CRM数据挖掘提高营销投资回报率的4种方法

如今,数据相当于1800年代的黄金。每个人都想要它,它非常有价值-但它也被深埋并且难以提取。您的公司最有价值的数据存储之一是CRM软件。这就是为什么CRM数据挖掘是您的企业不能忽视的基本要素的原因。
挖掘客户数据对于增强营销计划,改善客户体验,鼓励客户忠诚度等至关重要。

由于每天产生大量数据,因此使用大数据工具和技术来理解其数据的公司将具有竞争优势。

数据挖掘听起来像一个复杂,令人困惑的概念。在某种程度上,确实如此。但是,您不必成为专业的数据科学家即可解锁CRM中隐藏的信息块。

本文将为您提供工具,以了解如何挖掘CRM数据是升级营销工作的有效而实用的方法。让我们跳进去!

什么是数据挖掘?
Techopedia将数据挖掘定义为“分析隐藏数据模式的过程……该过程是在公共区域(如数据仓库)中收集和组装的,以进行有效的分析,数据挖掘算法,促进业务决策和其他信息需求。”

用外行的话来说,这只是意味着数据挖掘是一种用于分析一组数据(例如CRM数据库)以提取有价值的见解的方法。数据挖掘将您公司的信息之海带入并赋予了意义。目的是使它在某种程度上有用。

查明关键模式的能力将为您的决策提供依据,并在稳固的数据基础上建立策略,而不是不断变化的猜测。但是,您究竟如何完成此任务?让我们来看一些主要的数据挖掘技术。

我们不会做得很深入,但是当您使用数据挖掘时了解一下主要功能很有帮助。如果那不是您想要的(或者您已经知道),请随时跳到下一节有关数据挖掘的好处。

协会
这是较简单(也是最熟悉)的技术之一。它涉及在项目之间建立逻辑连接以发现模式。一个真实的例子就是亚马逊的“购买此商品的客户也购买了”功能。该算法根据先前的买家行为绘制关联,从而为购物者增加额外的见解。

分类
分类是根据商品的各种属性来确定其特定类别的行为。在市场营销中,年龄在35至50岁之间的人群将是一个分类,通过从您的网站下载CRM最佳做法指南进入系统的销售线索也将成为分类。

聚类
您可以使用聚类建立分类,以更好地理解数据。例如,它可以揭示我刚才提到的那些线索的职称趋势。一个集群可以是销售经理,而另一个集群可以是营销经理。

顺序分析
您可以将顺序分析视为一种“进行中”的技术。它通过长期查看数据来采取长期的方法,使您能够发现趋势或其他常规事件。为了说明这一点,按顺序排列的模式可以显示一年中的哪些时间对您的公司最有利可图,或者根据过去的购买情况,哪些产品最适合交叉销售。

异常检测
数据模式中断时会发生什么?检测这些离群值有助于更好地了解数据,而不仅仅是查看全局。例如,如果除了四月份的第一周,春季总销售量较低,您将需要进行调查以确定导致异常的原因。

回归
回归是一种更高级的技术,可帮助查明不同变量之间的相关性。通常用于计划各种方案。例如,您可以根据市场前景,当前客户群,产品需求和其他因素来预测年收入。

CRM数据挖掘如何创建智能营销
商业智能工具和大数据分析开辟了几乎无限的方式来更智能地理解和使用数据。从营销的角度来看,数据挖掘是一种更透彻地了解您的客户群,定位模式的手段,例如为什么某些内容更吸引人,更多。

让我们看一下CRM数据挖掘将帮助您的公司升级其营销游戏的四种实用方法:

1.建立更好的目标受众
数据挖掘的第一个贡献是对您的客户识别。最引人入胜的营销活动是没有用的,而无需先定义要与谁联系的消息传递者。

您的目标受众是以某种方式需要或渴望您的产品或服务的消费者群体。您如何确定谁符合这些条件?数据挖掘。

您可以根据一系列属性对广泛人群进行分类。例如,如果您的公司销售现场安全系统,则可以根据地理位置,建筑物所有者的类型等人口统计数据细分市场。农村农民不像城市中心的高层公寓那样需要家庭安全。

