从数据库营销方向着手，打造属于自己店铺的CRM体系

在淘宝的发展生命期中，之前更多的是讲究销售为主，而从2009年开始，营销在电商行业中被广泛提及。电商企业要想走得远，要使品牌更有生命力。

首先，需要具备危机意识，第二，学会与自己的消费者有效沟通，最后，需要时间去积累。生命在于运动，而有时候生命也在于静止。急于求成，企业和品牌很难健康长远地发展。

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　　数据库营销，听起来很大，实际上是可以落在实处的。它的载体一定是产品本身。数据库最关键的点，一个是历史数据的收集，一个数据的挖掘清洗。

之所以要建立CRM体系，现在大数据在电商领域已经不能忽视，要想保证店铺的生命力和良好的运营，更应从数据库营销方向着手，打造属于自己店铺的CRM体系。

销量以外的客户价值

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　　很多商家的销售额每年翻倍增长，而利润却在成倍的下降，而这恰恰是很多卖家在看数据的时候会忽略的，老板更关心卖了多少，却很少关心老客户有多少，有价值的客户到底有多少。通过数据漏斗，可以抓取出店铺的忠诚客户，看到购买一次的客户、购买两次以及五次以上的用户是多少，平均购买一次的客户单价在多少，购买了五次的又是多少。

　　这些客户除了提供销量之外，还会给卖家留下什么。

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　　做店铺运营说到底，也是在做产品，需要对消费者做消费者行为的分析。很多店铺非常有个性，受众很垂直，很精准，会在这个乱战的时代活得不错。自己曾在上海做了十多年的女士内衣，在我看来保暖内衣开始卖是10月份的事情，可当我接触了很多保暖内衣厂家的时候，他们告诉说，其实保暖内衣从8月份北方就开始开卖了，9月份就进入热销了，这就是区域带来的不同。而淘宝上的泳装在新疆卖的是最好的，这恰恰是一个非常出乎我们意料的数据。

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　　数据的提取和运用非常重要。产品有哪些属性，包括它的功能、品牌、价值。你的客户的基因和你的产品的基因是不是能够融合，这也可以最终从数据当中看到。

分析客户生命周期

　　这是一个模型，我们把客户通过购买时间、购买频次以及消费金额进行区分，其中在购买时间上，区分为活跃客户、沉默客户、睡眠客户、以及流失客户；购买频次分为两次、三次、三次以上。通过这样一个模型就可以分析出客户的生命周期，我们可以看到，最终集中在活跃客户的起码是购买两三次以上的，而那些很多天没有购买的客户，是极其容易成为流失客户的。新进店的客人，如果快速进行二次购买，就可以进入活跃的老客基数当当中，但是如果你没有做任何措施持续刺激客户，这个客户就会进入沉默客户。

　　如何全方位与客户进行接触？

       首先，页面上着手：展现性要好，形式灵活，明线暗线操作自如。超长的描述页面已经过时，现在的消费者没有很多时间去看，况且现在大量交易在移动客户端上完成，需要提醒大家的是Ipad也属于移动客户端

       第二，邮件运营：也同样具备展现性好，形式灵活的特征，并且持续时间长。

       第三，包裹上用心：能见度高，普及率高。最后，手机沟通：快速反应，即时性强。

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　　此外，要全方位的植入CRM活动。可以数据化地针对客户进行价值的划分，我们把客户分为四种：优质客户、有问题客户、潜力客户、待定客户。从象限来看，可把优质客户分为高消费金额和高购买频次，而潜力客户是高消费金额，低购买频次，问题客户是低消费金额，高购买频次，这些客户还是有可能转化成优质客户的。

　　举一个例子，如何有效延长客户的生命周期。当消费者第一次进行购物，我们针对目标发一个短信提醒，告诉他我们发货了；7天之后，要通过邮件关怀他是否收到并询问情况；23天的时候，要对客户进行分析，哪些人已经二次购买了，哪些人没有购买，针对已经购买的客户要发送感谢信息或提供增值服务。对没有购买的客户可以做一些活动，例如满月有礼。针对不同的客户细分之后活动是完全不同。就拿满月礼来说，每天都有客户满月，所以营销要天天都去做。一般通过四五轮筛选可以有效激活一次客户，尤其是针对聚划算等活动过来的客户，这招儿非常好用。

评估CRM营销效果

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　　做任何活动都是要做评估的，但必须强调的是，我们要对CRM营销的KPI进行评估，而不是考核。因为CRM是没有可量化的考核指标的，就像没有一个数据纬度是可以考核你跟父母之间的感情的，感情是无法用数据考核的。

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　　所以，我们做评估的目的和结果是找出问题，下次做的更好。单纯追求KPI，会导致作假的发生。从KPI的角度看，主要看回头客的成交率，通过成交回头客的人数进行评估，评估活动是否成功，是否有效。在成交的回头客里，再去寻求成交的回头率，在指定的时间内成交回头客。

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　　一般来说，只要不是长期做聚划算，都可以有相当高的回头率。最终我们可以以此评定重复购买率。通俗的说，如果获得一个新客户的点击要花费60元到80元的成本，这个新客户购买两次就让卖家的推广成本节省了一半，他如果买三到四次卖家的成本就越来越低。从这个角度上看，有效地对老客户的购买进行评估非常必要。