针对个性化客户营销的四大核心能

随着市场竞争的加剧，客户个性化程度不断分化，以及IT技术进步带来的营销革命，越来越多的服务性企业开始进入新的营销浪潮之中，即客户洞察驱动的个性化营销。越来越多的企业营销经理开始谈论客户关系营销、直复营销、数据库营销、个性化营销这些名词，听个性化营销可能为企业带来的巨大投资回报，往往令每一位营销经理鼓舞，但企业在建立个性化营销的核心能力方面，往往有所欠缺，而在实际的企业营销实践中又往往急于求成，是造成这些企业实际的营销效果往往不如期望的那样的乐观的原因所在。

来看看下面这些营销经理经常面对的典型问题：

·向哪些媒体和营销渠道进行营销投入，会使得发展新用户的效率最高收益最大？

·公司在营销佣金上的支出越来越大，但是为什么公司的利润却没有相应增加？

·现在的客户看起来越来越不忠诚了，经常在竞争者之间来回选择，应当如何识别那些可能流失的客户，如何采取措施提高客户的忠诚度呢？

·一些客户的购买次数和数量都在不断下降，如何提升这些客户的价值呢？

·公司的产品线越来越长，如何识别哪些是有购买潜力和购买意向的客户呢？

企业营销经理们在进行服务或产品营销策划时，在很多情况下都是从产品的角度来考虑问题，往往是沿着产品的特性来进行以产品为核心的营销策划，而经常由于各种条件的限制忽略了以客户为中心的客户特征识别和分析。从客户营销的根本来讲，企业营销策划的目的一般都是为了实现以下的一些营销目标：

·更高效的客户获取，提高产品或服务的市场占有率

·更高的客户忠诚度，以减少客户流失，增加客户终身价值

·更大的客户占有率，以提高客户价值贡献水平

·更佳的营销投资回报率，优化营销与服务成本，以获得更大的营销利润

而从企业营销经管的角度来看，以上四个目标都各有侧重：

1. 更高效的新用户发展。

有统计显示，获取一名新用户的成本是保留一名现有客户的七倍。这就需要企业能够精确进行目标客户定位，理解客户的需要和需求，策划和执行高效的营销活动，通过最恰当的营销渠道和沟通策略向客户传递正确的营销意图。

2. 更高的客户忠诚度。

客户服务营销的一个最重要的目的就是要提高客户的满意度，通过营销与服务流程的优化，改善客户体验，从而提高客户满意度，降低客户流失率。有统计显示，获取一名新用户的成本是保留一名现有客户的七倍之多。这就需要企业能够真正理解客户的需要和需求，有效的对产品和服务的设计和提供过程进行分析，不仅能够识别客户的忠诚度和生命周期价值，并能通过整合的营销沟通策略来优化与客户的关系。

3. 更大的客户占有率。

在目前激烈的客户竞争中，仅仅简单将营销目标定位于保留客户是远远不够的，而应当让客户将更多的消费集中于本企业的产品和服务上，让客户享用企业更多的产品与服务组合，或是提高客户在某一产品或服务上的消费水平，即提高忠诚客户的占有率变得越来越重要。通过交叉销售、向上销售来提高客户的购买水平是最直接采用的营销方式。但企业的营销经理仍然面临着几大难题：如何保证销售活动的效果？向哪些客户进行营销？向他们推荐什么产品和服务？什么时间以什么方式进行？

4. 更佳的营销投资回报率。

很多企业已经认识到，当定位于不同的客户、不同的营销渠道、不同的产品和服务时，营销投资回报率经常会有较大的差异。要保证营销投资回报率，就需要理解客户的生命周期价值，根据不同的客户价值来优化并控制产品与服务的提供成本，加强营销风险经管能力等等。企业的营销经理都已经认识到，并非所有的客户都应等同对待的。企业应当为那些为企业带来高额利润的客户提供更好的服务，而对于那些带来较低收益的客户提供与其提供价值相对等的服务，并通过服务营销来提升客户的收益贡献水平和利润贡献率。

