零售業的客戶細分模型

歡迎來到個人化零售時代，一刀切的做法與上一季的時尚潮流一樣已經過時。

在當今競爭異常激烈的零售環境中，了解客戶不僅是必要的，而且是必要的。這是您業務成功的支柱。

但如何篩選大量資料以找到可行的見解呢？輸入客戶細分模型—一種改變遊戲規則的策略，可以將您的一般行銷活動轉變為專注於目標、提高投資回報率的傑作。

在本指南中，我們將深入探討以下內容的藝術和科學： 零售業的客戶細分.

我們將探索各種模型，幫助您將客戶群分類為不同的細分市場，每個細分市場都有自己的需求、行為和偏好。

無論您是零售巨頭還是小型精品店，實施客戶細分都能提升您的行銷策略，優化您的產品供應，最重要的是，提高客戶滿意度。

因此，當我們踏上這段釋放其全部潛力的旅程時，請繫好安全帶 個人化零售。讓我們從我們將要介紹的一小部分內容開始。

 5 個最強大的電子商務分析 在那裡：

1. 群組分析
2. 買家細分（又稱 RFM 分析）
3. 銷售額+利潤預測
4. 籃子分析
5. 保留和流失建模

就像沒有兩個顧客是一樣的一樣， 每個企業都是獨一無二的。這僅僅是因為您有不同的需求和要求。

您使用的客戶細分模型 必須反映這些業務需求。這樣，您就獲得了 更深入了解您的理想客戶、了解客戶行為並確定目標受眾 獨特的需求和偏好.

結果，您可以創建 量身定制， 有針對性的活動 滿足客戶的要求和興趣。如果您想，個人化的體驗至關重要 超越競爭對手 在零售業。原因如下！

零售業概覽

零售業是一個 充滿活力、快速變化的產業 這需要您跟上趨勢以保持競爭力。識別和利用趨勢 從追蹤和理解開始 偏好和消費者行為。

如果您經營零售業的線上商店，您需要 塑造優質、個人化的數位體驗。您的網站是一個 數位店面。是的，網上購物時幾乎沒有人際互動。但如果您希望業務發展，就不能將客戶視為數字。

這就是客戶細分發揮重要作用的地方。它：

• 提升 透過改善整體服務來提高客戶滿意度；
• 增強 客戶忠誠度 透過提供個人化體驗；
• 增加 客戶終生價值 透過更相關的優惠來行銷投資報酬率；
• 推廣 客戶參與並幫助業務有機成長。

以下是您今天必須考慮的不同客戶細分模型！

您可以使用這些分析進行用戶細分，這將有助於您進行有針對性的行銷。以下是一些最常見的模型：

1. 人口統計細分：年齡、性別、收入等。非常適合基本定位，但可能有點廣泛。
2. 地理細分：基於位置的定位，對於本地促銷或運輸優惠很有用。
3. 行為細分：基於過去的購買、購物車放棄和網站互動等操作。對於個人化行銷非常有用。
4. 心理細分：關註生活方式、價值觀和興趣。為永續發展愛好者考慮環保產品。
5. RFM（新近度、頻率、貨幣）模型：根據客戶最近購買的時間、頻率以及消費金額來細分客戶。非常適合識別 VIP 或高風險客戶。
6. 生命週期階段：新訪客、一次性買家、回頭客等。根據他們在客戶旅程中的位置自訂您的訊息。
7. 客戶價值區隔：高價值客戶與低價值客戶。幫助您更有效地分配行銷資源。
8. 通路偏好：有些客戶喜歡電子郵件，有些客戶更喜歡社群媒體。按渠道細分可以提高參與率。
9. 購買場合：根據客戶通常購買的時間（假期、生日、返校等）對客戶進行細分。
10. 技術細分：桌面用戶與行動用戶。有助於優化不同裝置的使用者體驗。

