妙用excel表格做好淘宝店铺客户关系管理
用户关系管理（CRM）起源于上个世纪的80年代，其核心观点是：客户是企业的一项重要资产，客户关怀是CRM的中心，客户关怀的目的是与所选客户建立长期和有效的业务关系，在与客户的每一个“接触点”上都更加接近客户、了解客户，最大限度地增加利润和利润占有率。 CRM的核心是客户价值管理，它将客户价值分为既成价值、潜在价值和模型价值，通过一对一营销原则，满足不同价值客户的个性化需求，提高客户忠诚度和保有率，实现客户价值持续贡献，从而全面提升盈利能力。简而言之，就是老客户可以为你创造80%的利润。而如何同挖掘出老用户的价值，需要我们花一些“功夫”。作为中小卖家，购买一套昂贵的CRM系统不够划算。而服务市场提供的“轻便”插件往往流于表面。真正满足“不同价值客户”，需要大家身体力行方可。 只要会基础的Excel操作，加上一点时间。通过简单三步，中小卖家们即可对自己的用户进行分级管理。对不同类型的用户进行适当的管理，能将用户价值最大化。也能提升店铺销售额。 第一步，建立用户信息库 在店铺后台或者发货插件，都能导出一段时间用户下单的数据。我们可以记录下用户相关信息：用户ID，购买日期，花费实际金额还有其他。简单用户管理，实际上只需上述的三个指标。 （暂且以69,215条用户购买记录为例。数据已做标准化处理。） 第二步：用户购买记录挖掘 在上面，我们的Excel表格中存了69,215条用户购买记录。现在要做的就是数据处理。 ①用户购买频次挖掘 数据透视表是Excel对人类贡献最大的功能之一。使用数据透视表，我们能相对方便的进行数据整理和分析。 使用数据透视表，将上述6万条记录汇总整理成以用户ID为主，购买日期为计数项（日期的计数项代表用户购买次数），购买金额求和。 结果示例： 按照降序排列，我们能得到一组数据：12,589个消费者；平均复购次数在5.5次；平均购买金额在429元的一组数据。将原来6万条记录，变成了12,589条数据。 ②给用户打分 拿购买频率，平均客单价这两个指标做散点图，就能看到大概的用户购买分布情况。因为示例数据做了标准化处理，所以能看到用户分群非常明显。实际情况可能没有这么清晰的散点图，但是这个不影响我们下面的数据处理。 A.购买频率打分：从下图我们能看到用户购买频率越高，其每次购买金额不高。为了挖掘出“购买频率高，购买金额高”的人群。我们将购买频率在5次以下的用户（共计有10,252人）其购买频率得分即为其购买频率，购买次数在6次（含6次）以上的人统一得分为6分。 B.购买金额打分。将平均每次购买金额进行四分位分区，为其购买金额打分。 通过上述A/B的步骤，每个客户可以得到两组打分。分别是“购买金额得分”和“复购次数得分”。这两个指标分别给予50%的权重，则一个客户可以得到一个综合评分。 第三步，客户管理进行时 通过上面的数据处理，我们将用户进行了分层。分为高/中/低价值客户，从数字上发现中高价值的客户复购率都比较高，且每次消费金额远高于低价值客户。那么中高价值客户，是我们后续需重点维护的对象。 以上三步，是一种相对简单的方法来进行客户分层管理。真正的CRM体系搭建，需要你我付出极大的努力才行。以优质产品，积极客服，良好互动来维系客户；用“心”来管理客户。作为卖家，不仅能收获金钱，亦能收获一段别样的“友谊”。
用户关系管理（CRM）起源于上个世纪的80年代，其核心观点是：客户是企业的一项重要资产，客户关怀是CRM的中心，客户关怀的目的是与所选客户建立长期和有效的业务关系，在与客户的每一个“接触点”上都更加接近客户、了解客户，最大限度地增加利润和利润占有率。 CRM的核心是客户价值管理，它将客户价值分为既成价值、潜在价值和模型价值，通过一对一营销原则，满足不同价值客户的个性化需求，提高客户忠诚度和保有率，实现客户价值持续贡献，从而全面提升盈利能力。简而言之，就是老客户可以为你创造80%的利润。而如何同挖掘出老用户的价值，需要我们花一些“功夫”。作为中小卖家，购买一套昂贵的CRM系统不够划算。而服务市场提供的“轻便”插件往往流于表面。真正满足“不同价值客户”，需要大家身体力行方可。 只要会基础的Excel操作，加上一点时间。通过简单三步，中小卖家们即可对自己的用户进行分级管理。对不同类型的用户进行适当的管理，能将用户价值最大化。也能提升店铺销售额。 第一步，建立用户信息库 在店铺后台或者发货插件，都能导出一段时间用户下单的数据。我们可以记录下用户相关信息：用户ID，购买日期，花费实际金额还有其他。简单用户管理，实际上只需上述的三个指标。 （暂且以69,215条用户购买记录为例。数据已做标准化处理。） 第二步：用户购买记录挖掘 在上面，我们的Excel表格中存了69,215条用户购买记录。现在要做的就是数据处理。 ①用户购买频次挖掘 数据透视表是Excel对人类贡献最大的功能之一。使用数据透视表，我们能相对方便的进行数据整理和分析。 使用数据透视表，将上述6万条记录汇总整理成以用户ID为主，购买日期为计数项（日期的计数项代表用户购买次数），购买金额求和。 结果示例： 按照降序排列，我们能得到一组数据：12,589个消费者；平均复购次数在5.5次；平均购买金额在429元的一组数据。将原来6万条记录，变成了12,589条数据。 ②给用户打分 拿购买频率，平均客单价这两个指标做散点图，就能看到大概的用户购买分布情况。因为示例数据做了标准化处理，所以能看到用户分群非常明显。实际情况可能没有这么清晰的散点图，但是这个不影响我们下面的数据处理。 A.购买频率打分：从下图我们能看到用户购买频率越高，其每次购买金额不高。为了挖掘出“购买频率高，购买金额高”的人群。我们将购买频率在5次以下的用户（共计有10,252人）其购买频率得分即为其购买频率，购买次数在6次（含6次）以上的人统一得分为6分。 B.购买金额打分。将平均每次购买金额进行四分位分区，为其购买金额打分。 通过上述A/B的步骤，每个客户可以得到两组打分。分别是“购买金额得分”和“复购次数得分”。这两个指标分别给予50%的权重，则一个客户可以得到一个综合评分。 第三步，客户管理进行时 通过上面的数据处理，我们将用户进行了分层。分为高/中/低价值客户，从数字上发现中高价值的客户复购率都比较高，且每次消费金额远高于低价值客户。那么中高价值客户，是我们后续需重点维护的对象。 以上三步，是一种相对简单的方法来进行客户分层管理。真正的CRM体系搭建，需要你我付出极大的努力才行。以优质产品，积极客服，良好互动来维系客户；用“心”来管理客户。作为卖家，不仅能收获金钱，亦能收获一段别样的“友谊”。相关文章
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