数据库营销基础概念
一： 什么是数据库营销？
答：以数据为基础的营销方式，通过各类收的数据，挖掘其商业价值，做决策，一般多适用于营销.
二：如何运用数据库营销？
答：数据库营销的基础是尽可能使用数据库, 善于思考，灵活分析，发现商机.
三：数据库营销接触点
① 直复营销：一对一营销（短信丶邮件）
② 互动营销：了解客户的反应（微薄丶微信）
③ 服务营销：客服接待售后服务（旺旺丶QQ）
四：数据库营销（DBM）的比重
1. Mass Marketing（大众营销）：促销时不知道客户是谁
①对客户特性不了解
② 对客户的反应不理解
③ 对客户粗旷营销単一通道
2. Data Based Marketing（数据库营销）:促销时知道客户是谁
① 维护现有客户的收益丶扩大效益
② 对客户的反应(or 无反应)准确理解
③ 品牌与客户互动双通道
#DBM的比重高，但同时都需要…为什么？#（大家可以想一想）
四：大众营销的转型…今天的新客户丶即明天的老客户
①如果没有新顾客的获得，客户数会逐渐下降！
五：新客户获取成本 : 既维护一个现有客户 = 7:1
①专注客户维护活动
② 另一方面获得新客户的成本【贵】更不能放过机会
六：大众营销的转型
① 活用DBM（数据库营销）了解业务与各部门的协作
② 提供良好服务丶保留现有客户丶增加新客户
七：市场营销的业务范围
八：销售（Selling）与营销（Marketing）共同的目标(扩大收益)不同的功能
① Selling = 销售使命
•Sales丶Marketer促进与支持销售
① Marketing = 激励客户购买的使命
•Marketer丶Sales都是营销渠道之一
九：数据库营销的目的“营销闭环”（因数分解）
十：主题和指标的关系
十一：市场 = 每一个客户（如果你认为是）例如：曾小贤在下图的生命周期
十二：市场 = 每一个客户（如果你认为是）
① 新顾客获得: 提高市场占有率
② 优良客户培育: 钱包份额的扩大（利润）
③ 顾客保留 : 既存占有率的维持(防止市场份额下降丶维护现有客户)
十三：响应率和投资回报率
十四：业务量的贡献
① 高响应率丶投资効果最大化=有效的解决方案
②活动同时多数实行=效果实现
第二章：数据库营销--RFM分析方法
十五：RFM分析方法
① R: Recency （最近） 从最后一次购买的时间算起
② F: Frequency （频率） 一段周期内丶平均访问/购买的次数
③ M: Monetary （金额） 一段周期内丶平均高消费金额
#这个概念最初是用在邮购目录营销，红孩子丶麦考林丶宜家都是此类型#
十六： RFM数据的创建过程
① 如何计算分数由公司自定
• 如何划分整个丶限制每个得分/在何处放置一个下限
② 如上面的例子 R5-F5-M5的客户是最重要的客户
•购买体验的新鲜度丶使用频率丶金额贡献度
十七： RFM数据的创建过程，每家电商的情况个不同
十八：RFM分析的方法（等级划分样式）
十九：RFM有针对性的使用
① 例如：今年春展｢化妆品A的品牌活动｣的目标对象
二十：客户分类
第三章：数据库营销--实施流程
二十一：实施步骤（图下）
二十二：1. 数据获取与整理数据--收集数据
① 关于客户数据
> 人口统计属性(年齢丶性别丶住所丶联系方式丶交易记录等..)
> 心理属性(问卷调查数据等心理方面的数据显示丶有关数据使用权限)
> 行为属性(实体店交易丶网购行为数据与交易数据丶对活动的响应)
② 关于商品与服务的数据
> 公司商品与服务的数据: 对客户购买行为的了解渠道
③ 关于渠道数据
> 每个活动渠道的数据: 客户对各种渠道活动的反应
④ 关于整个企业的业务数据
> 历史的营销活动丶成本信息
> 各个渠道的运营状态丶成本信息
> 整体商业活动和盈利能力的最优化执行丶提升客户价值
二十四：1. 数据获取与整理数据--客户分类（细分的属性变量之间的关系）
二十五：1. 数据获取与整理数据-- 客户成长周期
① 每一个阶段如何分类？
② 多样化人生: 孕育各类生活方式
> 工作方式:毕业丶就业丶失业丶创业...
> 家庭结构:一生独身丶晩婚丶丁克族丶2代同居...
> 儿童的教育方式：丶家庭对教育资金的管理...
> 收入结构的变化(2级分化)丶家庭结构(无儿女丶老年化)...
二十六：2. 分析数据--了解客户行为（客户数量的变化）
① 一定时期内的客户数量增加/减少
② 显示各指标的趋势
> 阻止流失是否见效？
③ 比较每个部分
> 新客户增加与老客户流失对比如何？
> 客户流失率最高的是那个渠道？
二十七：2. 数据分析-了解客户（收益的理解1）
① 客户在各个时期的收入丶每个客户的中支出
② 收益的分解
> 每个渠道的收益如何？
> 每类商品的收益如何?
