銷售資料庫如何做

Ⅰ 如何進行資料庫營銷

1、抓潛
抓取潛在客戶的聯系方式，構建客戶資料庫。准客戶信息獲取途徑：
1）設置抓潛誘餌，讓用戶主動提交信息
2）企業QQ加好友，實時營銷發布
企業QQ咨詢已成為網站與客戶直接交流的重要途徑，而咨詢的客戶一般都是有購買意向的准客戶。
企業QQ通過添加咨詢客戶的QQ為好友，收集准客戶信息。進而，通過QQ信息群發等形式進行下一步的營銷。
3）QQ群中的QQ郵箱提取
通過關鍵詞搜索，加入到准客戶可能存在的QQ群。利用QQ群郵箱提取軟體，批量提取QQ郵箱。
4）其他方式
郵件訂閱、會員注冊、下載驗證、QQ群營銷、貼吧用戶(藉助貼吧私信群發輔助)、微博用戶(通過標簽找用戶、通過話題找用戶、通過微群找用戶)、企業名錄(每年500元)、信息購買。
郵件：設置郵箱自動回復功能，自動回復里邊添加鏈接。吸引點擊或注冊。
2、輸送價值，培育信任
當我們的資料庫中收集了大量的潛在客戶，那麼這時候不是立刻向潛在客戶推銷我們的產品，而是根據潛在客戶的痛點，通過一些手段幫助他們免費解決問題，這個時候你的潛在客戶對你的防禦心理慢慢的就會減少。
3、嘗試銷售產品
潛在客戶有了，信任有了，這個時候你就可以嘗試著來向潛在客戶推薦你的產品或者服務了，第一次銷售產品不要推薦那些價格過高的產品，你可以推薦一些低價格高價值的產品，記住，第一次賣產品你在測試，你的潛在客戶也是在測試，因為他可能還沒有完全的信任你，所以，如果你的產品價格太高，他不一定會買的。
如果產品銷售的不理想，沒有幾個人買或者沒人買，你也不要灰心，你要做的是找出原因，比如：信任度太低、產品不適合客戶、產品價格過高等等，一個一個測試，然後再優化。
4、繼續輸送價值
在我們第一次銷售產品完成的時候，肯定只有一小部分的潛在客戶購買了，這個時候你不僅要為買單的客戶提供價值，更要為那些還沒買單的潛在客戶繼續傳遞價值。再培養一段時間，讓那些沒有買單的客戶繼續感受到你的誠意，你的價值，這樣以後會有更多的潛在客戶買單，很多人往往銷售產品之後，就不管那些沒有買單的潛在客戶了，其實這是不對了，真正的利潤還是在那些沒有買單的潛在客戶身上。
5、給客戶一個做決策的信息
1）描述產品的功能
2）使用過後的好處
3）價格的優勢
4）客戶見證
5）風險的處理

Ⅱ 資料庫營銷主要是怎麼做的包括哪些工作內容

資料庫營銷就是企業通過手機和積累會員（用戶或消費者）信息，經過分析篩選後針對性的使用電子郵件、簡訊、電話、信件等方式進行客戶深度挖掘與關系維護的營銷方式。或者資料庫營銷就是以顧客建立一對一的互動溝通關系為目標，並依賴龐大的顧客信息庫進行長期促銷活動的一種全新的銷售手段。是一套內容涵蓋現有顧客和潛在顧客，可以隨時更新的動態資料庫管理系統。資料庫營銷的核心是數據挖掘。
簡單歸納起來，營銷資料庫具有以下作用：（1）選擇和編輯顧客數據。收集、整理顧客的數據資料，構建顧客的資料庫。收集顧客的數據應包括顧客的個人資料、交易記錄等信息。（2)選擇適當的消費者。有針對性的進行溝通，提高反饋率，增加銷量，從而降低營銷成本。（3)為使用營銷資料庫的公司提供這些消費者的狀況，應用於郵件、電話、銷售、服務顧客忠誠計劃和其他方法。（4）反擊競爭者的武器。資料庫可以反映出與競爭者有聯系的顧客特徵，進而分析競爭者的優劣勢，改進營銷策略，提供比競爭者更好的產品和服務，增進與顧客的關系。（5）及時的營銷效果反饋，可以分析市場活動的短期和長期效果，並提出改進方法。
營銷方面我接觸過幾個，我推薦賽諾貝斯，無論是在專業上還是創新都很前衛。

