當用戶在電子商務網站上有了購買行為之后,就從潛在客戶變成了網站的價值客戶。電子商務網站一般都會將用戶的交易信息,包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的數據庫里面,所以對于這些用戶,我們可以基于網站的運營數據對他們的交易行為進行分析,以估計每位用戶的價值,及針對每位用戶的擴展營銷(LeadGeneration)的可能性。
評價用戶價值的指標
對于評價指標的選擇這里遵循3個原則:
1、指標可量化:沒辦法,要做定量分析,這個是最基本的前提;
2、盡可能全面:根據底層數據選擇盡可能多的可以獲取的指標,這樣能夠從多角度進行分析和評價;
3、線性獨立:即指標間盡量保持不相關。比如如果選擇用戶的購買次數和總消費額,那么一定是購買次數越多的用戶總消費額越高,也就是導致了評價維度上的重合,而選擇購買次數和平均每次交易額可以避免這種相關性產生的弊端。
根據以上幾個原則選取了以下幾個指標(同樣根據網站的特征選取合適的統計時間段):
1、最近購買時間:用戶最近一次購買距當前的天數;
2、購買頻率:用戶在這段時間內購買的次數;
3、平均每次交易額:用戶在這段時間內的消費總額/購買的次數;
4、單次最高交易額:用戶在這段時間內購買的單詞最高支付金額;
5、購買商品種類:用戶在這段時間內購買的商品種類或商品大類。
用戶評價模型的展示
一樣的,也可以用雷達圖進行展示,同樣也使用離差標準化的方法對每個指標進行消除度量單位的10分制評分。下面是一個雷達圖的示例:
通過這個雷達圖,我們可以讀到比用戶忠誠度更多的信息。圖中的上面3個指標——最近購買時間、購買頻率和購買商品種類可以用來評價用戶的忠誠度,而下面的2個指標——平均每次交易額和單詞最高交易額可以用來衡量用戶的消費能力。如上圖,用戶1雖然購買頻率和購買的廣度不高,但其消費的能力較強,而用戶2是頻繁購買用戶,對網站有一定的忠誠度,但其消費能力一般。所以圖形的上半部分面積較大的用戶擁有較高的忠誠度,而下半部分面積較大的用戶具有更高的消費能力。這兩類用戶都是網站的有價值客戶,但由于其類型的不同,在營銷策略上可以分開對待。
用戶交易行為分析的意義
1、發現網站的高價值客戶(VIP),為客戶關系管理(CRM)及保持有價值客戶提供支持;
2、發掘網站的可發展用戶,對于一些新客戶或潛力客戶進行針對性營銷;
3、及時發現可能流失的客戶,及時采取有效措施;
4、根據用戶交易行為細分客戶群,實施有針對性的營銷策略。