo)影響最為明顯的利基客群,如圖:
圖三
特征組合往往存在兩種用法:
- 其一:篩選高光客群:我們能從這一特征組合中順利找到UV占比小,但是影響力巨大的客群,并對(duì)其進(jìn)行小成本高效果經(jīng)營(yíng);
- 其二:有效客群分組:各個(gè)利基客群類似于一個(gè)個(gè)小的客群聚類,從最小的客群開始,將最相似的客群合并,減少客群數(shù)量,依次循環(huán),最終形成6-10個(gè)目標(biāo)客群,進(jìn)而完成有效客群分組。
特征的篩選和組合的過程需要有大量的數(shù)據(jù)計(jì)算,這就依賴于各個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)計(jì)算能力,在計(jì)算的過程中通常需要植入spark等大數(shù)據(jù)環(huán)境進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)運(yùn)算。
3. 畫像描述及敏捷執(zhí)行
經(jīng)過上面的利基客群組合,我們可以拆解出一些客群的主要特征,進(jìn)而對(duì)客群進(jìn)行詳細(xì)描述,畫像的描述過程與第一種方法類似,涉及客戶的基本屬性和興趣傾向等。
利基畫像的描述更聚焦,例如,發(fā)現(xiàn)有 “向其他地區(qū)有規(guī)律轉(zhuǎn)賬”,“附近有銀行但是經(jīng)歷過客訴問題”等特性的客戶其訂單轉(zhuǎn)化率會(huì)很低。
對(duì)于這些畫像的理解決定了我們會(huì)以什么樣的方式刺激客群,例如:上例中“向其他地區(qū)有規(guī)律轉(zhuǎn)賬”的客戶,多為子女在外地定居定時(shí)向父母轉(zhuǎn)賬,確保父母生活費(fèi)用,此時(shí)如果要刺激這一客群辦卡并使用XX銀行卡完成交易,就很難通過常規(guī)紅包/優(yōu)惠券的方式引導(dǎo)其轉(zhuǎn)變,因?yàn)檫@一客群無法在異地為父母完成辦卡動(dòng)作,而產(chǎn)品經(jīng)理需要面臨的挑戰(zhàn),就是簡(jiǎn)化開卡操作,并且能夠異地在線完成父母賬戶的變更。
三、聚類分層在客群經(jīng)營(yíng)中的應(yīng)用
有心的讀者能夠發(fā)現(xiàn),特征組合的方式一定程度上采用了聚類方式,即首先將客群拆到最小,然后“自底向上”的完成客群聚類。除了這一聚類方式外,還有其他的方式可以進(jìn)行客群的拆分,而這一部分,我們就介紹一些“自上而下”的聚類方式,協(xié)助企業(yè)完成客群分層。
聚類方法是一個(gè)相對(duì)直觀的分析方式,企業(yè)除了梳理客戶的基本屬性外還可以添加用戶的行為旅程,組合有代表性的特征進(jìn)行聚類操作,例如:;行為旅程、自然屬性、交易信息等。
如圖可以將數(shù)據(jù)拆分成多個(gè)客群,并且獲取到影響這一客群的主要特征:
圖四基于這些特征描述出子客群的基本畫像,如右表,并在這一基礎(chǔ)上結(jié)合經(jīng)營(yíng)的核心指標(biāo)添加特征細(xì)分的維度和傾向性模型,構(gòu)建完整的場(chǎng)景畫像,最后將畫像固化成標(biāo)簽或者人群包,以備后續(xù)經(jīng)營(yíng)使用。
在客群經(jīng)營(yíng)過程中,我們需要梳理某一渠道的流量在當(dāng)下畫像中的客群結(jié)構(gòu),有針對(duì)性的添加滿足畫像要求的產(chǎn)品。
以微信渠道為例,每日100萬微信引流的客戶中,企業(yè)主占15%,白領(lǐng)占20%,忠誠的富裕人士占24%,年輕的銀行家占31%,其他客群10%。
我們只需要針對(duì)企業(yè)主等組合有傾向的產(chǎn)品,有客戶來訪時(shí)先進(jìn)行畫像判斷,滿足某一畫像的客戶即可推送對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品,如下表:
表六
AB實(shí)驗(yàn)助力客群經(jīng)營(yíng)
AB測(cè)試在客群分層中的價(jià)值在于發(fā)現(xiàn)各個(gè)客群中的主導(dǎo)行為和有效元素,通過反復(fù)測(cè)試的方式為客群探索優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品策略,前三個(gè)方法主要聚焦于客群的分層,而AB的價(jià)值在于確定好場(chǎng)景客群后,針對(duì)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)鎖定策略的各個(gè)維度,展開一系列測(cè)試。
策略的生成可以拆分成幾個(gè)比較重要的元素:投放內(nèi)容、投放時(shí)間、投放渠道、對(duì)應(yīng)客群等,這些元素的組合形成了我們的策略,而AB的應(yīng)用可以在具體客群的基礎(chǔ)上,對(duì)策略中的其他元素進(jìn)行組合,形成不同的策略集,并以多種策略方式觸達(dá)客戶,探索出最優(yōu)的投放策略。
AB實(shí)驗(yàn)在客群經(jīng)營(yíng)中的應(yīng)用,不僅涉及策略篩選的部分,另外還有策略的拆解、策略的沉淀、策略的生成等多個(gè)內(nèi)容,與客群分層的邏輯相關(guān)不大,此處不再贅述,我們會(huì)在后續(xù)的AB專欄中進(jìn)行補(bǔ)充。
作者:livandata;個(gè)人公眾號(hào):livandata,歡迎大家關(guān)注溝通~
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