会员营销:用“垃圾邮件”撬开你钱包



“垃圾化”的会员营销

   尽管你打心眼里不接受,但你不得不承认,会员营销已经被等同视为“垃圾邮件”、“垃圾短信”。

错在什么地方?

邮件短信有错么?自然没错!作为当下最便捷便宜的点对点信息发布方式,岂有不用的道理?

发送促销信息有错么?也没错!假借新品上架、促销活动的机会,对会员友情提醒,既能维持品牌热度,又能促进销量,何乐而不为?

那为什么我们的邮件短信,还会被冠以“垃圾”,消费者看都没看就直接把它删除了?

| http://www.aihuau.com/darticle3/list.asp?id=149682|34

第一,没有被勾起需求,信息无用!

第二,赤裸裸的推销,潜意识抵触!

试想一下,办公楼门口,每天都有人往你手上塞传单,换谁谁不烦?

如何让体验糟糕的会员,重新建立品牌好感?

 会员营销:用“垃圾邮件”撬开你钱包
如何让体验愉快的会员,积极地帮你推荐好友?

如何让休眠状态的会员,能重新回到你的网站?

如何让刚注册的会员,尽快打消顾虑,缩短购买决策周期?

如何让会员觉得,你发给他的产品信息,就是他想要的东西?

……

这些,都不是发发简单的促销邮件所能解决的!

或许,我们需要重申一下,有效的会员营销的大前提:客情关系!先交朋友再做生意,这是商之常情。

RFM模型该淘汰了

说到会员营销,就不得不提RFM模型。

RFM模型,最早由美国数据库营销研究所提出来。由于相对简单易行,逐渐成为会员管理的通行工具。在RFM模式中,R(Recency)表示客户最近一次购买的迄今时间,F(Frequency)表示客户的购买次数,M(Monetary)表示客户的累积购买金额。对RFM三个参数设置不同的权重和计分标准,我们就可以对每个会员的价值进行定量评估,从而开展会员等级管理。目前大家使用最普遍的,当属会员等级折扣制度,普通会员享受什么政策,银卡会员什么政策,金卡会员什么政策,评判的唯一标准就是消费者的贡献额;另一个就是会员积分制度,积分换购、积分抵扣,当然,积分的由来也是和消费者的贡献额捆绑的。

但显然,RFM这三个参数,只是让企业知道了我的会员目前是处于一种什么状态,但没法去指导企业该如何开展会员营销。

譬如,两个消费者,在同一天,A买了200块钱的女装,B买了200块钱的男装,那么按照RFM模型,这两个消费者是被划分到一个类型里面的。

再譬如,还是这两个消费者,在购买迄今3个月的时间里,都没有再发生二次购买行为,但期间A到你的网站来了20次,B只来了1次,按照RFM模型,这两个消费者还是属于同一个类型。

或许,我们需要寻找一种全新的会员数据库模型标准,在这个数据库里面,消费者不再是一个一个的钱包,而是真实的、有情绪的、能被影响的、有不同需求的人,它将会告诉我们,对不同的会员,你该说什么话!该怎么说!该什么时候说!

360度会员数据库

当一个老会员,决定再次购买你的某件商品的时候,会被哪些因素影响?

产品?价格?特别优惠?品牌好感?上一次购买体验?潜在需求?天气变化……没错,可能性因素有很多。

当一个老会员决定不再购买你的产品,他的特征或许就比较简单:不再访问、投诉、拒收或者退换货。

所以,我们需要给会员插上尽可能多的标签:性别、年龄、地域、注册时间、购买记录、访问记录、投诉的内容、退换货历史等等。这些标签将有助于系统快速地对消费者精准定位,自动计算对哪些会员在何时发送什么信息;这些标签也有助于发布新品上架的信息时,把不同的产品精准地推销给有需求的消费者,减少频繁的信息发布所带来的反感情绪。

那么,一个消费者的数据库,到底需要多少科目来进行统计分析,才能实现上述目的呢?

