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从0开端教你做CRM「4」:什么是客户分群?


编辑导语:客户分群,是营销中重要的一环。只要精准地将客户划入对应的消费群体,才干最大化地提升营销效率。那么客户分群应该如何构建,使用过程中有哪些注意点呢?本文中,作者从客户分群和客户画像的区别、做客户分群的原因、如何做客户分群,以及客户分群的注意点四个方面,分析了客户分群的重要性和必要性,无妨来看看。


一、什么是客户分群?和画像有区别吗?

上篇文章中分享了客户画像怎么做,客户画像指的是多个客户的特征组合成的一个虚拟的客户,用于区分不同的客户的人口因素以及在购置产品时的决策习惯,然后营销人员可以针对不同的决策习惯的客户类型去设计不同的营销战略。

而客户分群是指根据销售或运营指定的某些条件,将客户划分为不同的客户群体,针对不同的群体去详细执行不同的运营战略。

就例如教育行业,可以将客户群依照试听和购置这种行为属性分为首次试听客户群、首次购置客户群、复购客户群等;也可以依照身份这种人口属性分为大学生群、上班族群、宝妈群等。

那么客户分群和客户画像有什么区别呢?

主要是有以下2点区别:

1. 目的不同


客户画像是用来分析和制定运营战略的工具,客户分群是用来执行运营战略和获取数据结果的工具,但是两者可以是相辅相成的,如下图,通过客户画像制定运营战略之后,用分群工具分出对应群体执行运营战略,再根据结果不时完善用户画像。

从0开端教你做CRM「4」:什么是客户分群?-1.jpg


客户画像与客户分群

2. 有效期不同


客户画像在构建完成之后,在较长的一段时间不会改变,尤其是高考量度产品(考量度:上篇客户画像文章分享的内容)。

但是客户分群会根据不同的业务需求而发生变化,例如当业务场景是要对30天内未登录的客户召回,对新进来的客户促活,那么对于“30天内未登录”及“新进来的客户”这样的分群来说,其中的客户可能每天都是不同的是变化的。

二、为什么要做客户分群?

当我们通过不同的客户画像分析和制定出不同的营销战略之后,我们就需要应用这些营销战略,协助精细化营销,这个时候就用到了客户分群。

为了方便理解,我还是拿上篇文章中的中高考量度的客户画像举个非常简单的例子:假设我们通过客户访谈做出了以下三份画像:

从0开端教你做CRM「4」:什么是客户分群?-2.jpg


客户画像1:找工作

从0开端教你做CRM「4」:什么是客户分群?-3.jpg


客户画像2:赚外快

从0开端教你做CRM「4」:什么是客户分群?-4.jpg


客户画像3:兴趣喜好

并且我们根据客户画像分析出:
    大学生群体主要画像关键词是:找工作;这个画像的人群对于购置课程的决策规范多是和方便找到适宜的工作相关的;宝妈群体的主要画像关键词是:赚外快;这个画像的人群对于购置课程的决策规范多是和可以学完之后赚钱相关的;在职工作群体主要画像关键词是:兴趣喜好;这个画像的人群对于购置课程的决策规范多是和可以学完之后胜利画出自己满意的作品相关的。

那么有了这几类画像之后,我们对这类群体制定营销战略:
    针对画像1:活动的时候,推送有关多少商业插画的公司在招人的相关性信息,并且招聘要求中所需要做的招聘准备正好是可以在XX课程中可以学习到的;针对画像2:活动的时候,推送有关学习了课程之后,多少学员找到了兼职的相关信息,每个月多赚XX,学习了XX课程,你也可以做得到;针对画像3:活动的时候,推送有关优秀学员的作品,可以提到XX作品在XX平台收到了多少点赞收藏,学习了XX课程,可以快速找到不同的绘画技巧。

营销战略制定完成之后,接下来就是找到这类群体,并且向他们推送相应的营销活动了。如何找到这类群体呢?找到了这类群体之后,执行了设计的营销战略之后,能否到达预期的效果呢?之前设计的客户画像在理论的检验中是否准确呢?

而这一切,都需要根据条件做客户分群,对分群之后的客户分别推送不同的营销活动,然后搜集数据停止分析。如何做客户分群呢?

三、如何做客户分群?

前面也说过,客户分群主要是根据不同的条件,将我们现有的客户划分为不同的群体。当然制定分群条件有着不同的目的。要先明确目的,也就是应用场景。

先说明一下,分群的应用场景有很多,例如A/Btest、社群运营、用户运营等等。

从0开端教你做CRM「4」:什么是客户分群?-5.jpg


客户分群的应用场景举例

但本文及之前的文章主要分享的应用场景主要是营销场景,协助销售进步客户的购置率。

所以还是接着上文中的例子来说,我们已经通过客户画像晓得,如何针对不同决策如何做精细化营销战略,提升购置率。

那么加下来要做的就是:

1. 创建分群并执行营销群发


首先在CRM系统中的分群管理中,通过之前制定好的标签创建客户分群:

从0开端教你做CRM「4」:什么是客户分群?-6.jpg


至于实际在系统中的群发操作,以某SCRM系统举例(虽然没有详细的分群管理,根据条件挑选客户群及停止群发营销的思路是一致的):

