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在这个新零售时代,越来越多的团队、产品经理、店铺销售人员甚至大妈大叔们都在谈论情怀,争辩格调,强调体验。以上所有,围绕的核心都是:用户。显然,我们已经进入一个“精准化用户”的伟大时代。所以我们针对自家店铺产品的特点和自身的实际情况,更多的使用“用户画像”这种方法,来迅速、准确定位店铺的服务群体,策划最贴心的促销活动和提供高水准的情感服务。
店铺用户画像即店铺用户信息标签化,就是店铺通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后,完美地概括出一个店铺用户的消费特征。简单来说,店铺用户画像就是通过数据分析后用一系列简短、精炼、易识别的标签语言描述店铺用户。
店铺用户画像为店铺的精准营销提供了足够的信息基础,能帮助店铺快速找到精准用户群体,以及分析、挖掘店铺用户需求。当基于店铺用户需求去推送信息时,店铺用户的接受度最大化,不但传播量扩大化,而且店铺的转化成交量也能大大提高,从而提高店铺的销售业绩。
那要如何抓取店铺用户画像呢?我们都知道建立店铺用户档案管理的重要性,通过档案记录,我们可以收集并了解店铺用户的消费行为、消费偏好、消费习惯、消费能力等相关数据信息,可以帮助商我们快捷锁定目标用户、挖掘店铺用户需求,让营销的方向更精准、效益最大化。
店铺用户画像的核心是标签。那么,标签是什么呢?具体来讲,你的店铺用户喜欢购买新款衣服,那就给她打个标签“时尚”;或者某些店铺用户穿的衣服是修身型的,就可以给她打个标签“修身”,这就是标签。
标签可以分为以下几类:
第一类是基础属性,比如姓名、手机、居住地、工作地点、公司、家庭生活、朋友圈、性格等基本信息。例如朋友圈,我们都知道一个店铺用户的背后都有一大片市场,了解店铺用户的朋友圈后,就可以策划“VIP闺蜜众筹”、“好友助力”等优惠主题活动,然后锁定符合活动条件的店铺用户重点跟进;
第二类是消费能力,购买力、消费等级、累计消费金额、消费频率、消费近度等基本信息。其中消费近度是指最近一次到店消费的时间,把店铺用户区分为活跃的用户、沉睡的用户。
第三类是行为偏好,上门时段、访问方式、品类偏好、品牌偏好等。访问的方式、时段数据的分析可以用于决定采用哪一种方式给店铺用户推广告,例如,有些人白天工作繁忙,回家后又不想出去,喜欢晚上在手机上购物,那我们就可以给店铺用户的手机推送产品信息,或者借助一些有相同目标群体的时尚达人号推送广告。
第四类是店铺用户的购物偏好、购物时段、偏好品牌等。例如有些店铺用户喜欢在周五的晚上逛店铺,那你可以提前选好这些用户偏好的风格衣服放在特定的位置,当店铺用户进店后马上引导过去,既能提高人效和连带率,又能让用户感受到贴心的私人专属服务。
第五类是店铺用户服务,店铺用户会员等级、评价等级、投诉记录、退换货金额等。例如当店铺用户退货或投诉时,让曾经服务过或擅长处理的店员出面沟通,选择对的人做对的事,安抚好店铺用户并维护好店铺形象,适当的时机还可以再次推销。
第六类是业务场景,店铺用户DNA和店铺用户特权等标签。当贡献额比较大的店铺用户进店时,店长甚至都要出面招呼以示尊重,还可以提供一些免费洗衣、送货上门等高端服务。
最后,用标签为店铺用户建模,包括时间、地点、人物三个要素,简单来说就是什么店铺用户在什么时间什么地点做了什么事。
如果能利用好店铺的用户画像,就可以精准定位店铺目标用户,掌握店铺用户需求、挖掘店铺用户消费潜力,进行更有效的精准营销和个性化用户服务,为店铺带来更多的进店率和成交率,提高店铺的整体盈利水平。
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