1.人口统计学科目:包括姓名、性别、年龄、地域、生日、家庭状态、联系方式等等。11月份,你把羽绒服推给北方的会员,一定比推给南方的会员更有把握;你把婴童产品,推荐给28~35岁左右的女性会员,一定会有比较高的成交率。

2.访问科目:包括注册时间、历次访问时间、平均访问页面数、平均访问时长等等。访问科目,是统计分析会员活跃度的最关键指标。要知道,挽回一个休眠会员的成本,是开发一个新会员成本的3倍!从访问科目,我们会得出许多有用的信息,譬如平均访问频率很高,但购买率却很低,那一定是产品表现出了什么问题,消费者迟迟不能被打消顾虑。

3.购买科目:包括购买时间、购买金额、购买商品、累计贡献、频次和周期等等。购买科目的最大贡献,并不是让我们去搞什么会员等级折扣制度,而是在于我们能够去统计分析,在什么时候,推荐什么样的产品,会员会比较能接受。

4.事件科目:包括订单取消、拒收、退换货、投诉、评论、建议、推荐等等。事件科目是许多企业所忽视的,但这恰恰最考验品牌的软实力。因为消费者在做出订单取消、拒收、退换货、投诉时,往往带有非常明显的情绪倾向,不加重视,会直接造成客户流失。

数据库不是简单的购买记录+联系方式,它是对消费者和品牌之间所有接触信息的集成,是会员营销的大基石,缺少了对这些科目的统计分析,会员营销将完全无计可施。

会员管理

会员营销有三大原则:匹配度、个性化、尊崇感,用通俗一点的话讲就是:和谁说,说什么,怎么说。而会员管理,就是要解决匹配度的问题,动态跟踪会员数据库所有科目,一旦到达预设的触发条件,系统就会自动刺激会员。这就是会员管理。|!---page split---|

根据消费者的行为特征,会员管理一般可分为三类:

活跃度管理

跟踪统计会员的访问科目。通过对注册时间、访问周期、访问迄今时间等科目的平衡计分,系统可以生成一个“访问活跃度参数”,这个参数的时间动态曲线,非常直观地显示了你的会员的活跃度,它综合评估了在一个时间段内,网站的产品、活动、服务对会员的吸引力。根据这个参数,我们可以把会员分成“兴奋会员”、“活跃会员”、“惰性会员”和“休眠会员”,一旦某个会员跌入到下一层级的会员类别时,系统就可以自动触发营销机制,进行挽救。

忠诚度管理

这是跟踪统计会员的购买科目,与上一条有异曲同工之作用。同时,当购买忠诚度和访问活跃度并线时,还有一个很重要的参考价值,那就是评估企业的产品质量满意度、服务满意度以及产品上新策略:购买忠诚度低、访问活跃度高,那一定是新品出问题了,可能是款式,也可能是定价;购买忠诚度低、访问活跃度低,那一定是产品质量或者服务质量出问题了;当然还有一种小概率的情况,那就是购买忠诚度高,而访问活跃度低,那就表明你的新品上架的频率,或者你的会员沟通的频率需要加强了。

事件管理

这是跟踪管理会员的事件科目。它也可称之为情绪管理,因为当消费者做出诸如订单取消、拒收、退换货、投诉、评论、建议、推荐等事件时,往往带有很明显的情绪倾向,不加管理,客户会流失。

数据库营销

匹配度解决了,接下去,就要解决个性化和尊崇感,就是“说什么和怎么说”。

按企业的目的来划分,数据库营销通常可分为四大类型:

关系维护型

就是对符合特定条件的会员开展关怀行动。譬如对活跃度不佳的会员,提醒;对忠诚度高的会员,额外奖赏;对活跃度高而忠诚度低的会员,特别刺激;对投诉会员,安慰和跟踪等等。

关系维护是会员营销的核心,也是最难把握的部分。一方面,它涉及客情人文关怀,需要捏准火候,不够则没效果,过了就显得套近乎,假;另一方面,在设置触发条件上,也需要对消费者和市场有很强的洞察力。

专享促销型

除了标准化的新品上架促销、主题促销、节假日促销以外,会员营销主张更细化、更精准的细分群体个性化短促。有了精细化营销的数据基础,谁获得额外的促销奖励,谁已经处于购买的临界点,一促就销!

信息告知型

它让我们的邮件短信不再垃圾化!什么样的产品,最适合告知给哪类会员?目前这一块,国内个别比较优秀的B2C也已经开始尝试“猜你喜欢”、“特别推荐”,不错!

事务型

通常指诸如注册确认、订单确认、发货通知等此类的事务型内容的邮件和短信。它有上述三类营销所无法比拟的,那就是打开率。

现在的邮件一般都做二次销售,上半部分是发货通知,下半部分是新品、关联或者热卖推荐。其实这是一种极大的浪费:消费者都下完单了,怎么可能在短时间内再下单呢?最佳的利用方式,就是开展交叉营销或者口碑营销。

  

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