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2019-01-11 揮別狂撒策略的分眾行銷 - 受眾輪廓與接觸中心

小眾即是大眾!分眾行銷的秘器 | Deep Audiencing

2019! 揮別狂撒策略,告別變成大家都不想看廣告的囧況
將對的訊息傳給對的人,透過簡單的設定,可以找到你想找的客戶
鎖定一個特定的目標消費群,推出給這一特定群體最需要的感興趣產品活動吧!

延伸閱讀:什麼是分眾行銷? https://bit.ly/2Hh2r0e


受眾中心幫你將顧客分群,讓您快速找到相似的消費者類型,不用擔心花了預算卻投錯給不對的人

透過數據洞察(後台報表,訂單分析 還是從 Customer Segmentation in Google Analytics )可依你的店的消費類型選擇適合的群組(商品推薦 或 活動刺激),將眾多顧客依消費行為分群(例如:喜歡買組合價、愛逛某類商品的人、喜歡優惠券…等)。支付小額廣告預算,活絡消費大數據,輕鬆做導客,DiY 簡單上手!

 

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路徑:會員>>

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簡訊、e-mail  你最熟悉的老方法,產生新效能

讓顧客及會員體驗你的『揪~甘心』量身打造的專屬小對話

 

如何進行受眾細化: 

可以交叉篩選組合篩選的條件為:

彈性的篩選方式,讓您抓出最期望的受眾分群

例如抓 A 群,或 抓 B 群 , 還是 A + B 複合式組合

甚至 (A1 + A2) + (B1 + B2 + B3) 

A.訂單

  • 購買商品
  • 訂單狀態
  • 付款狀態
  • 付款方式
  • 配送方式
  • 貨況狀態
  • 購買縣市
  • 購買日期
  • 每筆訂單金額
  • 非會員購物

B.會員

  • 購買過的商品
  • 從未購買過的商品
  • 累積消費金額
  • 消費次數
  • 加購物車未結單
  • 會員註冊日
  • 會員訂閱電子報
  • 會員群組
  • 會員生日月份
  • 會員年齡
  • 會員性別 
  • 紅利剩餘點數

 
小技巧:

直接觀察 Customer Segmentation in Google Analytics 報表

或者

你可以後台先嘗試匯出「所有顧客」資料

QDM 統計了一些顧客消費數據給你
( 包括:會員群組 , 累積消費金額(M), 累積次數, 紅利點數,  性別, 生日, 居住縣市,  加入會員日期, 最後升等日, 最近一次消費(R), 半年內購買次數(F), 兩年內購買次數, 所有購買商品項, 或 你所自訂的會員欄位 )

先利用 Excel 做交叉分析後,再決定分眾條件 


或者

使用國外專家研究提出的資料科學統計方法,例如,RFM 模型分析

三項重要的指標:最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、與消費金額(Monetary),這三項指標的英文字母的分別為R、F、M,所以就稱為「RFM模型」做顧客價值分群區分

 延伸閱讀:
[1] Kohavi, R., & Parekh, R. (2004, April). Visualizing RFM segmentation. Proceedings of the 2004. SIAM international conference on data mining (pp. 391-399). [PDF]
[2] 什麼是 RFM模型的內容

 

 

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