以下是一些常見的電子商務分析方法，您可以使用它們來提取業務見解。

1. 銷售分析：按產品或類別追蹤平均訂單價值、轉換率和銷售額等指標。
2. 客戶終身價值 (CLV) 分析：計算客戶在整個生命週期中帶來的總價值，以優先考慮高價值細分市場。
3. 購物車放棄分析：確定客戶在哪個階段離開結帳流程以及原因。
4. 漏斗分析：檢查客戶從登陸頁面到購買的整個過程，以確定下客點。
5. 群組分析：根據特定時間範圍內的共同特徵或行為將客戶分組。
6. RFM分析：使用新近度、頻率和貨幣指標來細分客戶。
7. 流失率分析：計算在一定時期內離開或停止向您購買的客戶的百分比。
8. 多通路歸因：了解不同的行銷管道如何促進轉換。
9. 熱圖：使用者在頁面上點擊、滾動或懸停的位置的視覺表示，有助於了解使用者行為。
10. A/B 測試：比較網頁或應用程式的兩個版本，看看哪個版本在轉換或其他 KPI 方面表現較好。
11. 情緒分析：使用客戶評論和社群媒體提及來衡量大眾對您的品牌或產品的看法。
12. 價格彈性：了解產品需求對價格變動的敏感度。
13. 存貨週轉率：分析特定期間內庫存的銷售和更換頻率。
14. 客戶細分分析：利用數據創造不同的客戶群，進行針對性的行銷。
15. 淨推薦值 (NPS)：透過詢問客戶推薦您的品牌的可能性來衡量客戶忠誠度。

但讓我們回到我們的頂級電子商務分析：

群組分析

群組分析是電子商務領域的遊戲規則改變者。它根據特定時間範圍內的共同特徵或行為將客戶分為「群體」。這是內幕。

如何使用群組分析？

1. 客戶保留：追蹤特定群體中隨著時間的推移有多少客戶返回。
2. 終身價值：了解不同客戶群的長期價值。
3. 產品採用：了解新功能或產品如何影響特定群體。
4. 季節性趨勢：確定假期或季節期間的購買模式。

根據不同因素，有多種群組類型：

1. 基於時間的群組：按客戶首次購買的時間進行分組。對於追蹤保留和流失很有用。
2. 基於行為的佇列：根據頻繁購買、高消費或頻繁網站訪問等行為將客戶分組。
3. 基於體型的隊列：根據首次購買的數量或平均購買的數量對客戶進行分組。
4. 多維隊列：結合時間和行為等多個變數來創建更複雜的群組。

群組分析技術：

1. 存活分析：預測客戶在流失前保持活躍的時間。
2. 序列分析：追蹤導致特定結果（例如購買或流失）的操作順序。
3. 聚類演算法：使用機器學習自動將客戶分組。
4. 預測建模：使用歷史資料來預測群組的未來行為。

RFM 分析（買家細分）

RFM 代表新近度、頻率和貨幣價值。此方法可幫助您確定最有價值的客戶是誰、他們最近多久進行一次購買以及他們向您購買商品的頻率。

使用 RFM 分析，您可以客製化行銷策略，以正確的訊息定位正確的人群，最終增加您的收入。

RFM 和同類群組分析都是更了解客戶的方法，但它們並不完全相同。

• RFM分析：這就像按顏色、大小和形狀對樂高積木進行排序一樣。您要查看每位顧客最近的購買行為（新近度）、購買頻率（頻率）以及花費金額（貨幣）。這是個人行為的快照。
• 群組分析：這更像是和一群同時走進電影院的朋友一起看電影。您正在觀察一群同時開始購物或做同樣事情的顧客在一段時間內的行為。

因此，RFM更像是一個“排序工具”，可以快速識別您目前最好的客戶。群組分析就像一部“電影”，向您展示客戶隨時間的行為。

不過他們可以一起工作！例如，您可以查看去年聖誕節首次與您一起購物的一組客戶，然後使用 RFM 來了解其中誰是您今年的最佳客戶。

讓我們以不同的方式解釋 RFM 分析。

想像一下，您有一個檸檬水攤，您想知道誰是您最好的顧客，以便您可以給他們特殊的款待或貼紙。

• R 代表新近度：這就像問“昨天或今天誰來買我的檸檬水？”這些都是您的新客戶！
• F 代表頻率：這就像計算莎拉、提姆或任何其他孩子來買你的檸檬水的次數一樣。他們來得越多，就越喜歡你的檸檬水！
• M 代表貨幣: 這是關於他們花了多少錢。也許莎拉總是只買一個杯子，但提姆每次都會買四個杯子。提姆花了更多的錢！

