2013年3月11日 星期一

CRM 案例研究一 - DM 主顧客的選擇與效益分析

   CRM 的運用事實上,與其說是某個時點一次性的分析,不如將其視為是一個檔期活動的循環週期;所以透過一次又一次的計劃、檢討、策略決定、方案實施到事後的效期分析,形成所謂 P.D.C.A 的方式,找出跟顧客溝通最適切的方式。

                < CRM 運用完整的 PDCA 循環 : 累積效益分析經驗以便與顧客愈來愈貼近達到所謂 One To One 服務  >

      通常我們會將預期舉行的活動,透過討論選取「目標顧客」並決定活動策略等過程來決定整體促銷方案的有效實施。

    其中我們或可將這活動策略的展開及實施稱為「檔期計劃」裏面不乏決定參加活動的「品牌」、選出要呈現在 DM廣宣文物上的「商品」、活動的「贈品」...等等;

    其中最重要的是針對何種客群 ? 才是本次活動的「對象顧客」、才能創造最大貢獻...這樣的檔期活動才算符合 CRM 效益。我們搞行銷活動對招攬來的顧客總是提一個問題:是「先畫靶,再射箭。」還是「先射箭,再畫靶。」;對於前者我們總能有聽不完結果分析....從天氣、景氣....到買氣,畢竟是一種事後判斷,若能在活動展開前先進行顧客的購買習性分析,再把握其它客觀環境因素,那依顧客特性所設定下的對象顧客選定為「目標顧客群」才算是CRM在「顧客關係」善盡管理的運用了。
     在此我們進行一個 CRM 個案探討,本案採取「傳統式」(即是人為經驗判斷)選擇對象顧客的方法,與顧客溝通的 "印刷物" 採取「完整版」、「濃縮版」兩種 DM 以有效節約印刷製作成本。

    活動名:新年期間促銷
    活動期間:2013年1月中旬~2月中旬 (一個月)
    資料來源期間:2011年~2012年兩年間

             1. 「完整版」DM 的對象顧客屬性,以「頂級顧客」為主,細分為兩個小條件:

                 ①預計以全區顧客統計其過去一年累計購買金額由高至低前 5 萬名顧客、

                 ②單獨以北區顧客統計其累計購買金額由高至低取 1.5 萬名;

                                  此 5 萬及 1.5 萬名顧客相互排除重覆的顧客,最後總計以 5 萬名為 DM 郵寄名單。


             2. 「濃縮版」DM的對象顧客,則為「喚醒顧客」(曾是主顧客、漸漸流失者)為主, 以補完整版顧客不足部份。所以細分條件:
                                ① 指定「完整版」的條件 ① 相同的條件,但要排除已決定的名單,取5千人
                   → 相當於過去一年累計購買金額由高至低第5萬~5.5萬。

                ② 找出2011年新年期間有來購買,但去年上半年未消費的顧客,預計找5千名左右。


   這是完全未經顧客細分( Ranking )及排名的方式做出選擇顧客的方式。在活動檔期結束後,我們統計顧客回購情況發現第 1 項「完整版」的顧客 ①、② 兩個細部條件經過相互排除重覆之後,有接獲 DM 回購的顧客其回應率 (Respond rate) 約在 54% 左右(也就是寄出的 5 萬名顧客,將近 2.7 萬人有回購)。

  若將這 5 萬名顧客投入 RFM 等級的三維細分法,我們可以驚訝地發現有回購的顧客將近 2.47 萬人左右,分別分佈在 F6~F7、M6、M7 兩個級距上,前述兩級距的顧客其 R 要素則自 R1~R7 都有,此 2.47 萬人約佔去總回應率 54% 的 2.7 萬人的 90.3% 左右。

→ 這時我們幾乎可以做出這樣判斷 : 第 1 項「完整版」 DM 郵寄前,若只對 RFM 顧客分析結果只挑 F7、M6、M7 排位的顧客就可達到預期效益,也就是說有將近 50% DM 是無效寄送的。漸接證明了「ABC分析」原理所提到,支持一家商店的業績,是由 20% 顧客所作出 80% 的貢獻,也就是「零售業的二八理論」。
      因此,以 RFM 三維的立體圖表示各級距的收到 DM 而來店購買商品的顧客人數,可以清楚的看出各等級顧客的份佈狀況,其中將超過一百人的部份以紅色表示。




   同樣的數據,以回應率表示(收到 DM 而來館購買的),超過 50% 以上者以紅色百分比表示、介於 30% ~ 50% 間者以藍色表示、回應率較低的 30% 以下者以黑色表示。




   
    再來看下面第 2 項喚醒睡卡顧客的「濃縮版」的兩項次要條件回應率分別為:條件 ① 5千人只有 895人消費、回應率 17.6%  、 條件② 5千人則只有 683人消費、回應率 13.6%,兩個條件加起來,總回應率 15.7% 。這些回購的顧客呈現在 RFM 級距中,平均偏低並無特別某一等級特別偏高。也就是說當初未透過 RFM 分級,選取對象顧客所下的條件是沒有效益的、普遍全區域的。





     由於各等級的人數普遍偏低,所造成的回應率也散佈各等級,即使會有 60% 乃至 100% 的回應率表現,但由於人數可能只有個位數或十位數,所以來客的總人數不多,對業績的影嚮也不致佔去很大的比例,這是運用 RFM 三維圖示所應注意的地方。



  但是,即便如此事前經由模擬判斷、先有適當的事前分析(尤其是 RFM ) 則可事先找出我們所有的對象目標。依各群組顧客作特性探討而下決則可達到更好的效益。

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