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电子商务环境CRM基于长尾理论小客户管理
摘要客户是企业市场竞争的核心资源,是企业服务的对象和进行客户关系管理的出发点。世界经济的快速发展,高新技术的运用,经济全球化及全球性的生产过剩导致市场竞争日益激烈,与此同时,人们的生活节奏和消费习惯也瞬息万变,人们告别了传统的缺啥买啥的消费方式,消费的选择不...
一、电子商务环境下的CRM中客户的消费特征
客户是企业市场竞争的核心资源,是企业服务的对象和进行客户关系管理的出发点。世界经济的快速发展,高新技术的运用,经济全球化及全球性的生产过剩导致市场竞争日益激烈,与此同时,人们的生活节奏和消费习惯也瞬息万变,人们告别了传统的缺啥买啥的消费方式,消费的选择不断扩大,消费者的生活方式,生活态度呈现出的多样化趋势,使个性化成为客户最主要的消费特征。市场正在从大众营销向分众营销、甚至个众营销转变,产品、服务和市场被不断细分。电子商务的快速发展,大大促进了市场的个性化的变化,同时使个性化消费成为可能,使企业通过定制化生产等手段来满足客户的个性化消费。
二、“大客户”与“小客户”
19世纪末20世纪初,意大利经济学家帕累托提出了著名的二八定律,他认为,在任何一组东西中,最重要的只占其中一小部分,约20%,其余80%尽管是多数,却是次要的。管理学家将二八定律应用到企业中,认为企业80%的业务收入是由20%的核心用户创造的。因此,长久以来,企业根据该原则找出这20%的客户,为其提供优质服务,这就是我们平常所认识到的企业的“大客户”。然而通过客户价值评估、客户细分企业锁定一部分大客户,将有限的资源集中在20%的大客户身上,同时却忽略了余下的那一大部分客户。
随着市场营销手段的不断进步,电子商务的飞速发展,人们开始重新审视被运用了一百多年的二八定律。由于客户个性化的消费特征,企业和市场研究者们对二八定律中80%的多数消费者开始逐渐重视起来。
2004年10月,美国《连线》杂志主编Chris Anderson在一篇文章中首次提出了长尾理论,描述只要渠道足够大、非主流的,需求量小的商品销量也能够和主流的、需求量大的商品销量相匹敌的市场现象。长尾理论认为,如果能够把大量市场价值相对较小的部分都汇聚起来将可能创造更大的经济价值。将其运用到客户关系管理当中,如果能够把握住80%的长尾顾客,即相对于”大客户”而言的“小客户”,将他们的价值集中起来,那么可以创造出比大客户所创造价值更大的价值。
企业应当能够充分把握长尾理论与二八定律这两种市场理论去洞察客户需求、客户需求的变化,以及去分析客户对企业的价值,根据企业的类型,市场定位、企业实力等因素,选择企业能够满足的是20%还是80%,选择企业是应该倾向于服务“大客户”还是倾向于广大的”小客户”,亦或是二者兼得。
三、小客户客户关系管理
小客户,购买力并不强,客户资料并不具备吸引力,消费行为并不活跃,但是将他们全部集中起来却能够对企业形象产生巨大的影响,为企业带来新的客户,为企业创造巨额利润。
基于新的经济形势以及小客户的消费特征,企业应该能够运用更加合适、有效的手段来进行小客户的客户关系管理,实现客户价值的升华,从而为企业带来更大的利润。企业营销是其中一个重要的方面,可以利用以下的营销方式来寻求突破。
1.Web2.0互动营销
Web2.0所倡导的是开放、参与、分享.创造,从本质上看,Web2.0反映的是一种娱乐经济下的个性需求。利用Blog、RSS、SNS等Web2.0的形式,通过参与,互动,使企业的客户从被动变为主动,从消费者变成生产者。企业应该能够真正理解客户的心理需求和个性化表现,通过在营销过程中加入体验性元素,互动性元素、个性化元素来吸引互联网上大量小客户的眼球,从而使其成为本企业的客户。
2.数据库营销与精准营销
数据库营销,是通过数据库收集和积累消费者的大量信息,使企业能够在最佳时间以最佳方式,把信息发送给最适群体,以满足客户需求、增加每单位营销费用的反应率、降低成本,获得更多客户并建立增加利润的可预测性的模型,利用数据库技术进行全面的管理,以使企业能够区分出高反应率的客户,从而达到建立一种稳定的、长期客户关系的目标。
数据库营销的技术和应用使精准营销成为可能,并逐步发展成为吸引新客户,进行客户关系管理的一种有效方式。Web2.0时代的精准营销就是在精准定位的基础上,依托信息技术手段,准确把握顾客的需求,建立个性化的顾客沟通服务体系。它实际上就是一个对客户相关数据的搜集、分析以及应用过程。通过网络平台对用户个人数据资料和消费习惯的原始数据进行搜集,然后对所搜集的数据运用技术平台进行统计和分析,掌握每一个客户的消费倾向,最后通过邮件等不同的传播方式,对确定的目标受众进行一对一的精准化互动营销,并根据客户反映和市场效果进行不断地修改和完善。这种营销方式非常适合于以企业的个性化、分散化的小客户为对象,将成为对小客户进行客户关系管理的一种非常好的方法。
(本文不涉密)
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