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案例分享:跟Kappa學習,如何「認識」你的目標客戶?

導讀:如何找到客戶?讓客戶心甘情愿的買單?

傳統在線下場景,當客戶走進門店里,有經驗的導購往往一眼就能總結出客戶的典型特征,包含年齡范圍、身材特征、風格偏好等,輔以互動引導,來獲取客戶的瀏覽意圖、挖掘潛在需求,轉化銷售成單就更是輕車熟路了。


當場景搬到線上,即使導購已經通過個人微信或門店企微與客戶加上好友,當導購嘗試認識客戶、想了解客戶的喜好的時候,具體會遇到哪些挑戰呢? 


不少企業逐漸發現,導購不會線上互動及銷售的最大問題就是「不認識客戶」: 


1、加好友后線上只能看到頭像的昵稱,也無法記起客戶,頻繁的群發消息反而傷害了客情關系,導致被客戶刪除; 


2、即使在線下已經跟客戶很熟悉,線上跟客戶溝通也經常開不了口,缺少線上化的溝通技巧; 


3、隨著客戶維護數量越來越多,客戶的辨識、人性化運營越來越難; 


4、基于純微信聊天的銷售,成交的過程并不比線下更輕松,無論是商品展示、下單、結算,都全靠導購人腦算、手動記,非常低效,且容易出錯… 


以上這這些卡點,是不少導購難于在線上交流并轉化客戶成交的原因。當導購直面客戶需求時、臨時再去找客戶信息為時已晚,導購缺乏一個不會出錯的「超級大腦」。 


從數字化的刻畫維度,可以大致建立以下四個維度的特征,用于刻畫360度客戶視圖:

1、人口學特征:性別、年齡、生日、星座、地址、手機號;

2、消費統計特征:筆單價、客單價、購買過的商品偏好(尺碼、顏色、材質、風格等)、品牌/品類偏好、消費折扣力度偏好;

3、會員屬性特征:會員等級、積分、優惠券/碼、儲值余額/禮品卡、連接關系(短信/企微好友/公眾號粉絲)、會員歸屬門店(首次注冊); 

4、行為數據特征:瀏覽商品、網店搜索、咨詢客服、領取優惠券、商品加購物車、下單未支付等等與購物偏好有關的行為; 


案例Kappa 


從2021年就投入做全渠道的用戶運營。拉新過以后,與傳統直接去做用戶運營不同,他們在做會員數字化,因為以消費者為中心,你得認識他、知道他。


所以Kappa累計梳理了56個標簽組、343個標簽值,給導購提供了非常全面立體的特征以便認識客戶。 隨著數字化技術徹底改變了消費者的購物場景和選擇渠道,導購的“戰場”也逐步從單純的門店跟進轉移到線上溝通,如何讓導購更好地銜接線上與線下的工作內容,是企業核心需要解決的問題。 更「懂」消費者,提供更「對」的服務,才能能提升消費者與品牌的鏈接。


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