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免费分享精准客户营销攻略 2020精准客户营销方法

编辑导读:在营销推广中，传播渠道可能不是最重要的，成功的关键是通过用户画像实现对用户的精准营销 。笔者从营销客户细分的发展历程出发，对B2C和B2B行业的用户细分进行了对比分析，并对精准定义用户过程中存在的问题进行了梳理和总结，与大家分享 。
作者:下面的“顾客”指的是营销的目标 。包括B2C的“客户”和“消费者”；互联网的“用户”;广义的B2B“公司”和具体的“决策者”和“用户” 。
最近一直在和朋友讨论一个话题:大家都知道做品牌很重要，很有用，但为什么要被“投入产出无法量化，产品与效果无法融合”的短期魔咒牢牢困住？
快2021年了 。这个问题没有办法解决吗？
比如A/B测试的品牌投入，试错的小步骤，持续的优化……但似乎还是卡在了如何判断“有效性”的问题上 。
“直播投放还是电梯广告更有效？关键词搜索和信息流广告，哪个能带来持续购买？…"
无论B2C还是B2B，营销都是在和人打交道而不是和机器打交道，每个人都是理智和情感的结合体 。
品牌既有顾客的心理认知，也有情感认同 。即使有短期回报，也很难判断品牌资产的好坏 。
这似乎是一个没有问题的问题，困扰着每一个营销人员 。
刚刚看到一组来自国外的研究数据，让我眼前一亮:
根据Aberdeen research的报告，在基于用户图像提供精准内容和购买体验的B2B公司中，MQL的转化率比不使用用户图像的营销人员高73% (20%比12%) 。
也就是说，既然沟通渠道没用，不如换个角度回头看看客户 。
通过对客户深入细致的分类，准确了解需求，提供有针对性的产品、服务和内容 。粒度越细，理解越深，营销效率越高 。
看到这里，你可能会嘀咕，这个想法一点都不新鲜，几十年前就有了 。的确，只有在大数据时代，“精准”成为关键词，客户样本通过技术手段进行拓展和扩大 。
就像寻宝一样 。
（非常不喜欢用打仗的过程来形容市场营销，毕竟我们客户不是敌人），如果我们对宝藏位置的勘测能力可以精准到厘米，并且可以预估宝藏种类、数量、年代、保存状况甚至估值等，那么筹得资金、成功开采并获取回报的机率就会高很多 。
现代营销也是如此 。如果我们能够准确定位客户并深入了解需求，在战略上分清轻重缓急，在战术上更加细致周到，那么投入产出比就会高于自然 。
我把这个过程叫做“准确定义客户”，今天我们就来聊聊这个话题 。
01 传统营销时代的客户细分 在传统的消费品营销时代，客户细分客户细分是一个非常重要的概念，它存在于20世纪50年代 。
“细分”源于客户需求的差异化 。强调在企业资源有限的情况下，集中资源获取竞争优势 。
之后，营销学中经典的4P理论应运而生(20世纪60年代)，在产品、渠道、价格、促销等方面满足了客户细分的需求 。
消费品巨头(如宝洁)因此针对不同的客户群体开发产品品类，尝试多品牌战略(海飞丝和潘婷的用户群体不同)，成为很多企业敬佩和借鉴的榜样 。
那个时代的细分维度主要是外在的，比如地理位置，性别，年龄等等 。客户分类也是基于市场调研、焦点小组访谈、现场走访等 。
营销4.0时代，客户越来越追求个性化，社交媒体、公共信息等 。对购买有越来越大的影响 。大数据技术使基于用户消费和行为的数据分析成为可能 。
此时，交互设计中使用的“客户角色”一词，已经成为网络营销中流行的客户细分方式，并逐渐在B2C和B2B领域推广使用 。
02 B2C行业的消费者画像 一般来说，客户画像会根据数据模型组成一个典型的人物形象 。
下图中的女孩吴蓓并不真实存在，但这些标签有助于企业更直观地理解和模拟消费者的行为和习惯 。
通常，消费者画像应根据这些数据进行分析和提炼:
基础数据：姓名、性别、年龄段等，识别我们的客户是谁？ 行为数据：包括用户实际的购买、收藏、网站停留时间等 。也包括兴趣类数据，比如品类和风格偏好、浏览以及互动风格等 。了解用户习惯，解决我们该在什么时候推送与互动的问题 。交易数据：购买频率、平均客单价、促销购买率等 。了解客户需要什么，怎样的产品、产品价格、促销活动是他们喜欢的 。关系数据：分享与介绍，一度、二度好友数量等 。了解同样的产品、内容还能推送给谁的问题 。比如一家初创的护肤公司，用户画像可能包括:外企白领薇薇安，娱乐圈小鲜肉小轩轩，全职宝妈思思，大学生小武……


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