Ⅲ 大數據營銷究竟該怎麼做

1、數據層：採集和處理數據
傳統採集數據的過程一般是有限的、有意識的、結構化的進行數據採集，例如問卷調研的形式。你能採集到的數據一定是你能設想到的情況。數據的結構化較好。一般的資料庫Mysql甚至Excel就能滿足數據處理過程。
2、業務層：建模分析數據
使
用的數據分析模型，例如基本統計、機器學習、例如數據挖掘的分類、聚類、關聯、預測等演算法，傳統數據和大數據的做法差別不大，例如銀行、通信運營商、零售
商早已成熟運用消費者的屬性和行為數據來識別風險和付費可能性。但是由於數據量的極大擴增，演算法也獲得極大優化提升的空間。
3、應用層：解讀數據
數據指導營銷最重要的是解讀。
傳統一般是定義營銷問題之後，採集對應的數據，然後根據確定的建模或分析框架，數據進行分析，驗證假設，進行解讀。解讀的空間是有限的。
而大數據提供了一種可能性，既可以根據營銷問題，封閉性地去挖掘對應數據進行驗證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識或經驗判斷完全相異的結論出來。可解讀的點變得非常豐富。

Ⅳ 簡述資料庫營銷的四個步驟是什麼

一、激活

新用戶的增量是衡量一個網站潛力的非常重要的因素。按照用戶的貢獻來計算的話，用比較粗暴的方式來算，就是：人均貢獻額=總的銷售額/總的消費人數=總的銷售額/總的注冊人數/注冊消費轉化率。

對一個穩定的網站，他的風格、商品價格、商品品質、引流渠道是一定的，基本就確定了網站的目標群體在哪裡。進一步看，網站內部的轉化率(從注冊激活，付款率，重復購買率)這些數據也基本都是穩定。除非你修改了一些購物流程，支付流程和商品陳列等東西，否則變化不會太大。基於這樣的假設，那你的總注冊人數就是個很關鍵的指標。(PS：如果你想不通，看看淘寶的注冊用戶增長和銷售增長的曲線，這就是用戶紅利。)

當用戶完成了注冊時，你就有了相關的聯系方式，一般的都是郵箱，有更清晰的會有電話。如果是社交類登陸的話，會更好，這樣的消息推送的成本低點。新注冊未產生銷售的用戶，一般的做法是用折扣信息來完成首單來完成。原因很簡單，有時候折扣可能會讓你首單虧本，但是你有了以下信息：用戶的聯系方式，具體收貨地址(很可能就是他的生活的地方，用作區域營銷用)，而更重要的是首單體驗，這個非常重要，就像走過一次的路，下次再走比較容易。而對整個購物流程來說，完成一次購買最復雜的地方是折扣。

二、催付

催付分兩個部分，一般的購物流程分選擇、支付兩塊：支付部分有的是從收藏開始，到購物車、到訂單，有的直接從未付款訂單開始。這個取決於自己的系統，只要記錄了相關的數據，對未付款訂單進行簡單的催付即可。(當然，如果你感覺真不夠可以送點福利過去)。催付只需要控制時間即可，比如1天、7天、30天進行催付，對應不同的策略，1天只是提醒、7天送積分、30天送現金券之類。

也可以對不同級別的用戶進行催付，用戶的分類就是累積消費金額較高、最近頻次比較多的、單個訂單金額較大的，這樣對應的催付可以設置不同的現金券。催付的渠道也可以設置，比如利用聊天軟體、簡訊、郵箱、我的賬戶完成。

購物車的部分是快速生成訂單並完成支付，用相關的折扣券效果比較好，還可以利用恐嚇式營銷。比如購物車商品的提價，針對那些購買了一些特價商品的。比如下架，當有些商品庫存較少時，提醒就要下架，馬上要其付款。

還有個部分是是收藏列表，收藏列表一般的作用是什麼?無外乎幾點，1.關注的商品，想要的。2.比較，已經大體的方向，選幾個商品進行比較價格，款式等。從這個裡面大體可以分出幾個點：類目偏好，價格偏好。有了這些點，可以做一個很牛的動作，對收藏比較多的某類、某個商品做整體促銷，設計價格折扣，然後再根據目標人群再進行相關的調整。

