销售遭遇瓶颈,你需要这个“目标用户优化模型”

企业资源有限的情况下,好钢必须用在刃上;因此,找准“目标客户”是非常重要的。

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什么是“目标客户优化模型”?

“目标客户优化模型”其实是一个从理解到验证的循环过程。在这个过程中,我们通过商业理解,提炼出不同维度的“目标客户”指标,通过数据的获取、建模与分析,刻画出真正“目标客户”的特征,对这个人群采取行动,获得反馈数据,再放回我们的模型中,验证其有效性。

以一张图来概括,就是下图:

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有人说销售是一个从找到线索到获得回款的过程,但一个成功销售的“底层架构”,必将是一个在分析中不断优化商业理解、找准目标的过程。

模型拆解:一个制造业企业的案例
光说不练,多好的理论看起来都显得干巴巴的。下面我们就通过一个案例,带您一步步地拆解我们的模型。
一般企业都会预判目标客户或者借鉴其他企业的目标客户识别规则,在已保有和潜在的客户中区分出目标客户,针对这些客户展开专项营销策略。那么在统计的时候可以优先看一下这些客户的占比情况,比如该案例中的企业目标客户属于“房地产行业”,且“企业规模在千人以上”,这些客户在过去的几年间快速发展,采购规模成倍的增长,为企业带来了巨大的收益。而随着市场的低迷,每年符合要求的客户越来越少,企业现在希望修改目标客户的筛选规则,从而优化营销策略。

首先,是三个KPI:

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1、主指标:今年订单金额

副指标:达成率(今年订单金额/今年目标金额)

这个指标可以接合当前时间,非常简单粗暴地来看你的目标客户找对了没有。比如现在已经6月上旬了,但是目标达成率居然只有不到30%,肯定了问题的存在;

2、主指标:目标客户数量

副指标:贡献度(目标客户金额/今年订单金额)

这个指标可以看出,你想象中的“目标客户”到底给你带来了多大贡献,仅占今年订单金额的9%,再次确认问题的严重性。

3、指标:目标客户占比(目标客户数量/所有客户数量)

最后,根据“二八原则”,80%的收益来自20%的客户。这里目标客户既没有达到20%,收益更是小的可怜。从以上3个KPI,可以确定“目标用户”需要调整。

锁定问题之后,我们当然需要修改目标客户的筛选规则,从而优化营销策略。

但是,怎么修改呢?这就需要继续拆解我们的数据。

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首先,最“粗”的一层,就是区分新老客户。我们发现,老客户占全部客户的73%,同时,在老客户中,我们想象中的“目标客户”只占13%。那么,锁定老客户为深入挖掘的对象。一方面,老客户对产品的黏性更高,更容易转化;另一方面,维护老客户、转化老客户的成本,也比新客户要小很多。

所以,在此基础上,我们继续拆分“老客户”群体。

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先看行业差异,发现相比于我们设定的标准——房地产业,制造业与金融业的客户数量、成交金额都更为突出。

接下来看几个行业在近几年的交易规模趋势,这里忽略2018年不看,因为2018年才刚刚过去一半,数据不全。可以看出,绿色面积所代表的制造业是最棒的;

然后,按成交规模来看,发现差异不是很明显,没关系,我们再换一个角度。

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气泡图左,横轴是交易次数,纵轴是交易总周期,气泡的大小代表金额多少。我们发现交易次数多、同时与我们缔结关系长的,同时交易金额还大的,是右上角几个蓝色的气泡——蓝色代表制造业;

气泡图右,横轴、纵轴、气泡大小不变,颜色分组以“地区”为标准,我们发现,又以蓝色代表的“北方地区”拔得头筹。

现在我们已经可以锁定北方区域、制造业、金融业这三个关键词了。那么,还能不能继续细化呢?

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左边组合图:横轴为年份,蓝色为客户数量,紫色为订单数量,绿色线条代表着交易金额。我们发现,北方市场的制造业与金融业,客户与订单量虽然逐年减少,但交易规模却在逐年上升!这说明,虽然我们客户数量少了,但是质量却很高,在我们这里下的单越来越大。

右边组合图:横轴为年份,蓝色为客户数量,紫色为订单数量,绿色线条代表着交易金额,与左图一样,但通过过滤,只留下了制造业(因为在前面的分析中,制造业比较突出),我们发现,制造业的客户交易规模上升十分明显。

到这里,其实我们已经锁定新的“目标客户”,并且可以描述出他们在哪儿了:

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不过,虽然刻画出了特征,我们还希望更进一步,知道具体客户的具体维系方式。数据可以告诉我们答案么?当然!

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依旧是利用气泡图,只是这一次,里面的泡泡少了很多——没错,因为这里只剩下了刚才筛选出的北方区域制造业用户。

横轴为交易次数,纵轴为交易周期,每个气泡代表一个客户,气泡大小代表着交易金额的多少。现在我们可以对这些客户进行进一步细分。

右上角:交易次数多、交易周期长;已经是我们的“目标客户”了,应该重点保护,维系关系;
右下角:交易次数多、交易周期短;这是我们的“潜在目标客户”,需要保持长期合作,向右上角转化;
左上角:交易周期长,交易次数少;这也是我们的“潜在目标客户”,需要通过营销手段刺激多次消费,向右上角转化;
左下角:交易次数少,交易周期短;保持正常维护,向左上或右下转化。

至此,我们已经完成了从商业理解到特征刻画的一系列过程。不过,想要实现模型的“优化”魅力,还需要一个重要的步骤——行动!根据以上洞察,制定相应的营销策略,努力运营一段时间,然后再将反馈的数据放回到这个看板里,进行验证。

还记得这个图吗?

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