重庆网络营销再谈零售驿站

樱桃博客
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2017年8月21日21:49:21 评论 259 次浏览 790字阅读2分38秒

重庆网络营销再一次说到零售驿站的运营方式就像是刚刚成立的新公司,由于发展极快而令所有员工都忙碌地完成工作,因而无暇顾及一些重要的业务过程。其中一个几乎没有得到关注的部分,就是如何利用零售驿站数据库种的客户购买信息提高客户保留率。

零售驿站知道许多现有客户并不只在自家进行消费,而且还在其他供应商处购买商品。这一点非常明显,即便是随意浏览一下客户购买数据也能看出这种客户行为。一些客户从零售驿站买东西的频率很低,且不规律,因为这些客户在其他时间必然得从别处购买商品。由于客户并没有签署订阅计划,因而零售驿站无法知道客户是再也不从零售驿站购买商品(“流失”)还是只是沉寂一段时间,之后还会再来光顾。为了解决这个问题,零售驿站根据经验,将消费间隔时间大于平均消费间隔两个标准差的客户归为已流失的客户。比方说一位客户的平均消费间隔时间为两个月,而消费间隔的标准差是三个月,那么如果这位客户的消费间隔大于八个月时便被认为是已流失的客户。

流失的客户意味着潜在利润的损失,而管理人员认为这种损失非常显著。然而零售驿站此前并没有腾出时间和精力,充分利用客户层面的交易数据这一重要客户关系资产来改善客户保留。由于客户是在网站上提交的订单,因而零售驿站拥有庞大且详细的客户订单数据库。当一位客户下了一张订单,零售驿站会知道是哪位客户下的订单、这位客户订购了什么、这位客户完整的历史订单、这些订单的日期和时间,以及其他大量信息。零售驿站决定利用客户购买信息更好地理解影响客户保留的因素。保留下来的客户是否具有一些显著的特征,而这些特征信息如何能帮助零售驿站提高对不规律客户的保留呢?

零售驿站管理人员知道,这些数据种隐藏着能让客户进行更多消费的钥匙。现在公司需要做的就是刨根问底,找出这把钥匙。逻辑回归分析能否帮助他们发现改善客户保留的钥匙?作为解答这个问题的第一步,零售驿站决定研究一下详细数据,如下图:

重庆网络营销再谈零售驿站

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