站长之家seo信息,wordpress 安装 主题,上海企业营销策划,网络销售入门基本知识文章目录研究目的#xff1a;精准营销研究内容#xff1a;客户分类维度数据获取与处理设计调查问卷及确定调研计划数据处理数据分析架构客户细分目标客户选择目标客户定位数据分析与输出结果确定分类维度分类维度的消减适应性检验因子提取因子旋转因子命名计算因子得分设置因…
文章目录研究目的精准营销研究内容客户分类维度数据获取与处理设计调查问卷及确定调研计划数据处理数据分析架构客户细分目标客户选择目标客户定位数据分析与输出结果确定分类维度分类维度的消减适应性检验因子提取因子旋转因子命名计算因子得分设置因子变量分类维度的数据转化细分方法的选择聚类分析确定类别数保存聚类成员聚类效果检验细分客户命名目标客户选择计算客户吸引力计算企业竞争力绘制矩阵图目标客户定位目标客户特征描述目标客户需求定位研究目的精准营销
“集中优势兵力打击一点”通过对车险客户分类调研开展精准营销以便建立起自身的相对优势。
研究内容客户分类维度
客户分类维度共五种 自然属性因素一一客户作为自然人的性别、年龄、地域等属性, 社会特征因素一一客户作为社会人的收入、职业、教育程度等属性 行为特征因素一客户在购买过程中对媒体、渠道、产品、服务、价格、品牌的选择,以及购买数量和购买频次等行为特征。 态度偏好因素一客户的心理需求、购买动机、使用习惯、使用体验与态度倾向等 生活状态与个性因素一客户的生活方式、价值观与个性特点等 其中,前三类属于事前分类维度:后两类属于事后分类维度
数据获取与处理
设计调查问卷及确定调研计划
数据处理
录入数据数据编码、清洗无用数据重复数据不合理数据错误数据。
数据分析架构
客户细分
客户细分又分三步 首先,明确从哪个维度对客户进行分类。若选择多个分类维度,则往往还要对这些维度进行处理。若维度间有相关性,则要做因子分析;若维度间量纲不同,则要做标准化处理。 然后,选择合适的细分方法。 最后,用所选定的细分方法对客户进行聚类。聚类过程需要解决4个问题: 客户要聚成几类(即确定类别数)? 每个客户具体属于哪一类(即保存聚类成员)? 聚类结果是否有效(即聚类效果检验)? 聚类出的各类客户各自具有什么特征(即细分客户命名)?
目标客户选择
目标客户选择也分三步。 首先,明确按什么标淮选择目标客户,即确定衡量客户吸引力和企业竞争力的指标 然后,根据各细分客户在这些指标上的表现,计算出客户吸引力和企业竞争力的得分。 最后,采用矩阵分析,找出吸引力和竞争力较好的细分客户作为保险公司的目标客户。
目标客户定位
目标客户选出来了,接下来就要针对目标客户开展精准营销,这就是目标客户定位。因此,目标客户定位需要解决两个问题:
目标客户长什么样,和其他细分客户相比,有哪些显著的特征?目标客户有哪些偏好,和其他细分客户相比,有哪些不同的需求? 第一个问题即目标客户的特征描述问题。分析思路是先通过方差分析判断目标客户在哪些特征上与其他客户存在显著性差异,然后利用对应分析方法对这些特征进行描述。 第二个问题即目标客户的需求定位问题,分析思路是先通过方差分析判断目标客户在哪些需求上与其他客户存在显著性差异,然后利用交叉分析、比较均值方法对这些需求进行描述,并结合需求特点,提出营销组合策略。
数据分析与输出结果
确定分类维度
由于事后分类维度优于事前分类维度因此选择表达客户生活状态的九个语句作为第一个分类维度细分维度1)接触到细分客户才能落地精准营销方案因此选择保费金额作为第二个细分维度细分维度2
分类维度的消减
细分维度1中各选项间具有相关性这种相关性会造成重叠信息的扩大化增加分类偏差因此需要剔除语句间的相关性
适应性检验
检验原始维度间是否具有相关性无相关性则不适合做因子分析 KMO0.7显著性Sig0.05适合做因子分析。