因此，透過 RFM，您可以找出最好的客戶是誰。也許是昨天來的孩子們，一直來，總是買很多杯子。

RFM 分析行銷理念

如果不是為了行銷，為什麼要進行分析？以下是使用 RFM 分析結果來進行行銷活動的一些重要方法

1. 貴賓客戶：針對那些 RFM 分數高的人提供獨家優惠或搶先體驗新產品。讓他們感覺很特別。
2. 贏回活動：對於貨幣和頻率較高但新近度得分較低的客戶，請使用重新參與電子郵件或特別折扣來吸引他們回來。
3. 追加銷售/交叉銷售：頻率高但貨幣評分低的顧客適合進行追加銷售或交叉銷售活動。推薦與他們之前購買的產品相補充的產品。
4. 忠誠度計劃：使用 RFM 來識別忠誠度計劃的候選人。高頻率和金錢分數是他們參與的一個很好的指標。

銷售額和利潤預測

銷售額和利潤預測就像您企業的天氣預報。它們可以幫助您預測即將發生的事情，以便您可以更好地計劃。

• 銷售預測：這是對您的商店未來賺多少錢的估計。這就像說，“我們認為下週我們會賣出 100 杯檸檬水。”這可以幫助您了解需要製作多少檸檬水、需要多少杯等等。
• 保證金預測：這更進一步，預測在支付所有成本後您將獲得多少利潤。因此，如果每杯檸檬水的製作成本為 $1，而您以 $3 的價格出售，則您的利潤為 $2。利潤預測可以幫助您確定是否能獲得足夠的利潤，例如購買新的檸檬水攤或支付廣告費用。

兩者對於做出明智的業務決策都非常重要。雖然銷售預測可以幫助您為客戶需求做好準備，但利潤預測可以確保您真正賺錢。

籃子分析

零售店的購物籃分析就像查看顧客的購物車，看看他們通常一起購買什麼。它應該包含以下內容：

1. 經常一起購買：標識在同一交易中經常購買的商品。非常適合捆綁交易。
2. 替代產品：找出購買了哪些商品而不是其他商品。對於管理庫存和促銷很有用。
3. 配套產品：確定雖然不一起購買但可增強主要產品的使用的物品。想想電子玩具的電池。
4. 客戶群：根據不同的客戶群進行細分分析，客製化促銷活動。例如，新手媽媽可能會一起購買嬰兒配方奶粉和尿布。
5. 季節性趨勢：注意籃子組合中的任何季節性模式。例如夏天的防曬乳和沙灘巾。
6. 價格敏感度：分析產品的折扣或價格變動如何影響購物籃中其他產品的銷售。
7. 籃子價值：平均交易價值及其根據不同產品組合的變化。
8. 購買頻率：購買某些產品組合的頻率。對於庫存計劃很有用。
9. 利潤影響：了解不同的籃子組合如何影響您的利潤率。
10. 位置數據：如果您有多家商店，請按地點比較購物趨勢以客製化當地促銷活動。
11. 網路上與店內：如果您兩者都有，請比較線上購物籃和店內購物籃，以了解不同的購物行為。
12. 建議：根據分析，提出可行的策略，例如有針對性的促銷、交叉銷售或重新安排商店佈局。

