这些指标能帮助您将客户划分为有意义的群体,根据他们过去的购买行为来了解他们,并通过更个性化的活动与他们互动。
在此 ABM 工具中客户模块(或任何代表您配置客户的模块)将被细分,商机模块(或任何代表您配置中商机的模块)将默认参与细分。您无法手动更改此设置。用户可以选择其条件来操作 R、F 和 M 变量的商。使用这些商的模式,用户可以创建标签来表客户的预期购买行为。此配置的整个过程与 CRM 内部的配置类似。在此细分技术中,最多可以配置 8 个标签。
您必须为您的业务中的近期、频率和金额值选择适当的字段,并为 RFM 指标的各个级别分别给出 1-5 分的评分。例如:
如果最后购买日期是上个月,则时效性得分为 2。
如果购买的产品总数为 5,则频率得分为 4。
如果总购买金额超过 60,000 美元,货币分数为 4。
根据您设置的分数,系统将计算该记录的 RFM 指标。
近期
默认情况下,每个指标(时效性、频率和金额)的分数设置为 1 到 5 之间。您可以通过拖动分数范围滑块到所需位置来减小范围,设置为 1-2、1-3 或 1-4。您可以手动设置分数,也可以让系统自动完成。
手动:您将手动定义条件,以便系统知道 R、F 和 M 分数应该是 1、2、3、4 还是 5。
例如:
如果销售截止日期在本周和上周之间或在上个月,则将时效性分数设置为 5。如果最近一次购买时间在昨天之前,则将分数设置为 4,以此类推。
如果购买次数超过 8 次,频率得分为 5 分。如果介于 5 次到 10 次之间,得分为 4 分,以此类推。
如果消费金额超过 1500 美元,将货币得分设置为 5 分;如果介于 800 美元到 1200 美元之间,设置为 4 分,以此类推。
自动:系统将使用百分位数法自动计算 RFM 分数。整个数据集将被分为五个部分(以便分数可以设置在 1-5 的范围内。也就是说,RFM 分数将分别给出 1、2、3、4 和 5),每个百分位数分布一次。在百分位数尺度上,RFM 分数的范围为 0 到 20、20 到 40、40 到 60、60 到 80 和 80 到 100。
数据集将按顺序排序。例如,对于最近购买得分,数据集将从最近的购买到最老的购买进行排序。例如,如果最近的购买是一周前,最老的购买是六个月前,那么 CRM 将设置这两个时间线作为边界,并在该范围内绘制百分位数。对于频率,数据集将从最频繁到最少频繁进行排序,而对于金额,它将从最高金额到最低金额进行排序。
细分标签条件:如果一个技术的标签在创建细分时被使用,该标签条件不能被修改。一个警告弹窗将通知用户与该标签关联的细分。
公司特征
用户可以根据企业特征指标客户进行细分。这些指标将帮助用户使用市场术语更好地评客户。这些指标包括行业类型、产生的收入、组织状态、员工数量等。在配置过程中,可以从字段映射中获取这些指标。这些指标可以用作创建标签的条件。符合条件客户将被关联到特定的标签。用户最多可以创建 5 个标签,最少需要创建 2 个标签。
标记细分
您可以根据客户的行业特征指标创建不同的标签,以帮助其他团队了解每个客户在销售周期中的位置并采取适当的行动。每个细分市场最多可以有 5 个标签,Zoho CRM的ABM 提供了一套预定义标签。您可以编辑这些预定义标签或删除它们并添加新标签。
按照以下步骤添加标签:
- 点击添加标签。
- 输入标签名称和标签的条件。
- 点击加号图标以向标签添加其他条件(如果需要)。
- 您可以使用 与/ 或 运算符关联条件。
- 点击右侧图标以确认标签的条件。
- 同样地,您可以添加最多 5 个标签来对机构特征指标进行排序,使用市场术语。
参与度
客户的互动以及跨环境和渠道的参与度在客户细分中起着至关重要的作用,客户参与度表明您与客户之间的关系。
销售团队使用多种方法联系客户,每个联系人的响应情况都会根据其反应程度获得分数。例如,在 Facebook 上的回复会获得 5 分,接听的电话会获得 6 分,邮件回复也会获得 6 分,以此类推。所有这些分数加起来会给出客户的总分,这有助于销售团队识别他们的兴趣程度并相应地进行优先级排序。如果在互动过程中联系人没有响应,他们的分数将显示销售人员需要重点关注的接触点。例如,如果客户没有接听电话,他们的分数会下降。分数的下降可能表明通话时间对联系人来说不方便。销售代表可以检查何时联系客户才能获得更好的回应。
您可以通过启用 ABM 中用于客户互动的各种渠道来计算参与度分数。
标签配置
您可以根据互动分数为您客户户创建标签。您必须至少添加 5 个标签。
