客户成熟度乱弹

2010年4月14日 | By QiuyueXP | Filed in: 原创, 未分类.

客户关系管理中,通常需要根据客户的意向程度为客户标定一个“客户成熟度”

这个客户成熟度通常都是由跟进这个客户的销售主观确定的

比如:客户明确拒绝、客户有购买意向、客户的关键人有明确的购买意向等等

但由于没有可以量化的标准,导致客户的成熟度难以统一

进而使这个维度的客户信息无法对宏观的数据挖掘、客户排序产生意义

同样是一个客户,当销售luke跟进时,认为该客户的明天就会签单,而当snoopy跟进时,认为该客户也就是嘴上说说,并没有明确的签单意向

而此时,客户的决策也很有可能在一夜之间由于和老婆吵架了而发生变更,昨天客户明确表态绝对会买,今天就会提出缓一缓再决定。

所以,如果作为高层,想根据这个参数对客户进行分析甚至排队,就显得没有太大意义。

回到“客户成熟度”这个概念的根源,这个概念的提出究竟有什么实际意义,它的目的是什么?

目的分为微观层面和宏观层面

微观层面是销售人员的主观层面,销售人员可以根据客户成熟度来判断把自己的资源向哪些客户倾斜,给不同的客户提供不同的服务,并可以对自己的业绩进行预测。

宏观层面则是公司层面,公司的高层可以根据当前客户成熟度的整体情况,预测收入;可以有针对性地进行个性化的营销,同时也可以控制资源倾斜。

对于签单前的客户,它的成熟度代表的是它签单的可能性,而对于进入服务中的客户,它的成熟度代表的是它续约使用服务的可能性。

对于后者,模型相对成熟并且可以避免主观。

>>通过以下几个参数可以进行建模:

>>1、客户转换服务提供商付出的成本;2、客户从现有服务提供商获得的收益;3、客户总收益;4、客户为现有服务提供商提供的服务付出的代价;5、客户总付出的代价。

针对不同的产品和服务,也可以有具体的模型,比如通过客户的活跃程度和客户获得反馈的情况可以判断客户对一家B2B电子商务平台的粘滞度和续约的可能性。

而对于签单前的客户,可以收集到的信息,通常只有与客户沟通中的只字片语、眉间深色,或者客户的直接反馈等不具有理性的数据,如何建立合适的成熟度模型?

按现有模式,由销售根据主观意愿来确定这个客户成熟度,对于微观层面的目的,是可以勉强支持,但对于宏观层面的用途,却缺乏有力的逻辑基础

诚然,客户自己的意愿也会因为气候、心情等原因变化,但万变不离其宗,如果可以挖掘出客户做出决策,甚至变更决策背后的东西,这个成熟度就可以脱离开表象的东西,模型变得成熟理性起来

比如,客户的财务情况;客户生产情况等等。在无法确定在左右客户决策中占比重最大的因素的情况下,统计尽量多的维度不失为一个好办法。

这样的工作需要前期大量的数据铺垫,进行数据挖掘和分析后,可以逐渐形成成熟的模型。


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