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Call-Out精準行銷
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專案背景

     XX公司為領先的居家購物品牌,從消費者的消費習慣和需求出發,提供以家庭生活為核心的日常用品、生活家電、數位電子、美容護膚、服裝飾品、營養保健、文化禮品等優質精選的商品。 XX公司擁有多管道的服務體系-電視、網路、電話,通過多元管道的銷售服務體系滿足廣大消費者的購物需求。

     隨著多媒體商務的發展,越來越多客戶能接受新型購物模式,XX公司面臨更大的市場,也同時面臨著更多的挑戰。如何提高市場佔有率,保持獲利能力,發揮多管道之間的互補成為了XX公司亟待解決的問題。

業務目標:

1、發揮Call-Out中心主動行銷的優勢和能力

2、在現有配置下提高行銷的精准度

3、提高商品編排的科學性

4、主動把握客戶的動態

解決方案

模型開發:

  該公司選擇了IBM SPSS Modeler作為精準行銷專案的工具。通過充分把握XX公司Call-Out的行銷模式和發展方向,在現有業務模式中增加了五類主要模型實現其精緻化行銷,分別包括:潛力客戶評分模型、客戶區隔模型、商品推薦模型、銷售量預測模型以及客戶流失模型。

客戶流失模型

  • 潛力客戶評分模型:潛力客戶評分模型將客戶進行分級,識別購買可能性高的潛在客戶群特徵,在資源有限的情況下優先對高潛力客戶進行行銷。
  • 客戶區隔模型:以客戶消費特徵為主的細分模型,不僅僅對高貢獻度的客戶特徵進行了勾勒,同時也為進一步的產品推薦行銷奠定了基礎,保證了同一類型消費習慣相似性的特點。
  • 商品推薦模型:根據客戶過往的購買經歷,建立產品間的交叉銷售規則。針對不同的客戶給予相關產品的有限推薦順序。
  • 銷售量預測模型:通過歷史的商品銷售情況,對商品的大類、小類和單品進行預測,預測週期長達12個月。
  • 客戶流失模型:根據客戶的購買情況判斷客戶的未來流失/休眠情況,找出影響流失的關鍵因素,並進行了流失/休眠預測評分,給予明確的流失可能性預警,促使客服回訪任務。

 

系統部署:

     為了更方面、更快捷、更有效的使用模型分析的結果,將上述模型與XX公司新一代回訪系統直接連線。根據業務需要,模型按照每天/每週/每月或即時的方式運作,將分析結果嵌入業務系統中,充分發揮其指揮作用。

系統部署

 

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