每个标签的分数范围设置为 0-100。您可以通过移动滑块来更改分数范围。
建议
ABM 中的推荐技术利用人工智能识别和分析客户数据,如购买详情、兴趣、需求和行为模式,以推荐最相关的产品。它还会将具有相似属性的其他客户的行为模式进行比较,以推荐合适的产品或服务。
借助 ABM 建议,您可以为企业的整体收入、销售额、采购量、转化率、点击率、交叉销售和追加销售带来显著差异。
此外,您可以使用建议结果来修改营销活动的各个方面。
ABM 通过理解整个客户群的行为模式,在恰当的时间向恰当的用户推荐合适的产品。我们概述了一些常见的领域,你可以使用 ABM 推荐来向客户推销合适的产品:
例如,让我们以教育行业的在线学习平台为例。已订阅特定课程的学员可以根据其订阅的主题、个人偏好以及其他具有相似特征的学员的偏好,被推荐相似的课程。基于上述结果,你可以推荐互动视频、评估、补充教育材料等相关资料,以确保更好的参与度。ABM 推荐功能让你能根据当前课程内容推荐更多课程。例如,如果一名学员已订阅机器学习基础课程,你可以推荐其他具有相关内容如深度学习、神经网络、回归分析等课程。
建议类型
ABM 建议分为以下类别:
首次购买 - 根据买家的首次购买,ABM 将推荐合适的产品。
下次购买 - ZIA 识别产品的购买顺序,并根据买家的第二次购买推荐合适的产品。假设一客户户按以下顺序购买产品:
产品 1:基础 Java 课程
产品 2:核心 Java 课程
产品 3:高级 Java 课程
现在,对于任何客户户获取了核心 Java 课程,ZIA 将建议高级 Java 课程。
重复购买 - ABM 将识别买家反复选择的产品或服务,并向用户推荐重复购买。例如,一家食品杂货连锁店可以识别经常购买相同商品的顾客,并建议购买相同商品,以防止购买周期中断。
交叉销售 - ABM 通过识别产品之间的关联,根据这些关系提供推荐。例如,假设你正在网上购买新智能手机。在选择了智能手机后,网站会推荐相关产品,如手机壳、屏幕保护膜和耳机。这些产品推荐基于这样的理念:如果你正在购买手机,你可能也对补充它的配件感兴趣。这是一个交叉销售的例子,通过推荐相关产品来提升你的购物体验,并可能增加你的购买。
组合 - 如果任何买家一次性购买多个商品,例如手机、屏幕保护膜和手机壳。那么,Zia 会将其视为一个组合,并在有人选择了该组合中的任何产品时推荐批量购买。
标签配置
利用推荐类型和购买概率,您可以创建标签来细分您客户。默认情况下,ABM 推荐有两个标签:热线索和冷线索。
热线索:表现出强烈兴趣、高度参与,并可能很快转化为付费客户。
冷线索:对产品或服务表现出很少兴趣或参与度,如果没有进一步的培养和有针对性的努力,不太可能转化为付费客户。
您可以为该技术添加最多五个标签,最少需要两个标签。
建议技术的通用配置源自 Zoho CRM。
建议模块:包含您想要推荐的信息的模块,例如商机、产品、服务等。
建议模块:包含最终用户或客户信息的模块。例如,如果您想为客户、线索或联系人推荐课程,则这些人的信息必须在推荐模块中。
交易模块:包含有关推荐和推荐模块之间相互链接信息的模块。它是一个必填模块,因为它将帮助 Zia 确定您业务中发生的成功交易。
例如,商机是 产品和 联系人模块的连接模块,因为它包含了所有关于购买产品的信息、购买日期、选择特定产品的客户类型、他们可能购买的其他产品、以及客户群体偏好的产品类型。
持续时间:表示一个过程的完成状态。例如,购买于、订阅续订于、商机关闭于等,它们表示销售过程的成功完成。这将帮助 Zia 学习购买的频率,并推荐重复购买、下次购买或一起购买的项目等。
只有那些通过查找字段或关联列表与源模块相互关联的模块才能为推荐技术获取相关数据。这不过是我们在 ABM 配置中进行的初始模块映射。因此,我们无需对推荐的一般设置进行任何手动配置。
要创建标签:
- 点击推荐页面上的添加标签。
- 在出现的标签配置页面中,在标签名称文本框中输入标签名称。
- 在偏好设置部分,可以选择任意两种或更多种推荐类型。
- 选择您希望与每种推荐类型关联的产品,并设置相应的购买概率分数。
购买概率分数是一个定量指标,用于评线索户或客户进行购买的可能性。
- 点击“完成”保存标签配置。
- 您可以通过点击每个标签旁边的编辑或删除图标,随时编辑或删除标签。
1. 在首次购买、再次购买、重复购买和交叉销售中,您最多可以选择 10 种产品。
2. 在捆绑销售方面,您只能添加两个捆绑包,每个捆绑包可以容纳两种产品。
3. 每天只能编辑或删除一个标签两次。
从 ABM 导出细分