滲透式營銷，低成本轉化！

在市場競爭日趨激烈的情況下，我們需要以消費者為中心，圍繞消費者重構價值鏈和運營體系，以驅動企業獲得持續增長。

消費呈多極化趨勢發展，導致了消費者的流失很嚴重，需要對會員進行精細化管理。如何將有限的資源合理分配，實現投入回報的最大化？

2020年成為不折不扣的直播元年，透過抖音、淘寶等直播進行賣貨成為大勢所趨。如何佔據直播高地，提高會員滲透率以適應新趨勢？

上一期我們簡單介紹了會員管理分析，今天我們重點向大家介紹會員的

金字塔分析

以及

滲透分析

，助力企業實現會員分層、精準把握使用者需求、洞悉品牌自身優勢、實現精準營銷，最終為企業帶來收益的最大化！

1、會員貢獻金字塔

眾所周知的二八法則（又名“帕雷託法則”），企業中80%的收入來自於20%的使用者。所以，當企業的會員積累到一定程度後，需要進一步瞭解哪些是重要的會員，對會員進行重要度的分組。

以下圖為例，根據消費頻率和消費金額劃分為了四個層級：

A類客戶：

位於金字塔頂端，這類會員購買頻率高、消費金額高，這是我們的重點客戶，需要得到更多的營銷資源，有專人提供服務，保持經常性聯絡，保持這些客戶的持續購買。

B類客戶：

也是很重要的客戶，但是他們的消費水平可能略低於A類客戶，所以，可以將一些促銷活動的資訊、優惠券資訊、他們感興趣的產品資訊進行推送，刺激消費。

C類客戶：

針對有一定的消費能力，但是消費頻率較低的這30%的會員，需要不斷地把促銷、優惠資訊傳送給他們，勾起消費慾望，吸引他們產生更多的購買行為。

D類客戶：

剩下的40%客戶，則需結合實際情況採用其他的方式進行營銷。

2、滲透分析

除了努力培育忠誠消費者之外，提升消費者滲透也很重要，透過滲透分析，最佳化產品佈局，有效識別品牌增長點，提高市場投放效率。

（1）滲透分析--會員分組滲透

會員分組滲透，展現了各個品類在各細分人群中的消費者滲透概況。顏色代表方向性趨勢，顏色越深代表效果越好。

所謂滲透，即市場宣傳的覆蓋情況，簡單來說就是評估有多少人看到了品牌宣傳，當中又有多少人產生了購買行為，資料主要來自於抖音、淘寶等電商直播平臺；所謂效果，主要反映該會員分組對該品類的貢獻度。

透過該模型，可以幫助企業明確滲透現狀，精準找到目標受眾，瞭解自身品牌優勢，識別發展空間，對新品的推出提供決策依據。

舉例來說，如下圖：

品類1在“女強人”這一細分群體中，滲透的最高，產生的效果最好，說明“女強人”是品類1的目標客戶；

品類6在“白領”這一細分群體中，滲透的不高，但是產生的效果卻很好，說明今後應該增加品類6對“白領”層的廣告投入。

（2）滲透分析--競品（替代品）分析

競品（替代品）對比，主要用於行業對標，展現各個品牌在各個細分品類的消費者滲透概況，同樣的，顏色的深淺代表效果的好壞。

透過行業對標，與其他品牌形成對比，分析各品類滲透情況，明確本品牌的優勢與短板，發揚本品牌優勢，借鑑其他品牌成功經驗。

舉例來說，如下圖：

對於品類1，品牌A的滲透和效果都是最好的，說明品牌A在品類1的市場競爭中佔有主導地位；

對於品類2，品牌D的滲透和效果都是最好的，說明品牌D在品類2的市場競爭中佔有主導地位。

另外，透過競品分析，還能夠反應出主推產品在市場上的受歡迎度，為產品的營銷指明方向。

舉例來說，如下圖：對於品牌A來說，品類1在市場中受歡迎程度更高，品類5、品類6效果就差一些，所以需要把有限的資源重點應用在品類1上，可能收到的效果會更好。

（3）滲透分析--關聯滲透

所謂關聯，即聯合其他行業企業的品類一起做線上活動、進行產品推廣，例如品類1與正式裝做聯合推廣可能效果更好，但是與高跟鞋一起推廣效果就一般，諸如此類。

在關聯滲透中，我們需要關注三個點：

費用核算，與其他品牌合作，需要投入的費用是多少，進行成本核算；

滲透情況，在線上活動或直播中，能夠獲得多少關注，效果如何？

產生效果，形成了多少購買轉化？

3、如何打通資料孤島？

會員經營關乎企業存亡，做會員分析、會員滲透分析，首要的是

打通資料

。

如做關聯滲透分析：

費用——來自於財務系統或致遠系統；

滲透——來自於外網爬蟲或是Excel；

效果——有很多消費者很可能是透過線上觀看直播，後到實體店進行購買，所以只有線上線下會員融合分析，才能評估真實效果。

這裡給大家推薦一個數據分析工具——數鑰分析雲，它可以將分別存在於ERP系統、CRM系統、OA系統、電商系統、Excel資料補錄、其他第三方資料來源、外網資料中的資訊進行整合和互動分析，最大化發揮資料價值。

數字化轉型，不是單純的企業資訊化升級，完成“一切業務資料化”的階段，而是需要基於大資料技術，實現業務和管理的深度融合。分析雲，助力企業深度挖掘會員資料價值，實現“一些資料業務化”，用資料指導並服務於業務。

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文章作者：

分析雲

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