> 收益最高的是那部分客户？
二十八：3. 营销活动策划--重要的四点
① 目标 ...筛选目标客户
② 活动 ...提供折扣的信息（商品）
③ 时机 ...联系客户的时机
④ 渠道 ...测试渠道反应
二十九：3. 营销活动策划--筛选目标客户
① 分段筛选丶每个活动选择适当的客户
三十：3. 营销活动策划--提供各类活动或促销
① 客户需求丶兴趣的理解
> 更新化妆品信息: 什么时候有新的活动?
② 确定事件的需求
> 大额消费: 发生了什么事？
三十一：3. 营销活动策划--接触客户的的时间
① 不要错过客户有[需求]的时机
> 关于春装的时序?
② 准确的检测出每个客户需求的时间
> 大额消费:「何时发生大额消费」需要检测定义？
三十二：3. 营销活动策划--测试接触渠道的反应
① 寻找合适的渠道
> 每一个渠道的反应率（短信丶邮件丶微博丶微信等...）
② 重要度根据成本配分
> 优良客户 >>> 代表访问
> 准优良客户 >>> 电话沟通
> 其他客户 >>> DM
三十三：4. 营销活动实施--活动实施列举
三十四：4. 营销活动实施--目标组 V.S 对照组（测试）
① 活动:
> 选择符合条件的客户
> 然后对照目标组与控制组
② 目标组:
> 定位目标客群后再随机选择客户群，然后对比以确定是否得到预期的回应率
> 观察评估结果并在此基础上改善/优化
> 假设执行的结果有效
> 目标组与控制组比较(例:不同的客户)
③ 控制组:
> 为了与目标组对比
> 从匹配的目标客户中随机选择
> 与目标组对比反应率查看目标组是否效果显着
三十五：5. 营销活动评价与改善--活动评价
① 活动实施后丶查找并改善今后的活动
> 同样以各种分类规则丶发现更好的一部分活动
渠道:该渠道反应不良? ROI不明显?
商品:该商品反应不良? 是否与客户期望符合丶还是需要组合商品？
三十六：5. 营销活动评价与改善--识别改善点
① 更好的分享结果大面积实施
② 需要认识改善点丶制定今后的重点领域
第四章：案例分享【JCPenney】
三十七：JCPenney
① 在美大型零售商1,000家店铺以上的零售百货店
> 物理店舗丶B2C丶目录的3大渠道
> 服装，首饰，鞋，饰物，家居用品，多种品种
②（2005年）的年销售额 :超$18亿美元
> 4,000万以上的顾客数
③ 数据仓库: 多渠道销售的实现
> 数据仓库集成每个渠道的客户数据
> 分析市场营销与分析产品数据并加以利用
> 2004年时使用60个节点
#过去三年知道每一个客户购物的特点#
三十八：JCPenney的客户是谁? 制定营销策略
① 该企业重视客户购买行为的变量
② 整合产品信息/营销信息等，每条渠道的数据（目录丶实体店丶B2C）
三十九：营销策略设置在各个环节丶充分使用数据创造营销优势
四十：基于客户的行为数据 实施策略
① 根据客户的行为属性分类
② 利用价值:
> 设置店内的陈列丶促进客户购物(下面图片)
> 更改网页/目录页的顺序
> 按购物无行为分类
四十一：基于客户行为数据例 每个渠道的利用
① 直接邮寄的实体店
> 180种选择客户的方法 (筛选条件)开发和利用
> 与目录携手共进，并推动同样的信息到互联网
② 网络销售/Email传递
> 一年4亿份Email
> 店内促销支持
> 根据过去的购买记录，选择目标客户
四十二：基于客户行为数据 使用2个渠道
① JCPenney是美国领先的目录销售公司（服装丶家庭用品）
> 目录超过94页+大页面(每一种生活方式...)
> 每年630亿页丶3亿8,400万部发行
> 客户选定有240中以上的方法
四十三：基于客户行为的数据 其他
四十四：JCPenney DBM - 综述
① 利用DBM开发和利用各种分类活动
> 生活方式，生活阶段多种多样，如购买产品行为，客户服务模式，都可以用于市场营销和产品开发
> 侧重分析客户行为模型丶模型可以用于精炼和营销活动
提供给客户可以响应的折扣
每个渠道的行为与渠道亲近度
> 制定战略部分丶从企业策略出发丶考虑到所有的日常工作情况
② 多渠道的对应
> 卖场(物理店舗) B2C 等多渠道部署的一致性
> 以战略企业诚信为基础，具有一致信息进行营销指导
总结：数据运用成败的重要因素，人丶组织丶运作丶系统丶IT等..以上更重要的还是人为因素！
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