使用完善的購物籃分析可為您提供促進銷售、改善客戶體驗和優化庫存的見解。 🛒

保留和流失建模

保留和流失建模就像客戶關係管理中硬幣的兩面。讓我們來分解一下：

保留建模

保留模型可以預測哪些客戶可能會留下來。這就像弄清楚哪些朋友可能會參加你所有的聚會。

使用保留建模模型來客製化忠誠度計劃、個人化優惠或客戶參與策略。

關鍵指標: 客戶終身價值 (CLV)、保留率和淨推薦值 (NPS) 是一些重要指標。

保留建模方法：

• 邏輯迴歸：預測顧客留下來的可能性。
• 群組分析：了解一段時間內您留住客戶的情況。
• RFM分析：要識別高價值客戶，您應該專注於保留客戶。

客戶流失建模

流失模型可以預測哪些客戶可能會離開您的服務或停止購買您的產品。這就像知道哪些朋友可能不會出現在你的下一次聚會上一樣。

使用此模型製定有針對性的重新參與活動、特別優惠或客戶調查，以了解他們離開的原因。

1. 關鍵指標：流失率、每位使用者平均收入 (ARPU) 和客戶滿意度分數。

流失建模方法：

• 存活分析：估計客戶流失之前的時間。
• 決策樹：確定影響客戶流失的關鍵因素。
• 機器學習演算法：像隨機森林或梯度提升一樣用於更複雜的預測。

這兩種模型都可以幫助您更了解您的客戶群。

保留模型可以幫助您保留所需的客戶，而流失模型可以幫助您了解為什麼會失去其他客戶。

透過使用兩者，您可以微調您的行銷和客戶參與策略，以保持您的客戶群強大且不斷成長。 📈💡

客戶細分模型的好處

個性化是當今遊戲的名稱。零售商努力創造 具體且相關的行銷活動 為吸引客戶注意力而進行永無止境的鬥爭。只有使用有意義的客戶細分模型，這一切才有可能實現。以下是他們創造的好處：

A. 改善有針對性的行銷

不同的客戶群使零售商能夠開展 針對性強的行銷活動。這包括 個人化訊息 和 相關優惠 與客戶產生共鳴。結果，你得到 增強參與度 和 提高轉換率.

這些不同的細分，無論是人口統計、地理、行為等， 提高回報 關於付費和有機活動的營銷投資。

B. 提升行銷效率

當使用客戶細分模型時，零售商可以 確定最有價值的細分市場。您可以將行銷工作集中在他們身上，而不再把時間浪費在那些不接受您的優惠和訊息的受眾身上。

一旦你優先考慮有價值的細分市場，行銷工作就會變得更加重要 高效率的。你 停止浪費 行銷預算並進一步提高投資報酬率 優化資源配置.

C. 監控顧客滿意度

您創建的細分可讓您追蹤最有價值的 客戶滿意度。這樣，您就可以確定如何以及 客戶保留工作的重點在哪裡.

透過主動收集回饋或監控最有價值細分市場中的客戶行為，您可以 發現問題 並立即 解決問題。你必須採取這樣的方法 提高客戶忠誠度 和 增加保留率 – 透過改善客戶體驗。

實施客戶細分模型的挑戰

客戶細分模型對於 削減成本, 提高投資報酬率， 和 提高忠誠度。但他們需要集中精力克服客戶細分的一些最突出的挑戰。這些包括：

A. 數據不足

如果你不使用工具 收集和匯總客戶數據 或者流量不足，您可能沒有足夠的資訊來創建有意義的細分。這就是像這樣的樂器的地方 客戶數據平台 可以證明是無價的。

此類工具從多個來源收集數據，並允許您探索有關客戶的具體詳細資訊（如果有）， 從一個地方。您可以使用 付費廣告 在社群媒體、展示廣告或 SERP 中 增加網站流量 以克服數據缺乏的問題。

B. 缺乏資源

建立和維護細分模型是一個 資源密集型活動。你需要人 精通網路分析 並處理大量數據。創建有意義的客戶群需要 商業頭腦 並為你 了解業務和客戶需求 一樣。

如果你缺乏資源，還是建議 建立最基本的段 優化行銷支出。

C. 實施成本昂貴

概述和維護不同的細分市場需要投入時間和金錢。要簡化和優化流程，您必須 投資必要的技術 和 專家。或者，您可以學習自己做。這也需要時間和金錢來進行自我教育並應用所獲得的知識。

但如果做得準確的話 一次性行銷投資 能 十倍回報 對您的業務有用的有意義的細分市場產生的收入。來看看現場領導是如何做到的吧！

零售業客戶細分範例

儘管大型零售商可以抓住任何人，但他們使用客戶細分模型來減少 行銷投資 和 取得和保留成本。以下是行業領導者的一些重要範例：

A、亞馬遜

亞馬遜擁有數百萬客戶，業務遍及一百多個國家。它依賴於 複雜而深入的受眾細分 以合適的報價吸引所需的客戶。該公司處理所有客戶的大量數據點以提出單一建議。

大量數據使他們能夠提出這些建議 盡可能相關。它還顯示了細分對於了解他們的客戶和 提供數據驅動的報價.

