销售数据库如何做

Ⅰ 如何进行数据库营销

1、抓潜
抓取潜在客户的联系方式，构建客户数据库。准客户信息获取途径：
1）设置抓潜诱饵，让用户主动提交信息
2）企业QQ加好友，实时营销发布
企业QQ咨询已成为网站与客户直接交流的重要途径，而咨询的客户一般都是有购买意向的准客户。
企业QQ通过添加咨询客户的QQ为好友，收集准客户信息。进而，通过QQ信息群发等形式进行下一步的营销。
3）QQ群中的QQ邮箱提取
通过关键词搜索，加入到准客户可能存在的QQ群。利用QQ群邮箱提取软件，批量提取QQ邮箱。
4）其他方式
邮件订阅、会员注册、下载验证、QQ群营销、贴吧用户(借助贴吧私信群发辅助)、微博用户(通过标签找用户、通过话题找用户、通过微群找用户)、企业名录(每年500元)、信息购买。
邮件：设置邮箱自动回复功能，自动回复里边添加链接。吸引点击或注册。
2、输送价值，培育信任
当我们的数据库中收集了大量的潜在客户，那么这时候不是立刻向潜在客户推销我们的产品，而是根据潜在客户的痛点，通过一些手段帮助他们免费解决问题，这个时候你的潜在客户对你的防御心理慢慢的就会减少。
3、尝试销售产品
潜在客户有了，信任有了，这个时候你就可以尝试着来向潜在客户推荐你的产品或者服务了，第一次销售产品不要推荐那些价格过高的产品，你可以推荐一些低价格高价值的产品，记住，第一次卖产品你在测试，你的潜在客户也是在测试，因为他可能还没有完全的信任你，所以，如果你的产品价格太高，他不一定会买的。
如果产品销售的不理想，没有几个人买或者没人买，你也不要灰心，你要做的是找出原因，比如：信任度太低、产品不适合客户、产品价格过高等等，一个一个测试，然后再优化。
4、继续输送价值
在我们第一次销售产品完成的时候，肯定只有一小部分的潜在客户购买了，这个时候你不仅要为买单的客户提供价值，更要为那些还没买单的潜在客户继续传递价值。再培养一段时间，让那些没有买单的客户继续感受到你的诚意，你的价值，这样以后会有更多的潜在客户买单，很多人往往销售产品之后，就不管那些没有买单的潜在客户了，其实这是不对了，真正的利润还是在那些没有买单的潜在客户身上。
5、给客户一个做决策的信息
1）描述产品的功能
2）使用过后的好处
3）价格的优势
4）客户见证
5）风险的处理

Ⅱ 数据库营销主要是怎么做的包括哪些工作内容

数据库营销就是企业通过手机和积累会员（用户或消费者）信息，经过分析筛选后针对性的使用电子邮件、短信、电话、信件等方式进行客户深度挖掘与关系维护的营销方式。或者数据库营销就是以顾客建立一对一的互动沟通关系为目标，并依赖庞大的顾客信息库进行长期促销活动的一种全新的销售手段。是一套内容涵盖现有顾客和潜在顾客，可以随时更新的动态数据库管理系统。数据库营销的核心是数据挖掘。
简单归纳起来，营销数据库具有以下作用：（1）选择和编辑顾客数据。收集、整理顾客的数据资料，构建顾客的数据库。收集顾客的数据应包括顾客的个人资料、交易记录等信息。（2)选择适当的消费者。有针对性的进行沟通，提高反馈率，增加销量，从而降低营销成本。（3)为使用营销数据库的公司提供这些消费者的状况，应用于邮件、电话、销售、服务顾客忠诚计划和其他方法。（4）反击竞争者的武器。数据库可以反映出与竞争者有联系的顾客特征，进而分析竞争者的优劣势，改进营销策略，提供比竞争者更好的产品和服务，增进与顾客的关系。（5）及时的营销效果反馈，可以分析市场活动的短期和长期效果，并提出改进方法。
营销方面我接触过几个，我推荐赛诺贝斯，无论是在专业上还是创新都很前卫。

Ⅲ 大数据营销究竟该怎么做

1、数据层：采集和处理数据
传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集，例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。
2、业务层：建模分析数据
使
用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通信运营商、零售
商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增，算法也获得极大优化提升的空间。
3、应用层：解读数据
数据指导营销最重要的是解读。
传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。
而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。

Ⅳ 简述数据库营销的四个步骤是什么

一、激活

新用户的增量是衡量一个网站潜力的非常重要的因素。按照用户的贡献来计算的话，用比较粗暴的方式来算，就是：人均贡献额=总的销售额/总的消费人数=总的销售额/总的注册人数/注册消费转化率。

对一个稳定的网站，他的风格、商品价格、商品品质、引流渠道是一定的，基本就确定了网站的目标群体在哪里。进一步看，网站内部的转化率(从注册激活，付款率，重复购买率)这些数据也基本都是稳定。除非你修改了一些购物流程，支付流程和商品陈列等东西，否则变化不会太大。基于这样的假设，那你的总注册人数就是个很关键的指标。(PS：如果你想不通，看看淘宝的注册用户增长和销售增长的曲线，这就是用户红利。)

当用户完成了注册时，你就有了相关的联系方式，一般的都是邮箱，有更清晰的会有电话。如果是社交类登陆的话，会更好，这样的消息推送的成本低点。新注册未产生销售的用户，一般的做法是用折扣信息来完成首单来完成。原因很简单，有时候折扣可能会让你首单亏本，但是你有了以下信息：用户的联系方式，具体收货地址(很可能就是他的生活的地方，用作区域营销用)，而更重要的是首单体验，这个非常重要，就像走过一次的路，下次再走比较容易。而对整个购物流程来说，完成一次购买最复杂的地方是折扣。