您的CRM包含大量的历史数据,有助于改善您的受众群体。使用目标市场分析,您可以探索谁是潜在客户。客户图提供了直观的细分,因此您可以更轻松地消化数据。在计划如何最有效地吸引目标受众时,分析目标受众将为您制定营销策略。

一旦确定了目标市场,就可以通过集群进行客户细分。并非每个适合您产品的人都需要相同的版本。例如,您的两个细分受众群可能是房东和住宅房主。

房东需要遵守当地法律,并表明他们认真对待居民的安全。房主关心确保其家人和贵重物品安全。这是两个截然不同的客户旅程,每个旅程都需要不同级别的安全系统。

数据挖掘使您可以将目标市场划分为较小的组,这样您就可以根据它们各自的属性来构建适合每个组的消息传递策略。

2.向合适的人市场
让我们面对现实:我们正厌倦所有推销我们的营销。我们每天都会收到数百甚至数千个广告-很难确定这个数字。但重点仍然是:人们对不断的轰炸感到厌倦。

吸引注意力而不是驱散注意力​​的关键是在适当的时候为适当的人员提供适当的内容,这就是关键。只有首先分析您的数据,才能(至少始终如一)。

在营销方面,工作分为两大类:直接营销和入站营销。直接(或外向)营销包括电视广告,Facebook广告,广告牌等。另一方面,入站营销可让人们以博客文章,视频等形式访问内容。入站方法比出站策略更有效,因此更受欢迎。

很好,但这与CRM数据挖掘有何关系?

您需要在营销工作中了解数据。您要查看的数据是基于入站策略还是直接营销?这将影响您可以如何有效地向适当的受众群体提供内容以及随后的结果。

这是几个入站示例:

您可以使用CRM数据来优化博客策略。如果从历史上看,星期二和星期四的早晨可获得更多的页面浏览量,则您知道那是发布新内容的最佳时间。
如果数据挖掘发现社交媒体参与度出乎意料的下降,则您可以使用该见解来找出原因并调整策略。
在直接营销方面,预测和回归技术使您可以对各种活动进行建模。回到安全系统示例,如果您举行年度安全研讨会,则可以根据前几年的广告系列的效果来制定广告系列策略。

3.提高客户保留率
吸引客户只是成功的一半。客户保留为想要蓬勃发展的公司提供了巨大的机会。建立忠诚度计划,执行一对一的营销并处理客户问题是鼓励客户忠诚度的几种方法。

首先,忠诚度计划。一旦有人成为客户,让他们感到有价值就很重要。实施忠诚度计划是实现此目标的绝佳方法。使用分类和聚类,可以根据忠诚度计划的购买历史和对品牌的参与度等因素来确定忠诚度计划的最佳候选人。

一对一营销是另一种有用的保留方法。营销是与人互动,而不是一组数据库信息。包括分类和关联在内的数据挖掘技术可帮助您个性化每次交互,例如根据数据模式向客户发送最相关的商品。这带来了人为因素,因此客户知道您是作为个人来关心他们的。

4.从客户那里获得长期价值
哪些客户拥有最高的生命周期价值(LTV)?最好的交叉销售和追加销售机会在哪里?如果您想保持长期成功,就必须回答这些问题。植根于数据时,它们也更容易回答。

在为每个客户确定LTV时,分类和聚类提供了一种通过将客户分成较小的细分来了解客户群的方法。预测和回归也起着至关重要的作用。毕竟,LTV是您只能预测的东西,因此使用历史数据可以帮助告知哪些当前客户将是最有价值的。

在零售空间中很常见的市场购物篮分析是发现关联的另一种技术,因此您可以从客户购买中获得最大价值。

在基本级别上,它使用if / then规则查找某人购买的不同商品之间的关系。例如,如果有人去亚马逊订购狗食和太阳镜,那么市场购物篮分析将试图解释这种相关性。

这是一个复杂的概念,但基本目标很简单:对买方行为有更好的了解以增加销量。实体商店通过将客户经常购买的产品放在同一地区来实现这一目标。

交叉销售和追加销售呢?顺序分析和关联使您可以深入数据以发现最佳机会。假设某有线电视公司希望鼓励从其基本产品升级到包括更多频道但价格更高的扩展软件包。他们可以使用顺序分析来确定,从历史上看,40多岁的男性最经常升级,从而使他们成为加价销售的最佳客户类型。

结论
CRM系统包含大量的客户数据。但是,只有当您可以使用这些数据来指导您的营销决策时,这些数据才有价值。数据挖掘有助于理解您的信息,因此您可以在客户旅程的每个阶段更有效地进行营销。

由于每天产生大量数据,因此使用大数据工具和技术来理解其数据的公司将具有竞争优势。

数据挖掘听起来像一个复杂,令人困惑的概念。在某种程度上,确实如此。但是,您不必成为专业的数据科学家即可解锁CRM中隐藏的信息块。

本文将为您提供工具,以了解如何挖掘CRM数据是升级营销工作的有效而实用的方法。让我们跳进去!

