零售CRM系统在行业中的应用

文章摘要：很多零售品牌搭建了自己的会员系统，在微信或者支付宝里都能领会员卡。在这样的大背景下，就诞生了很多大数据的分析需求来提高市场营销的成果和精准度，即零售CRM系统。

很多零售品牌搭建了自己的会员系统，在微信或者支付宝里都能领会员卡。在这样的大背景下，就诞生了很多大数据的分析需求来提高市场营销的成果和精准度，即零售CRM系统。

基于数据分析的顾客分类

通过购买频率和购买渠道，对顾客进行一个笼统的基本分类，比如：

Customer指有购买记录的顾客。

App Member Customer指有线会员账号，且一年至少购买一次的顾客。

Repeat Customer指App Member Customer中过去一年中有两次以上购买的顾客。

Fan指Repeat Customer中，既在线上又在线下购买过的顾客。（Omni=全渠道）

这四个分类就像一个金字塔：

CRM大数据的所有分析，就是为了指导运营层面，将顾客层层递进，变成品牌的粉丝（Fan）。

上述分类是定性，还有一种定量的衡量顾客价值的模型叫RFM：

最近一次消费 (Recency)

消费频率 (Frequency)

消费金额 (Monetary)

会员招募渠道分析

除了会员本身外，CRM大数据还有一个分析主题就是会员招募渠道的分析。对于市场部来说，它非常想知道是什么样的活动，让品牌收获到了新会员。从而在最具性价比的渠道投放广告和活动。

顾客画像&精准营销

顾客画像就是更加精准顾客分类了，业务部门可以事先定义好若干个顾客标签（数量可以上千），然后通过大数据处理，为每个顾客打上相应的标签，形成一个精准的顾客画像。

有了顾客画像，之后的营销就不再是触达所有顾客了，而是可以通过精准地选择顾客来进行营销和触达。

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