1、任务描述1任务分析2相关知识3技能训练4目 录CONTENTS任务总结5任务练习6任务描述1案例引导任务描述 交易过程中，买卖双方的关系十分微妙，要想把东西卖出去，就得十分讲究经营策略和方法，密切注视买方的心理情绪变化，抓住有利时机，促成交易成功。淘宝新手们刚刚开店，对于如何了顾客心理，推广自己的店铺和商品还无从下手。因此我们要掌握不同类型顾客的心理，灵活营销商品。思考123如何针对不同客户进行差异化营销？如何对客户进行分类？任务描述任务分析2知识要点技能要点知识 要点123知识要点1：客户分类知识要点2：RFM模型知识要点3：差异化营销服务任务分析23技能要点1能够划分客户分类任务分析能够针
2、对不同客户采用不同的营销策略3能够运用RFM模型分析客户价值23相关知识客户分类RFM模型差异化营销重要定义客户分类 客户分类就是汇总各种客户相关信息和数据来了解客户需求，分析客户特征，评估客户价值，从而为企业客户管理策略的制定、资源的优化配置提供参考的过程。相关知识客户分类相关知识新客户活跃客户睡眠客户流失客户按购买行为划分重要定义RFM模型 RFM模型通过对距离最近一次消费的时长、消费频率和消费金额3个维度的分析来描述会员价值状况，是根据会员活跃程度和交易金额的贡献进行会员价值细分的一种方法。相关知识RFM最近一次消费(Recency)消费频率(Frequency)消费金额(Monetar
3、y)相关知识差异化营销服务相关知识4技能训练知识拓展灵活应用举一反三100%技能应用RFM模型应用123获取客户数据，计算时间维度数据数据值与平均值比较，获取维度数据评价技能训练对不同客户进行分类，并采用不同的营销策略 以淘宝为例，在淘宝平台后台导出订单数据，整理数据，主要获取会员名称、上次交易时间、交易总额和交易笔数。1.获取客户数据，计算时间数据技能训练 由于获取的数据中只有上次交易时间，因此需要利用函数将现在的时间减去上次交易的时间，得到时间间隔的天数，公式为“=TODAY()-上次交易时间”1.获取客户数据，计算时间数据技能训练计算完成后：时间间隔对应“最近一次消费的时长”，即R维度；
4、交易总额对应“消费金额”，即M维度；交易笔数对应“消费频率”，即F维度。技能训练 将每个会员的各维度数据与对应的平均值比较。其中，R值如果低于平均值，则评价为“高”，如果大于或等于平均值，则评价为“低”。另外两个维度如果大于或等于平均值，则评价为“高”，低于平均值则评价为“低”。2.数据值与平均值比较，获取维度数据评价技能训练 得到客户的各维度评价结果后，就可以对每一位客户进行细分，以便对不同类型的客户采取不同方式的营销策略。3.对不同客户进行分类，并采用不同的营销策略技能训练任务总结5能够对店铺客户进行差异化营销 掌握RFM模型的内容和应用132任务总结掌握客户分类的作用和类型任务练习6差异化营销服务 根据所学知识和技能，进行以下练习：获取自己店铺的客户信息，对客户进行分类，并对不同类型的客户进行差异化营销。任务练习谢谢观看