什么是数据挖掘?
Techopedia将数据挖掘定义为“分析隐藏数据模式的过程……该过程是在公共区域(如数据仓库)中收集和组装的,以进行有效的分析,数据挖掘算法,促进业务决策和其他信息需求。”

用外行的话来说,这只是意味着数据挖掘是一种用于分析一组数据(例如CRM数据库)以提取有价值的见解的方法。数据挖掘将您公司的信息之海带入并赋予了意义。目的是使它在某种程度上有用。

查明关键模式的能力将为您的决策提供依据,并在稳固的数据基础上建立策略,而不是不断变化的猜测。但是,您究竟如何完成此任务?让我们来看一些主要的数据挖掘技术。

我们不会做得很深入,但是当您使用数据挖掘时了解一下主要功能很有帮助。如果那不是您想要的(或者您已经知道),请随时跳到下一节有关数据挖掘的好处。

协会
这是较简单(也是最熟悉)的技术之一。它涉及在项目之间建立逻辑连接以发现模式。一个真实的例子就是亚马逊的“购买此商品的客户也购买了”功能。该算法根据先前的买家行为绘制关联,从而为购物者增加额外的见解。

分类
分类是根据商品的各种属性来确定其特定类别的行为。在市场营销中,年龄在35至50岁之间的人群将是一个分类,通过从您的网站下载CRM最佳做法指南进入系统的销售线索也将成为分类。

聚类
您可以使用聚类建立分类,以更好地理解数据。例如,它可以揭示我刚才提到的那些线索的职称趋势。一个集群可以是销售经理,而另一个集群可以是营销经理。

顺序分析
您可以将顺序分析视为一种“进行中”的技术。它通过长期查看数据来采取长期的方法,使您能够发现趋势或其他常规事件。为了说明这一点,按顺序排列的模式可以显示一年中的哪些时间对您的公司最有利可图,或者根据过去的购买情况,哪些产品最适合交叉销售。

异常检测
数据模式中断时会发生什么?检测这些离群值有助于更好地了解数据,而不仅仅是查看全局。例如,如果除了四月份的第一周,春季总销售量较低,您将需要进行调查以确定导致异常的原因。

回归
回归是一种更高级的技术,可帮助查明不同变量之间的相关性。通常用于计划各种方案。例如,您可以根据市场前景,当前客户群,产品需求和其他因素来预测年收入。

CRM数据挖掘如何创建智能营销
商业智能工具和大数据分析开辟了几乎无限的方式来更智能地理解和使用数据。从营销的角度来看,数据挖掘是一种更透彻地了解您的客户群,定位模式的手段,例如为什么某些内容更吸引人,更多。

让我们看一下CRM数据挖掘将帮助您的公司升级其营销游戏的四种实用方法:

1.建立更好的目标受众
数据挖掘的第一个贡献是对您的客户识别。最引人入胜的营销活动是没有用的,而无需先定义要与谁联系的消息传递者。

您的目标受众是以某种方式需要或渴望您的产品或服务的消费者群体。您如何确定谁符合这些条件?数据挖掘。

您可以根据一系列属性对广泛人群进行分类。例如,如果您的公司销售现场安全系统,则可以根据地理位置,建筑物所有者的类型等人口统计数据细分市场。农村农民不像城市中心的高层公寓那样需要家庭安全。

您的CRM包含大量的历史数据,有助于改善您的受众群体。使用目标市场分析,您可以探索谁是潜在客户。客户图提供了直观的细分,因此您可以更轻松地消化数据。在计划如何最有效地吸引目标受众时,分析目标受众将为您制定营销策略。