以上这些都是企业在进行个性化客户营销时所需要达到的营销目标，也是大多数企业的营销经理每天面临的营销问题，但实际情况往往是企业有进行个性化营销时需要了解客户的信息不足，以及获取的信息对于营销的策划和实践的驱动力不足。不少企业在面对这样的问题时，往往求助于信息技术的手段，但是这些问题的解决，远远不是通过增加投资建立一个客户信息经管系统，再买套统计分析软件那么简单的。

根据国际上的服务营销的成功经验，要提高企业的个性化营销的能力，都需要基于以下四项关键的营销能力的建立，即客户数据经管能力、客户分析能力、营销活动经管能力，以及洞察驱动的客户互动能力。

第一，客户数据经管能力

经验证明，高质量的客户数据经管能力是企业采取差异化营销以区别对待不同客户的基础。著名的研究机构Gartner Group也将客户数据经管能力列为影响企业进行个性化营销的最重要的能力之一。

很多运营多年的企业往往有着比较完备销售数据和交易数据，这些企业往往认为对这些数据进行有效的采集和集成即可以有效的帮助企业进行一对一的个性化营销，而实际营销的效果经常差强人意。造成这样的原因何在？

这些企业虽然有了完整的交易数据，如交易时间、交易次数、交易金额等等，但是这些数据全部是基于事务处理过程中产生的交易数据，而从客户知识的角度所需的客户信息并不仅仅是交易数据。客户数据是根据客户的需求来设计和采集的，而实际上大多企业非常缺乏能够洞察客户行为和价值的客户信息，如人口统计数据、行为心理数据等等。这些数据并不影响企业与客户的交易行为，但对于分析和识别客户的行为和价值却至关重要。

我在给国内一些企业提供客户分析咨询时，经常听到企业的技术人员讲，我们已经应用国际领先厂商提供的先进工具建立了数据仓库，但当基于某些应用主题对客户进行分析建模需要抽取客户数据时，常常发现企业建立的所谓的数据仓库只是基于交易数据的汇总，有时甚至连基本的数据建模都存在问题，更不用提能否支撑基于分析主题的业务建模了，客户分析所需的一些行为变量根本没有，经常需要重新构建分析所需的客户数据文件。而这时企业的市场经管人员，往往又不理解为什么投巨资建立的数据仓库不能支持有效的客户分析工作。

这是因为，企业没有建立起完整的客户数据经管策略，即从统一客户视图的角度来规划客户数据经管策略。而建立客户数据经管能力往往需要多年的积累，有计划有策略的采集和丰富客户数据，有时需要从外部采集第三方的数据源，与内部的数据进行集成和丰富，建立高质量的客户信息基础，并在企业层次经管和维护客户数据质量，这才是在企业层次应用客户知识的重要的基础和保障。

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第二，客户分析能力

简单来讲，客户分析能力就是将客户信息转化为客户知识，并在企业内部进行知识共享的过程能力。

在我服务过的企业中，有些技术经理谈到客户分析时都认为，客户分析就是数据挖掘和客户细分，这些企业非常热衷于在客户分析方面投资于昂贵的统计分析软件，有些企业甚至在一开始就不惜重金采购SAS、SPSS等高级统计分析工具，但在每年支付着高昂的分析软件服务费用的同时，这些分析工具却并没有给企业带来预期的收益和效果。

究其原因，客户分析首先要基于企业的业务目标，主导客户分析的是企业的业务和客户营销策略，分析软件仅仅是这一过程的支撑工具而不是主导。企业在没有清晰的客户营销策略下往往听信软件厂商宣称的统计分析工具的强大功能，在没有清晰的客户营销分析策略时，就将大量资金投在了分析软件工具的采购上。这就好比带着高级计算器去参加高考的数学考试一样，计算器也好，统计分析软件也好，仅仅是技术工具，只能帮助你提高计算的效率，而不能告诉你解决问题的思路一样。

应当由营销部门和服务部门来主导客户分析能力的建设过程，营销和服务部门需要客户