根據可用的數據，以下是亞馬遜如何依賴四種基本細分模型的幾個範例 亞馬遜區隔數據:

• 人口統計細分 – 他們最大的細分市場是 35-49 歲年齡層的客戶，美國有超過 7,600 萬個家庭使用 Amazon Prime 訂閱。
• 地理細分 – 亞馬遜的主要地理區域是美國，60% 的網站流量和 38% 的銷售額來自美國。
• 行為細分 – 數據顯示，非 Prime 客戶會進行多次購買，但 Prime 訂閱客戶中有 48% 每周至少購買一次。事實證明，對客戶來說最重要的是 Prime 會員的免費送貨、多樣化的產品以及高度準確的推薦和個人化服務。
• 心理細分 – 亞馬遜提供廣泛的定價策略和可訪問性選項。這吸引了各界人士，鞏固了公司的領先地位。

B、沃爾瑪

沃爾瑪專注於客戶區隔策略 在 建立信任並建立可靠性。該公司使用這些模型來滿足不同地區人們的需求和偏好。結果，沃爾瑪成功 在地化客戶體驗 並在不同的市場中定位自己。

公司目標 中低階層家庭 以及尋求在單一地點購物便利的顧客。他們的目標 折扣購物者和優惠券愛好者 建立忠誠度並留住客戶。因此，他們的突出細分市場之一是基於收入——中低階層。

關於行為細分，沃爾瑪試圖吸引和吸引那些 尋求成本優勢。他們專注於 各年齡層有成本意識的人.

C、目標

研究顯示 Target 的客戶主要是 30多歲已婚白人女性。該公司吸引了中上階層客戶 每次造訪平均花費 $50.

在人口細分方面，該零售商重點關注 18 至 44 歲年齡層的客戶。重複購買行為是 透過多樣性和便利性來鼓勵，以及透過 忠誠度計劃和獎勵.

目標有一個 突出的忠誠度計劃 提供特定折扣、可兌換收入和數百項特別優惠。參與者將獲得生日禮物，並可以對塔吉特支持的非營利組織進行投票。

來源： 目標圈

這也有助於他們識別 社會參與型客戶 並概述心理分段 具體傾向 和熱情 慈善事業。這才有意義，因為他們的理想買家是 中上階層客戶.

創建細分模型時要考慮什麼？

客戶細分模型可以改變您開展零售業務的方式。高效率細分 降低成本並提高投資報酬率。但這需要考慮各個方面的深思熟慮的分析和規劃。這就是為什麼你必須：

A. 確定你的目標

您必須明確定義 OKR 和 KPI 來衡量成功。嘗試 定義 SMART 目標 告知客戶細分並指導具體的行銷活動和工作。

B. 選擇正確的工具

網路分析, 電子商務報告工具， 和 客戶數據平台 將決定您收集、匯總和分析資料的效率。 VibeTrace 等一體化行銷平台 允許資料整合、有意義的段創建以及生成 可行的見解.

C. 分析您的數據

確保您擁有 知識和分析能力 可用數據。數據分析的準確性是創建有意義的細分的基礎。了解如何 清理和管理數據 在你把它分成幾段之前。

主動解決這些方面的問題，以獲得有意義的客戶細分模型。結果，您可以申請 個性化行銷策略 借助複雜的工具，例如 產品推薦引擎 和 網絡個性化最後，您將獲得更高的客戶滿意度，增強客戶保留率，並 推動業務成長 和成功。

結論：成功的細分市場

客戶細分模型對於零售商來說是無價的 永續成長 和一個 競爭優勢 在零售業的激烈競爭中。

這就是如何讓數據為您所用。利用您收集的數據來提供令人愉悅的個人化體驗並加強客戶關係。

畢竟，這就是導致 長期成功 在充滿活力和競爭的零售領域。要在一個地方管理這一切，請隨時聯繫我們的專家 諮詢和免費的 VibeTrace 演示!

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