因子提取
提取的因子对这九个语句的解释度均超过60%说明所提取的因子对原始维度具有一定的解释力。 从解释的总方差可知按照特征值1的标准应提取前四个因子。前四个因子的累积方差贡献率为69.712%说明这些因子能够解释总体信息量的69.7125。
因子旋转 上表中的数值称为因子载荷,表示因子对维度(即9个语句)信息的解释程度 从上表可知,因子1解释了“买衣服都买便宜的”这个维度54.1%的信息,而因子2解释了该维度490%的信息,54.1%与49.0%数值相近,表明因子1和因子2都具有该维度的特征,具有相关性。同理,该表还显示出因子1和因子2都具有“喜欢独自享受安静的生活”“下班后尽快回家”维度的特征,因子1和因子4都具有“为享受而产生的浪费是必要的”维度的特征。如前所述,因子分析的目的就是剔除相关性,使各个因子具有差异化的特征,而目前的成分矩阵没有达到既定效果,因此需要进行因子旋转。
因子命名
整理出各因子的因子载荷及维度特征如下表
享受型因子1居家型因子外向型因子自信型因子维度特征买房子前要有车0.831买衣服都买便宜的0.671休息时经常进行户外活动0.870对自己的生活很满意0.824维度特征不惜金钱和时间装修房子0.835喜欢独自享受安静的生活0.783尝试生活充满变化0.783为享受而产生的浪费是必要的维度特征下班后尽快回家0.741
计算因子得分 设置因子变量 234一样的方法。
分类维度的数据转化 细分方法的选择
由于细分维度一个是分类变量一个是连续变量所以此次选择层次聚类方法。
聚类分析
确定类别数 初步判断聚成五类。
保存聚类成员 聚类效果检验 显著性0.05聚类效果良好
细分客户命名 由于保费金额为数值型数据因此使用比较均值来刻画各类客户在消费档次上的差异
目标客户选择
将客户划分成几类细分客户后,接下来要做的是选择目标客户。 如何选择目标客户?需要考虑两个问题:
客户吸引力如何,值不值得你去做企业竞争力如何,你能不能做得来? 刻画客户吸引力的指标有客户规模、增长率、利润空间、生命周期等;刻画企业竞争力的指标有企业的市场份额、品牌口碑、资源实力等。
计算客户吸引力 计算企业竞争力 绘制矩阵图 目标客户定位
保险公司的目标客户是中端外向型客户找出他们与其他细分客户的明显不同。
目标客户特征描述 可知在年龄城市家庭月收入性别购买车险的汽车价格上存在明显差异。 权重分别为523754即相对应题目的选项个数 可以得到以下结论: 低端居家型客户的年龄多在18-30岁之间,家庭月收入多在1万元以下,多集 中在成都和西安,家用轿车的价位多在10万元以下,并具有明显的女性特征。 高端享受型客户上海居多,家庭月收入多超过1.5万元,家用轿车的价位多在30万元以上。 中端享受型客户的家庭月收入多为1-1.5万元,在广州和沈阳居多 中端自信型客户的年龄偏大,多为41-55岁,家用轿车的价位多为10-20万元。 而甲保险公司的目标客户一中端外向型客户的年龄多为31-40多集中在北京,在武汉的分布比例也比其他细分客户高,家用轿车的价位多在20-30万元之间,并具有明显的男性特征。
目标客户需求定位 甲保险公司目标客户中端外向型客户对甲保险公司认同度最高 各类客户满意度整体不高甲保险公司的目标客户并不满意可进行进一步调研找出为什么不满意。 甲保险公司的目标客户更关注亲朋推荐。 甲保险公司目标客户在2500-3000之间更关注保险产品的个性化。 由于其他需求特征不存在显著性差异所以不需要进行对比分析只需分析中端外向型客户即可。 第一步选择只分析中端外向型客户 第二步通过频数统计来描述中端外向型客户在决策时间、是否收集信息、信息收集渠道、投保渠道及索赔经历上的需求特征