二、催付

催付分两个部分，一般的购物流程分选择、支付两块：支付部分有的是从收藏开始，到购物车、到订单，有的直接从未付款订单开始。这个取决于自己的系统，只要记录了相关的数据，对未付款订单进行简单的催付即可。(当然，如果你感觉真不够可以送点福利过去)。催付只需要控制时间即可，比如1天、7天、30天进行催付，对应不同的策略，1天只是提醒、7天送积分、30天送现金券之类。

也可以对不同级别的用户进行催付，用户的分类就是累积消费金额较高、最近频次比较多的、单个订单金额较大的，这样对应的催付可以设置不同的现金券。催付的渠道也可以设置，比如利用聊天软件、短信、邮箱、我的账户完成。

购物车的部分是快速生成订单并完成支付，用相关的折扣券效果比较好，还可以利用恐吓式营销。比如购物车商品的提价，针对那些购买了一些特价商品的。比如下架，当有些商品库存较少时，提醒就要下架，马上要其付款。

还有个部分是是收藏列表，收藏列表一般的作用是什么?无外乎几点，1.关注的商品，想要的。2.比较，已经大体的方向，选几个商品进行比较价格，款式等。从这个里面大体可以分出几个点：类目偏好，价格偏好。有了这些点，可以做一个很牛的动作，对收藏比较多的某类、某个商品做整体促销，设计价格折扣，然后再根据目标人群再进行相关的调整。

三、分类

购买过1单的用户已经对你的网站有了基本的了解。从网站购物，到支付、收货，及相关商品的质量，有了初始印象，就可以进行相关的用户分群营销了。基本的用户群可以分成以下几种:

1.类目偏好。或者更准确的说是商品偏好，这个用户只在你这个网站卖的商品，比如我比较喜欢在淘宝买小玩意，在当当买书，在米兰网买服装，每个人对每个网站买什么一般都有固定的偏好。特别是经常网上购物的。可以从网站浏览的商品、收藏、购物车、购买的商品就基本可以分析出来。

2.价格偏好。从类目的价格分布和购买、点击的商品的价格进行对比，基本能分析出用户的价格偏好。还有使用折扣券的情况，积分的情况，这是利用现有折扣进行的。例如，如果有人对商品价格敏感的，就完全可以使用运费的费用调节;再比如，运费是服务范畴，而商品是实物范畴，有很多人喜欢付10块钱的运费买20块的商品，这是买服务。而你直接30块包邮的话，他就感觉贵了。这些需要一些价格的AB测试，目的是测试用户看重的是商品，还是服务。

3.节假日偏好。这种偏好的人是比较懒的。节假日偏好只所以产生是无外乎几点：1.节假日会做一些打折，往往折扣力度比较大。2.商家会把相关的商品按照各种主题准备好，然后划分各个类型。有了这两点，商品好找，又打折，自然有很多懒人在等待。这种人往往是前两种的结合体，而刚好节假日满足了它们的诉求，所以有了这样的群体。可是商家惯用的伎俩就是提价打折，尾货处理等。运气好可能碰到商家是用流行品做引流做活动的。

四、挽留

挽留是指原来购买的用户不再购买了，对用户进行的挽留式营销。一般会有1月，3月，6月的做法，不同的品类和平台对应的时间不同，换句话说就是不同的类目和平台的用户生命周期不一样。类似淘宝服装类的女性用户一般会比淘宝服装的男用户活跃，1个月不登陆女性用户可能就流失了，男性用户可能是正常的。所以，这个可以根据平台和类目的属性进行考虑。

我们可以设定一个大概的阈值，当超过了某个设定值后，就要做挽留措施了。挽留措施一般是推荐新品、积分使用、折扣券提醒、相关的挽留活动。对于那些平台数量比较大的，可以设置挽留用户的专区进行营销，主要方式是不同分群的用户，用对应的高质量的商品进行吸引，然后利用对应的折扣、服务等去换回，这样会比较精准。

还有比较犀利的做法是积分直接兑换现金券进行消费，积分到消费比较远，如果直接兑换现金券，会让人觉得变现，而增加粘性。想想微信红包，直接发红包导致了几百万的银行卡绑定，还是说明有这样的心理的人是很多的。

Ⅳ 如何进行营销数据分析

营销数据分析大多时候下就是销售数据分析，可以这样处理：整理好销售中需要关注的数据维度，将其做成可视化仪表盘，定期更新数据就行，销售数据主要包括这些维度：

1、销售外勤管理

作为一个小领导，每天都要看下属的客户拜访情况，团队的成员会在协同软件上详细记录自己的拜访的情况，包括客户名称、行业和具体情况 ，由我来做汇总工作。

销售排名：优秀的销售都喜欢拼第一，所以销售龙虎榜尤为重要，每天莓菌会通过实际业绩排名对前三名员工给予相应的奖励，老板也会通过排行榜了解各部门业绩情况。

客户排行榜：客户方面也会做成交额汇总，因为大客户是需要定期维护的。对于有些大客户，成交额下降可以提醒我们及时做好补救。

库存管理：对于销售而言，了解公司库存会节约很大的成本，因为一旦缺货就会影响正常的交付时间。通过图表来了解产品销售情况，哪些产品卖的好一目了然。

这些数据都是销售比较关注的数据，可以在BDP个人版上做好可视化图表，然后直接通过“分享”直接将数据结果分享给Boss。而且每周在BDP上追加数据（要是是直连数据库或第三方平台数据，那数据都不需要追加，数据是自动更新的），省事很多很多，数据结果图表也就更新了，分析效率提高了很多！