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當(dāng)電子商務(wù)網(wǎng)站成功地把一個(gè)訪客轉(zhuǎn)化成一個(gè)客戶之后，如何提高這個(gè)客戶對(duì)于網(wǎng)站的忠誠(chéng)度，繼而增加客戶對(duì)于網(wǎng)站的整體貢獻(xiàn)值就變得非常重要了，因?yàn)閹硪粋€(gè)新客戶的成本是維護(hù)好一個(gè)老客戶的3 ～5 倍。只有有效地提高每個(gè)客戶的消費(fèi)，才能快速提升電子商務(wù)網(wǎng)站的整體收入。

最有價(jià)值客戶的特征

在我們的客戶庫(kù)中，有些客戶是我們必須要保留的，而有些客戶的價(jià)值是相對(duì)有限的。這里雖然說得有些現(xiàn)實(shí)，不過我們必須意識(shí)到，為最有價(jià)值的客戶提供最優(yōu)質(zhì)的服務(wù)、提高他們的忠誠(chéng)度，是我們電子商務(wù)企業(yè)能夠長(zhǎng)足發(fā)展的基礎(chǔ)。

1.建立CRM（客戶關(guān)系管理）：建立CRM的最主要原因是為了幫助我們了解客戶，那么客戶的信息越詳細(xì)、越準(zhǔn)確越好。建立了CRM之后，客戶管理就會(huì)便捷而且系統(tǒng)化和流程化。

2.構(gòu)建客戶綜合價(jià)值模型：我們可以通過客戶綜合價(jià)值模型來評(píng)估并選出我們最想要保留的客戶?？蛻魞r(jià)值評(píng)估模型的搭建，綜合衡量了客戶五個(gè)方面的表現(xiàn)：客戶當(dāng)前貢獻(xiàn)度、客戶未來貢獻(xiàn)度、客戶信用度、客戶忠誠(chéng)度、客戶成長(zhǎng)潛力。

3.用客戶生命周期模型提升收入：通過決策樹算法我們能調(diào)整適合我們的客戶生命周期，最后制定針對(duì)不同生命周期的營(yíng)銷策略。通過劃分生命周期，我們能解決基本客戶細(xì)分的問題。

如何把客戶黏在我們的網(wǎng)站

通過數(shù)據(jù)分析，我們可以提高客戶的黏性。也就是提升客戶的平均停留時(shí)間，提升客戶的活躍度，降低流失率。

提升客戶平均停留時(shí)間：訪客在我們的網(wǎng)站上停留的時(shí)間越長(zhǎng)，越有可能發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站上其可以購(gòu)買的商品和感興趣的內(nèi)容，從而成為重復(fù)消費(fèi)客戶。 我們可以根據(jù)客戶的瀏覽歷史記錄、購(gòu)買記錄做商品的選擇分析，以及根據(jù)客戶的喜好分析來找出推薦商品。

客戶活躍度分析：平均訪問次數(shù)、平均停留時(shí)間、平均訪問深度是客戶活躍的關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)，當(dāng)我們能夠成功提升訪問次數(shù)、停留時(shí)間和訪問深度這三個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之后，客戶的活躍度自然就提升了。

做客戶流失分析：對(duì)于通過數(shù)據(jù)挖掘提供的潛在流失客戶名單，運(yùn)營(yíng)經(jīng)理或者總監(jiān)可以設(shè)定一個(gè)“挽留體系”，盡可能留住我們需要的客戶。

客戶需要什么商品

留住客戶，我們需要更懂客戶。個(gè)性化推薦系統(tǒng)的最大優(yōu)點(diǎn)在于系統(tǒng)能夠收集客戶特征資料并根據(jù)客戶特征，如興趣偏好，為客戶主動(dòng)做出個(gè)性化的推薦。當(dāng)我們還沒有一個(gè)完善的定制化系統(tǒng)之前，我們可以從局部出發(fā)。比如，我們可以在運(yùn)營(yíng)中回答以下這些問題：

如何找出熱門商品：我們找出熱門商品的一個(gè)重要目標(biāo)是為了讓這件商品帶動(dòng)整個(gè)網(wǎng)站的銷售，這可以從每天、每周和每月的銷售記錄中很容易找出來。

如何提高客單價(jià)：客單價(jià)是平均每一個(gè)顧客購(gòu)買商品的金額，也就是平均交易金額。提高客單價(jià)能夠有效提升電子商務(wù)網(wǎng)站的整體銷售額。這里可用的是數(shù)據(jù)挖掘中的推薦算法。

如何找出潛在的熱銷商品：我們需要對(duì)商品進(jìn)行分類，而這里商品的分類不是指商品類別上的分類，而是指對(duì)于商品在銷售上產(chǎn)生價(jià)值的深度分類，可以采用數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹分類算法。

如何找出匹配的商品：商品推薦是和商品相關(guān)的，所以對(duì)于每一件商品，系統(tǒng)都會(huì)盡量選擇它的關(guān)聯(lián)商品。當(dāng)客戶選取了某一個(gè)商品后，在網(wǎng)頁(yè)的下方會(huì)出現(xiàn)根據(jù)關(guān)聯(lián)算法做出的商品推薦。這里用到的是數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)算法。

不得不談的KPI

KPI是關(guān)鍵績(jī)效指數(shù)的英文首字母縮寫，是用來衡量運(yùn)營(yíng)質(zhì)量的專用數(shù)據(jù)。KPI的制定和執(zhí)行可以說是電子商務(wù)企業(yè)管理最重要的步驟。KPI制定不合理，對(duì)整體的系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)沒有幫助，甚至過于強(qiáng)調(diào)一個(gè)不該屬于關(guān)鍵指標(biāo)的指標(biāo)，會(huì)使得我們?cè)谶\(yùn)營(yíng)中舍本求末。而如果忽略了一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，那么這樣的KPI可能不會(huì)有太多的效果。

設(shè)定KPI的一個(gè)要素就是關(guān)鍵指標(biāo)的數(shù)據(jù)點(diǎn)選擇，KPI不可能關(guān)注所有的數(shù)據(jù)。一般來說，KPI的指標(biāo)個(gè)數(shù)應(yīng)當(dāng)是三到五個(gè)，再多就會(huì)喪失“KPI”中的“K”（Key，關(guān)鍵的意思）的含義，成為“PI”了。

我們從運(yùn)營(yíng)指標(biāo)開始，設(shè)立包括用戶行為指標(biāo)，用戶價(jià)值指標(biāo)和營(yíng)銷活動(dòng)指標(biāo)在內(nèi)的一系列指標(biāo)，把大的運(yùn)營(yíng)目標(biāo)分解成階段性和局部性可以實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。從上到下把KPI指標(biāo)分解成各個(gè)可以實(shí)現(xiàn)的子指標(biāo)。

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對(duì)用戶行為指標(biāo)而言，運(yùn)營(yíng)部門可以設(shè)定對(duì)于每一個(gè)子指標(biāo)的具體數(shù)值。例如：到12月31日，平均訪問深度要在1.6以上，平均停留時(shí)間要在27.1秒以上，跳出率要在70%以下，平均訪問次數(shù)在1.2以上，而轉(zhuǎn)化率需要在2.8%以上。

文章來源：天下網(wǎng)商