客户标签分类有哪几种?这份标签分类表建议收藏
客户太多,如何区分?
客户名称相似,如何辨别?
我想大家都碰到过这样的问题,每天要面对大量的客户,时间一长就容易分不清谁是谁。比如有些客户可能经常光顾,有一定的印象,而有些客户可能只来过一两次,要想对这些客户进行精准营销,确实非常困难。
之前有个餐饮商家就跟我聊过这个问题,他说由于门店客户非常多,他根本分不清谁是谁,哪个是重要客户,哪个是普通客户,这让他非常头疼。
其实这个问题非常普遍,不论是新客户还是老客户,大家可能都有过类似的场景。那么今天我就来给大家分享一份客户标签分类,帮大家快速给客户打上标签。
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客户标签
客户标签=会员标签,是在与客户建立沟通的过程中,经过一系列的对话和了解后对客户有了基本的定位和判断,接着通过标签对客户进行分类和标记,从而提供更加精准和个性化的服务。客户标签(会员标签)是一种帮助企业,商家,导购更好地理解和批量触达客户的工具。
对商家/企业的好处
Top们日常会花费很多精力在打标及客户分层上。养成良好习惯后,随着客户的积累,每月批量触达过程中,都会出现惊喜新签/转介绍。同时也为线下活动达成客户拜访、精准触达快速推进客户进程提供了更多的触达机会!
有助于每一位商家,销售导购更精细化地筛选客户、更高效地管理客户关系,且通过标签可以快速识别客户群体,进行有针对性的营销和服务。对于客户而言,他们也可以收到更匹配的内容营销物料,加快对产品的了解,实现提效。
目前,给用户贴标签的方式有两种
第一种:自动化打标
标签系统根据预设条件,如交易行为、消费金额等,自动为客户打上相应标签。这种方法能够大幅提高打标签的效率和准确性。这些数据包括但不限于用户访问店铺、浏览产品、加入购物车、购买产品、访问内容页面以及参与活动等操作产生的数据。
第二种:手动打标
手动标签是由员工在与客户互动过程中,根据客户的具体情况和需求,手动为其打上相应标签。这种方法灵活性较高,适用于一些特殊情况或个性化需求。商家员工在与用户沟通时,会有意识地引导和记录,从而获得品牌所需的用户信息标签,这就是手动打标签的过程。
例如,员工通过企业微信与用户沟通,了解到用户的需求和偏好等信息,然后通过有赞的企微助手,及时将这些信息打上标签。不过,这种做法需要员工与用户进行 1 对 1 的沟通,因此通常适用于高客单、高利润、用户决策复杂的产品。
很多商家,只开了线下的实体店,没有对门店进行线上运营,那么这种情况下,商家该如何给客户打标签呢?
别担心,有赞为商家提供了全行业的会员标签解决方案,帮助商家实现用户的高效管理。商家可以根据不同客户的喜好,进行精准营销。
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通过标签,商家可以更精准地了解客户的需求和偏好,进行有针对性的营销活动。例如,某母婴商家可以通过设置宝宝生日字段为必填项,获取客户宝宝的年龄段信息,从而推荐更适合的奶粉。这种精准营销可以显著提高营销的效果和客户满意度。
标签可以帮助导购和客服更好地了解客户,而提供更个性化的服务。例如,通过企业微信助手的客户画像功能,导购可以查看客户的标签和历史购买信息,推荐合适的商品和服务。此外,自动欢迎语和智能匹配功能也能让客户第一时间得到关注和服务,提升客户体验。
• 客户关怀:系统提醒,自动化进行客户关怀和维护,如提醒客户优惠券即将到期,避免客户错过优惠。
• 售后服务:商家可以通过3315服务流程(例如30分钟后发送感谢信息,3天后发送护理方法,7天后发送穿搭建议等)来进行系统化的售后回访,提升客户满意度。
可以进行更深层次的客户数据分析,了解客户的消费行为和偏好。例如,通过标签管理功能,商家可以查看并分析客户的基本情况、消费行为、互动情况等,便于制定更加精准的营销策略。
• 消费分析:通过标签,商家可以分析不同客户群体的消费金额、购买次数等,识别高价值客户和即将流失的客户,采取相应的措施。
• 客户画像:通过多维度动态标签,可以建立详细的客户画像,实时动态变化,精准识别每个客户的需求,从而进行全域洞察和精准营销。
可以显著提升商家们的运营效率,实现自动化和智能化管理。如,通过自动打标和手动打标相结合,可以快速、准确地为客户打标签,减少人力成本,提高工作效率。
• 自动打标:系统可以根据预设条件自动打标,实时更新客户标签,如消费次数、交易金额等。
• 手动打标:员工在与客户互动过程中,手动为客户打标签,让客户形象更饱满,便于后续服务和推荐。
客户生命周期 | 客户群体 | 客户状态 | 人数统计 | 心理属性 | 基础属性 | 收藏加购 |
• 潜在客户 • 新客户 • 成长客户 • 成熟客户 • 衰退客户 • VIP客户
| • 宝妈 • 白领 • 退休老人 • 学生
| • 活跃客户 • 不活跃客户 • 流失客户 • 挽回客户 | • 性别 • 年龄 • 职业 • 教育水平 • 收入水平 • 婚姻状况 • 家庭结构 • 地理位置 | • 个人兴趣 • 价值观 • 生活方式 • 品牌忠诚度 • 价格敏感度 • 产品偏好 • 促销敏感度
| • 年龄 • 性别 • 地域 • 职业 • 收入 • 婚姻状况 • 教育程度 | • 首次收藏 • 多次收藏 • 特定品类收藏 • 首次加购 • 多次加购 • 购物车容量 • 高频收藏加购 • 低频收藏加购 |
行为属性 | 情感属性 | 特殊属性 | 购买行为 | 交易属性 | 技术使用 | |
• 购买频率 • 消费金额 • 最近一次消费时间 • 购买渠道(线上/线下) • 购买时间偏好 • 浏览历史 • 搜索历史 • 点击率 • 参与度(如评论、分享、点赞) | • 生活状态 • 情感状态 • 价值观 | • 生日 • 购买历史 • 用户等级
| • 消费频率 • 消费金额 • 购买类别 • 购买渠道 • 购买时间 • 促销反应 • 退货行为 • 复购次数 | • 订单数量 • 订单金额 • 退货率 • 优惠券使用情况 • 支付方式偏好 | • 设备类型(手机/平板/电脑) • 操作系统(iOS/Android/Windows等) • 应用程序使用情况 |
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