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      用户广泛的含义是:使用者,即使用你的产品或服务的一方。这个词语一般在商业里被提及,但现在在创新领域以及ICT领域里面的使用率越来越高。在商业里面通常指产品或者服务的购买者;在科技创新里面,通常是指科技创新成果的使用者;在IT业里面,通常指网络服务的应用者。

      用户(客户)细分是20世纪50年代中期由美国学者温德尔·史密斯提出的,其理论依据主要有两点。

     (1)用户需求的异质性

       并不是所有用户的需求都相同,只要存在两个以上的用户,需求就会不同。由于用户需求、欲望及购买行为是多元的,所以顾客需求满足呈现差异。

      (2)企业有限的资源和有效的市场竞争

      任何一个企业不能单凭自己的人力、财力和物力来满足整个市场的所有需求,这不仅缘于企业自身条件的限制,而且从经济效应方面来看也是不足取的。因为,企业应该分辨出它能有效为之服务的最具有吸引力的细分市场,集中企业资源,制定科学的竞争策略,以取得和增强竞争优势。

      用户细分是指根据用户属性划分的客户集合。它既是用户关系管理的重要理论组成部分,又是其重要管理工具。它是分门别类研究用户、进行有效用户评估、合理分配服务资源、成功实施用户策略的基本原则之一,为企业充分获取用户价值提供理论和方法指导。

      用户细分理论原理是:每类产品的用户群不是一个群体,根据用户群的文化观念,消费收入、消费习俗、生活方式的不同细分新的类别,企业根据消费者的不同制定品牌推广战略和营销策略,将资源针对目标用户集中使用。

      用户细分包括:

      确定应该收集的数据,以及收集这些数据的方法

      将通常保存在分立信息系统中的数据整合在一起

      开发统计算法或模型,分析数据,将分析结果作为对用户细分的基础

      建立协作关系,使营销和用户服务部门能够与IT经理合作,保证所有人都能明确细分的目的,以及完成细分的技术要求和限制

      实施强有力的网络基础设施,以汇聚、保存、处理和分发数据分析结果

      虽然高级数据库、营销自动化工具和细分模型对用户细分工作很重要,但各公司还必须拥有精通用户细分的人才,这样才能准确分析模型,最终制定出有效的营销和服务战略。


户细分的必要性

      用户天生就存在差异,大量营销策略在忠诚的世界里根本就不适用,因为并不是每一个用户都适于成为某品牌的品牌忠诚者。如果企业要最大化地实现可持续发展和长期利润,就要明智地只关注正确的用户群体,因为企业要获得每一位用户,先前都要付出一定的投入,这种投入只有在你能赢得用户的忠诚后才能得到补偿。因此,要通过价值营销以获得品牌忠诚重要的一步就是对用户进行细分,找寻到哪些用户是能为企业带来赢利的,哪些用户不能,并锁定那些高价值用户。只有这样企业才能保证他在培育用户忠诚的过程中所投入的资源得到回报,企业的长期利润和持续发展才能得到保证。

      用户细分的方法

      1.根据人口特征和购买历史细分

在消费者研究中,一般通过人口特征和购买历史的调研可以找到用户忠诚的蛛丝马迹。一般而言,通过别人推荐而购买的用户比因广告影响而购买的人要更忠诚;以标准价格购买的用户比以促销价格购买的人更忠诚;有家的人、中年人、和乡村人口更忠诚,高流动人口忠诚度低。找到了目标消费群就可以知道企业要把价值给谁,及到底要给什么价值。

     2.根据用户对企业的价值细分

     我们有必要根据用户对企业的价值来细分顾客。衡量用户对企业的价值可以有很多方法,计算用户的终身价值是一个切实可行的方法。所谓用户终身价值是指用户作为企业用户的周期内为企业的利润的贡献的折现总和。影响用户终身价值的最重要的两个因素是计算周期和贴现率。一般而言,在贴现率不变的情况下,用户成为企业顾客的周期越长,那么纳入计算的用户价值就越多,用户的终身价值就越大;计算周期一定的情况下,贴现率越高,未来的收益就越不值钱,则用户终身价值就越小。

      用户终身价值的计算比较复杂,需要获得以下信息:

      ①用户作为某品牌的顾客的时间周期

      ②企业的贴现率

      ③每个时间周期内用户购买某种品牌的频数

      ④用户购买该品牌产品的平均贡献

      ⑤用户购买该品牌的概率

      ⑥其他一些信息

      随着数据库技术的发展,尤其是数据挖掘和数据仓储技术的发展,使得用户价值评估成为可能。相比较而言,金融服务部门、电信服务部门根据用户价值进行市场细分的可能性就大一些。

      细分有哪些方式

     一般来说,细分可以根据三个方面的考虑来进行.

     1.外在属性

      如用户的地域分布,用户的产品拥有,客户的组织归属——企业用户、个人用户、政府用户等。通常,这种分层最简单、直观,数据也很容易得到。但这种分类比较粗放,我们依然不知道在每一个用户层面,谁是“好”用户,谁是“差”用户。我们能知道的只是某一类用户(如大企业客户较之另一类用户(如政府客户可能消费能力更强。

      2.内在属性

      内在属性行为客户的内在因素所决定的属性,比如性别、年龄、信仰、爱好、收入、家庭成员数、信用度、性格、价值取向等。

      3.消费行为分类

      在不少行业对消费行为的分析主要从三个方面考虑,即所谓RFM:最近消费、消费频率与消费额. 这些指标都需要在账务系统中得到。但并不是每个行业都能适用。在通信行业,比如说,对客户分类主要依据这样一些变量:话费量、使用行为特征、付款记录, 信用记录、维护行为、注册行为等。

按照消费行为来分类通常只能适用于现有客户,对于潜在客户,由于消费行为还没有开始,当然分层无从谈起。即使对于现有用户,消费行为分类也只能满足企业用户分层的特定目的。如奖励贡献多的用户。至于找出用户中的特点为市场营销活动找到确定对策,则要做更多的数据分析工作。




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