一旦确定了目标市场,就可以通过集群进行客户细分。并非每个适合您产品的人都需要相同的版本。例如,您的两个细分受众群可能是房东和住宅房主。

房东需要遵守当地法律,并表明他们认真对待居民的安全。房主关心确保其家人和贵重物品安全。这是两个截然不同的客户旅程,每个旅程都需要不同级别的安全系统。

数据挖掘使您可以将目标市场划分为较小的组,这样您就可以根据它们各自的属性来构建适合每个组的消息传递策略。

2.向合适的人市场
让我们面对现实:我们正厌倦所有推销我们的营销。我们每天都会收到数百甚至数千个广告-很难确定这个数字。但重点仍然是:人们对不断的轰炸感到厌倦。

吸引注意力而不是驱散注意力​​的关键是在适当的时候为适当的人员提供适当的内容,这就是关键。只有首先分析您的数据,才能(至少始终如一)。

在营销方面,工作分为两大类:直接营销和入站营销。直接(或外向)营销包括电视广告,Facebook广告,广告牌等。另一方面,入站营销可让人们以博客文章,视频等形式访问内容。入站方法比出站策略更有效,因此更受欢迎。

很好,但这与CRM数据挖掘有何关系?

您需要在营销工作中了解数据。您要查看的数据是基于入站策略还是直接营销?这将影响您可以如何有效地向适当的受众群体提供内容以及随后的结果。

这是几个入站示例:

您可以使用CRM数据来优化博客策略。如果从历史上看,星期二和星期四的早晨可获得更多的页面浏览量,则您知道那是发布新内容的最佳时间。
如果数据挖掘发现社交媒体参与度出乎意料的下降,则您可以使用该见解来找出原因并调整策略。
在直接营销方面,预测和回归技术使您可以对各种活动进行建模。回到安全系统示例,如果您举行年度安全研讨会,则可以根据前几年的广告系列的效果来制定广告系列策略。

3.提高客户保留率
吸引客户只是成功的一半。客户保留为想要蓬勃发展的公司提供了巨大的机会。建立忠诚度计划,执行一对一的营销并处理客户问题是鼓励客户忠诚度的几种方法。

首先,忠诚度计划。一旦有人成为客户,让他们感到有价值就很重要。实施忠诚度计划是实现此目标的绝佳方法。使用分类和聚类,可以根据忠诚度计划的购买历史和对品牌的参与度等因素来确定忠诚度计划的最佳候选人。

一对一营销是另一种有用的保留方法。营销是与人互动,而不是一组数据库信息。包括分类和关联在内的数据挖掘技术可帮助您个性化每次交互,例如根据数据模式向客户发送最相关的商品。这带来了人为因素,因此客户知道您是作为个人来关心他们的。

4.从客户那里获得长期价值
哪些客户拥有最高的生命周期价值(LTV)?最好的交叉销售和追加销售机会在哪里?如果您想保持长期成功,就必须回答这些问题。植根于数据时,它们也更容易回答。

在为每个客户确定LTV时,分类和聚类提供了一种通过将客户分成较小的细分来了解客户群的方法。预测和回归也起着至关重要的作用。毕竟,LTV是您只能预测的东西,因此使用历史数据可以帮助告知哪些当前客户将是最有价值的。

在零售空间中很常见的市场购物篮分析是发现关联的另一种技术,因此您可以从客户购买中获得最大价值。

在基本级别上,它使用if / then规则查找某人购买的不同商品之间的关系。例如,如果有人去亚马逊订购狗食和太阳镜,那么市场购物篮分析将试图解释这种相关性。

这是一个复杂的概念,但基本目标很简单:对买方行为有更好的了解以增加销量。实体商店通过将客户经常购买的产品放在同一地区来实现这一目标。

交叉销售和追加销售呢?顺序分析和关联使您可以深入数据以发现最佳机会。假设某有线电视公司希望鼓励从其基本产品升级到包括更多频道但价格更高的扩展软件包。他们可以使用顺序分析来确定,从历史上看,40多岁的男性最经常升级,从而使他们成为加价销售的最佳客户类型。

结论
CRM系统包含大量的客户数据。但是,只有当您可以使用这些数据来指导您的营销决策时,这些数据才有价值。数据挖掘有助于理解您的信息,因此您可以在客户旅程的每个阶段更有效地进行营销。

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