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大數據會員行銷從「行為分類」開始:這3組顧客變數,你能掌握嗎?

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  • 圖片來源:unsplash.com
在大數據時代,我們不再靠地理區隔、人口統計或心理特徵當作變數,而是以消費者行為來區分。

傳統的行銷學講究STP,先區隔市場(Segmentation),然後訂定目標客層(Target),最後進行市場定位(Positioning)。

在大數據時代,我們不再靠地理區隔、人口統計或心理特徵當作變數,而是以消費者行為來區分;也就是說,顧客會購買什麼產品,取決於觀察其他顧客的行為,以及該名顧客過去的行為。

顧客行為變數很多,我歸納出3組變數,分別是RFM4PTCC

首先是RFM

這是一般常用的方法,也就是根據客人的回籠時間(Recency)、客人的消費頻率(Frequency),以及客人對營收的貢獻(Monetary)來分類。

以「回籠時間」為例,可以將既有的顧客分為「第一次」來的客人、「近一年」來的客人,及「超過一年以上」未回來的客人。至於客人回籠的時間,取決於該產品的消費者購買週期。

消費頻率」,則是按照客人的消費次數,加以排列。例如可以將最近一年來過的客人,按照1次到6次以上,算出每一種次數來的客人百分比。次數分配可以幫我們判斷,誰是「忠誠客人」或「重度使用者」。

營收貢獻」,則是顧客的購買金額。消費次數多的客人,不代表貢獻金額高。所以Monetary的分類,是要讓我們瞭解誰是重要客戶。

其次是4P

就是按照購買週期(Purchase cycle)、價格敏感度(Price sensitive)、促銷敏感度(Promotion sensitive)及獲利程度(Profitability)加以分類。

購買週期」因產品而異,可以和「回籠時間」進行交叉分析。例如,出國旅遊的購買週期可以是「最近一年」,到高級餐廳消費則是「最近半年」,而喝咖啡可能就是「最近一週」。

價格敏感度」指的是,同一類別的產品有不同的價格,但有的消費者會重視產品品質,會選擇品質較好、但價格較高的產品。反之,有的消費者只會選擇價位較低的產品。

促銷敏感度」與「價格敏感度」類似,但每個人反應不同。有的消費者經濟能力較好、生活較忙碌,較不在意促銷活動;有的消費者平時根本不消費,只有促銷時才購買。

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