三、分類

購買過1單的用戶已經對你的網站有了基本的了解。從網站購物，到支付、收貨，及相關商品的質量，有了初始印象，就可以進行相關的用戶分群營銷了。基本的用戶群可以分成以下幾種:

1.類目偏好。或者更准確的說是商品偏好，這個用戶只在你這個網站賣的商品，比如我比較喜歡在淘寶買小玩意，在當當買書，在米蘭網買服裝，每個人對每個網站買什麼一般都有固定的偏好。特別是經常網上購物的。可以從網站瀏覽的商品、收藏、購物車、購買的商品就基本可以分析出來。

2.價格偏好。從類目的價格分布和購買、點擊的商品的價格進行對比，基本能分析出用戶的價格偏好。還有使用折扣券的情況，積分的情況，這是利用現有折扣進行的。例如，如果有人對商品價格敏感的，就完全可以使用運費的費用調節;再比如，運費是服務范疇，而商品是實物范疇，有很多人喜歡付10塊錢的運費買20塊的商品，這是買服務。而你直接30塊包郵的話，他就感覺貴了。這些需要一些價格的AB測試，目的是測試用戶看重的是商品，還是服務。

3.節假日偏好。這種偏好的人是比較懶的。節假日偏好只所以產生是無外乎幾點：1.節假日會做一些打折，往往折扣力度比較大。2.商家會把相關的商品按照各種主題准備好，然後劃分各個類型。有了這兩點，商品好找，又打折，自然有很多懶人在等待。這種人往往是前兩種的結合體，而剛好節假日滿足了它們的訴求，所以有了這樣的群體。可是商家慣用的伎倆就是提價打折，尾貨處理等。運氣好可能碰到商家是用流行品做引流做活動的。

四、挽留

挽留是指原來購買的用戶不再購買了，對用戶進行的挽留式營銷。一般會有1月，3月，6月的做法，不同的品類和平台對應的時間不同，換句話說就是不同的類目和平台的用戶生命周期不一樣。類似淘寶服裝類的女性用戶一般會比淘寶服裝的男用戶活躍，1個月不登陸女性用戶可能就流失了，男性用戶可能是正常的。所以，這個可以根據平台和類目的屬性進行考慮。

我們可以設定一個大概的閾值，當超過了某個設定值後，就要做挽留措施了。挽留措施一般是推薦新品、積分使用、折扣券提醒、相關的挽留活動。對於那些平台數量比較大的，可以設置挽留用戶的專區進行營銷，主要方式是不同分群的用戶，用對應的高質量的商品進行吸引，然後利用對應的折扣、服務等去換回，這樣會比較精準。

還有比較犀利的做法是積分直接兌換現金券進行消費，積分到消費比較遠，如果直接兌換現金券，會讓人覺得變現，而增加粘性。想想微信紅包，直接發紅包導致了幾百萬的銀行卡綁定，還是說明有這樣的心理的人是很多的。

Ⅳ 如何進行營銷數據分析

營銷數據分析大多時候下就是銷售數據分析，可以這樣處理：整理好銷售中需要關注的數據維度，將其做成可視化儀表盤，定期更新數據就行，銷售數據主要包括這些維度：

1、銷售外勤管理

作為一個小領導，每天都要看下屬的客戶拜訪情況，團隊的成員會在協同軟體上詳細記錄自己的拜訪的情況，包括客戶名稱、行業和具體情況 ，由我來做匯總工作。

銷售排名：優秀的銷售都喜歡拼第一，所以銷售龍虎榜尤為重要，每天莓菌會通過實際業績排名對前三名員工給予相應的獎勵，老闆也會通過排行榜了解各部門業績情況。

客戶排行榜：客戶方面也會做成交額匯總，因為大客戶是需要定期維護的。對於有些大客戶，成交額下降可以提醒我們及時做好補救。

庫存管理：對於銷售而言，了解公司庫存會節約很大的成本，因為一旦缺貨就會影響正常的交付時間。通過圖表來了解產品銷售情況，哪些產品賣的好一目瞭然。

這些數據都是銷售比較關注的數據，可以在BDP個人版上做好可視化圖表，然後直接通過「分享」直接將數據結果分享給Boss。而且每周在BDP上追加數據（要是是直連資料庫或第三方平台數據，那數據都不需要追加，數據是自動更新的），省事很多很多，數據結果圖表也就更新了，分析效率提高了很多！