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展览会企业如何进行客户分类和细分

展览会企业如何进行客户分类和细分

发布时间:2017.10.27

展览会企业如何进行客户分类和细分
本期精选-NO.014

       在企业的CRM(客户关系管理)中,客户分类是实施CRM的主要手段和方法。客户分类往往比较粗犷,若要满足展位销售的精确化营销,就需要对展商及西宁多维度、多样化的细分,也就是要进行更加细致的客户细分。对客户的细分技术有很多种,其根本差别在于细分维度。在展览会主办的细分中,通常依据客户属性所表现出来的外部、行为、心理和利益四方面进行。本文从维度内涵、细分依据、细分目标对展商客户进行细分方法的分享。


1、依据展商的外部特征的统计细分

       展商的外部特征是由基本信息来呈现的,包括:性质、规模、年龄、行业、地域、收入情况等。对展商基本信息的统计细分,在CRM中可实现两种较为常见的细分方法:

      1、People UK方法

      以展商的生命阶段作为变量指标,将展商的生命历程分为8个发展阶段,每阶段中又分为数量不等的子阶段,共计有46类。这种方法强调展商基本特征与展商需求之间的逻辑关系。

       2、PriZm方法

       基于区域差异而形成的细分方法,强调展商在展会的消费方式和习惯。它将所有现有客户分成60个不同的组,并按照企业收益、消费方式、消费层次等进行相似消费特征的归类,形成从最“高层”到“低层”的分类,在不同的分类中寻找在消费表现的显著差异。例如,利用PriZm方法可通过分析所有客户的所在地区,并决定最重要的宣传营销区域,其中直邮就是最有效率的营销沟通方式。

        依据展商基本信息的统计细分方法简单易行,但缺乏有效性,且对展商需求、价值等很难获得反映,不足以预测客户未来的购买行为。较适宜了解市场和客户结构。

2、依据展商行为的客户细分

     RFM模型(在系列文之“客户分级”文中会有具体计算演示)是研究展商行为最为常见的方法,它能够动态地显示一个客户的全部轮廓,可以较为准确地判定客户的长期价值、客户贡献度、客户流失可能性等。但RFM模型的分析过程复杂,客户群过多,耗费时间长。为了修正RFM方法,还有一种二维的客户价值矩阵模型方法。

      客户价值矩阵模型,是根据购买次数与平均购买额的二维数据分析的,通过对客户信息中展商编号、展位购买日期、购买金额、平均购买额(规定时间内)来进行。即把所有客户都分散在已确定好的二微矩阵的四个象限中分为四类:不确定型客户、高价值客户、经常性客户和乐于消费型客户。“乐于消费型客户”、“经常性客户”,是企业发展壮大的保证,所以企业应设法提高“乐于消费型客户”的购买频率,通过对“经常性客户”实施交叉销售、向上营销增加其平均购买额。

      该方法可与展商外部特征中的统计信息结合使用。缺点:无法对潜在客户进行分析。

3、依据展商心理进行客户细分

      这里说到的客户心理细分,主要是以展商的活动、兴趣和评价所衍生出来的企业运营方式。心理细分有两种情况:一种基于客户价值的客户细分,一种基于客户生命周期的客户细分。

       基于展商价值的客户细分

       展商价值即主办方可以从展商处获得的利润总值,利润是维护客户与企业关系纽带的重要因素,通过利润可更直观地看到展商的兴趣趋向。“利润分类法”是客户心理细分的重要方法。

       利润分类法又称为ABC分类法,是根据企业利润额的构成对客户分类。依据企业利润定律中2/8规则:为企业创造80%利润中的20%的客户即可划为A类客户;另外不足20%的利润中的70%客户可划分为B类客户;剩余最后10%的客户为C类客户。也可以根据分析对象的数量的多少和研究的需要,把客户分成两类、四类或以上。

        运用ABC分类法简单易操作,但是此方法只考虑了展商给企业带来利润的大小,导致一些起步晚、成长较快、潜在未来价值高的企业则容易被忽视,而一些规模较大而潜在未来价值不高的企业被列入A类客户,享受优质服务,降低了企业资源的使用效用。

      

       基于客户生命周期的客户细分

       客户生命周期是客户关系与企业的发展轨迹,是客户对产品的完整心理表现。根据客户生命周期的研究分类,可以弥补利润分类发的不足。

       1、【忠诚度分类法】

       根据展商所处的生命周期的不同阶段,可以把展商分为:潜在客户、现有客户、长期客户、忠实客户。此种分类为企业对客户的不同需求规划针对性营销策略,实现潜在客户的演变和忠实客户的拥护。

       2、【依据客户关系不同阶段划分】

        关系阶段的划分是研究客户生命周期的基础,按照发展可划分为:考察期、形成期、稳定期、退化期四个



4、依据利益进行客户细分

      利益细分是利用具有因果关系的因素,通过客户行为、态度和动机来挖掘背后的真正利益。这些利益可变现在产品特征、服务方式或其他相关环节。用于利益细分的技术有很多种,包括:拟合分析、因素分析、聚类分析、人工神经网络网络等。

      聚类分析是利用一个独立变量的矩阵,把性质相近的个体归为一类,差异较大的归于不同类,最终达到同类个体具有较高同质性,不同类个体具有较高异质性。其中模糊算法、混合模型、层次法是展览行业CRM中最常用到的方法。

       人工神经网络(ANN)是一种基于动物神经系统的生理属性的分析和算法模型。这些神经元的功能在于处理和传递信息,它们的链接方式直接决定着信息在网络中传递的属性。

      客户分类和细分是有效实施市场营销策略的第一步,是维护客户关系的重要前提条件。在复杂变化的市场环境中没有绝对有效的细分方法,而拥有CRM数据库的企业,在数据研究渠道中获得极大可操作性,所得到的研究结果也更为准确。

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