从0开端教你做CRM「4」:什么是客户分群?-7.jpg


翻开后台,点击客户营销tab,点击个人群发,进入群发界面;在群发界面点击新建群发客户按钮,进入新建群发页面。

从0开端教你做CRM「4」:什么是客户分群?-8.jpg


在这个配置页面(上图),我们可以给新建的群发命名,比较重要的是下方的发送范围设置,这里其实就是对客户停止分群发送,我们可以将大学生这个标签设置为条件,也就是说客户群体中标签为大学生的这部分客户,是我们本次即将要停止营销触达的客户。

最后在发送内容这里设置我们要对这个客户群体发送的营销内容,点击确定就可以了。

2. 分群结果数据分析,调整战略或画像


我们在执行营销群发的过程中,一定需要关注的是数据的监控,以便于得知我们之前创建的画像是否是准确的,制定的营销战略效果怎么样,人群的转化率怎么样,有没有什么改进的地方,在这个过程中我们根据效果不时的调整,以及更新用户画像数据。

还是以上面的例子来说明,假设我们在运营投放的过程中,发现关于用赚外快相关关键词带来的客户不只要宝妈,也不时有大量的年龄为26-30岁之间的在职群体,那么我们就可以扩大我们“赚外快”的画像,将这一部分群体也考虑在内。

3. 不时试错,看效果


营销是需要不时根据实际场景随机应变的,没有一种营销方式可以一劳永逸。

所以我们应该根据实际的执行结果数据,不时的改变营销战略或者分群规范,一开端做的画像或分群可能会因为一些原因不够完善,可以通过实际的运营效果不时完善。

例如在下次投放的时候,可以多做两组分群,将“赚外快”的营销链接分别发送给年龄为26-30岁的客户群体和宝妈群体,试试会不会比之前的分群点击率和转化率更高。

四、客户分群的注意事项

1. 保证客户画像的质量


虽说不一定每个公司都会用客户画像这个工具去做决策,但是假设做了客户画像,那么一定要保证客户画像的质量。

其实画像就代表着公司业务要面向的客户群体,客户画像只是将目的客户群体显性化,方便众多的营销人员在战略方向上达成一致。但也正因如此,客户画像的质量,也就是准确水平很重要。在很长一段时间内都不会改变。

2. 客户规模要足够大


事实上,当公司有了大规模客户,而且客户与客户之间的偏好和行为有所差距的时候,才需要分群工具,高效率实现精准化营销。

在客户量较小的时候,其实重点应该放在如何扩大客户规模上,当客户多了,管理不过来了,再投入时间和精神做分群工具。

3. 想好落地的业务场景


在做客户分群之前一定要想好落地的业务场景,包括业务流程、营销人员、数据分析人员。否则花了力气做用户分群,但是商业方案方面没有做好,也只是会产生一些没用的数据寄存在那里,既没有赋能商业战略,也没有产生实际的营销效果,就会变得没有意义。这就是我不时强调的业务和产品相结合,才干产生价值。

4. 尽量使用平常的数据


这里指的是在停止数据分析的时候,我们应该尽量使用平常的数据,会更加有代表性。

还是以教育行业的例子来打个比如,平常来说购置声乐课程的群体大部分是年龄在28-35岁之间的人,我们主要投放和转化的重点客户也是这个年龄之间的客户。

但是双十一期间平台突然做了个唱歌大赛的活动9.9元抢精品课,并且投放在各大平台。

这个时候进来购置的客户可能各种年龄层都有分布,但是产生的购置数据的客户画像可能并不具有代表性,我们不可以通过这样的数据来更改画像,科目的主要客户照旧是年龄在28-35岁之间的人。

五、总结

之前分别通过三篇文章分享了客户标签、客户画像(中高考量度)、客户分群。

其实能做到这些的功能和方法并不难,难的是背后的运营(营销)战略,所以我的从零到一系列文章更多的是通过简单的案例去分析怎么用,而不是简单地罗列系统功能怎么做,实际上,是先有的运营战略,为了进步效率才有的软件系统。

产品经理在设计功能的时候,要先从设计的目的和场景动身,将来的产品经理一定是先懂业务的。

这里再做个总结:

客户画像是目的是为了制定营销战略,那么我们就需要晓得什么是影响营销战略的最重要的因素,就是:客户的购置动机。以客户购置动机为中心去制定要采集的数据。

客户分群的目的是为了执行营销战略,看营销效果,那么我们就需要晓得分群规范是什么,我们之前分析的用户画像的主要群体是怎么分布的,如何找出他们;也需要晓得营销效果是否到达预期,是否通过分群之后,用户的点击率和购置率相对于分群之前更高了?

产品和业务应该同步走,哪个走得快了都不行。

本文由 @小猫雯 原创发布于人人都是产品经理,未经作者容许,制止借鉴

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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什么是客呐户分群?

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是的,我也是和你一样,我刚开端觉得蓝雪花这么容易爆盆又好养,几乎太好了吧。可是后来我发现掉下来的花瓣

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文章写得太好了,只是还是看不明白~

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