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【活动篇】想引爆活动人气?做好这五点就可以了!

我们说的会员营销,就是想让顾客能在店铺内形成多次购买。而这需要考虑一系列问题:老客户为什么会有二次购买行为? 我为老客户做了哪些事? 我要做什么才能让老客户回来?而解决这些问题的关键,一定要弄明白两点,一是买家的购物历程是怎样的,二是我们营销应该以一个什么流程跟进。

一、产品咨询期

这是指买家对产品有兴趣,开始向客服询单。这时候,可以获取到其相关信息,包括性别、年龄、喜欢的风格、担心的因素。以便之后的营销服务。

掌握客户信息后,客服要第一时间形成互动,解答客户心中的疑惑, 尤其要统一沟通话术,显示出店铺的专业水平。比如,一个专业的服装店,不会问客人体重多少,而是问客人三围多少。这才真的决定对方穿衣的尺码。

二、留住您的客户

买家在下订单前,通常要经历这样的购物历程:由你的产品主图进入,浏览你的详情页,查看你的销量,感受已购买该产品的买家的评价。当他真心想下单时,往往还会询问客服一些问题。——总结下来,能够促进这些环节达成的要素在于,优化您的主图和详情页;优化您的客服沟通话术;买家标签收集;分析评价内容;订单的分析和催付。

三、产品期待期

这是买家下单后,等待包裹到家的过程。从买家的角度,他们急迫的想收到宝贝,因此需要以最方便的方式提供物流信息。我们可以提醒客户,比如短信、微信、电话等等。当发货出现问题后,注意要主动跟买家沟通,这样的目的是避免中差评。

四、产品摸索期

这是指客户拿到包裹后,对产品的观察过程。首先,在产品的包装上可以给买家留下深刻印象。比如,包裹可携带明信片、胶带、EDM、减 震泡沫、发货单、小样、会员卡,会员信,售后卡,店铺杂志,试用体验妆等。

 

其次,产品中可以更人性化些,如外包装和配件的人性化,附赠一些衣服纽扣等。

 

最后买家拆开包裹,看到宝贝后的反应将直接影响成交后的中差评。如果让卖家有惊喜,自然是好评。这给买家的反应是:比我想象当中还要好。(可以是产品好 、物流快、赠送的超值、客服好、关怀及时) 也可以是中评,即满意。买家的反应是:产品跟想象中的一样。有服务 等等。还可以是差评。即与想的不一样。产品、服务、细节都没做到位。

那么,如何培养一个惊喜的买家?我们总结归纳为:

1.对异常物流的监控。如,异常时间、物流公司、到达省份,跟进异常物流。做到及时的监控;

2.对客户签收后及时短信邮件跟进,让他及时联系我。主动的 告诉客户我们的服务。

或许一次惊喜很容易,但如何培养一个持续惊喜的买家呢?

我们可以借助订单备注实现一些更个性化的设置。比如,保证老客户不会总是受到同样的包裹,不会收到同样的明星片和礼物。

五、产品体验期

产品体验顾客使用产品的第一阶段,一般是前三个星期。主要考核的还是产品的质量。在这段时间,卖家可以尝试推送一些关怀的小短信,比如,“您对我们的产品满意吗?如有问题可免费退换货呢”。让客户觉得您的服务物超所值。

六、产品使用阶段

当一个新客户在您的店铺中完成一次购买后,你就可以对其开展后续的营销,让他成为您的老客户(一定要确保第一次购物流程达到了满意)。首先,可以对客户进行分类管理,如,地域划分、购买时间划分、购买客单价划分。这样可以将客户分成一个个层级。比如,你是食品类卖家,这一盒茶叶大概能喝半个月,那么,半个月后您可以再向这位卖家推送相关产品。

其次,定向关怀。依据卖家的层级,有针对性地开展服务。如,做服装的卖家,可根据北方冷的快的特征,针对北方用户先推送一些秋冬服装。

最后注重一些细节关注。比如,天气服务。同时把握好营销点的最佳时机,如果频繁骚扰客户,会让客户感觉厌烦,如果半夜三更推送信息肯定也很烦,一定要在恰当的时机推恰当的促销信息。所以,一定要给顾客分级。

在上述各个基础上,可以建立起一个卖家会员营销流程,具体数据参考如下:

1.卖家营销流程建立

搭建起一个卖家营销流程,一定是从一个个客户积累做起的,以真实数据为参照。对客服而言,要第一时间知道他是什么样的人;对运营而言,要根据客户提供的信息方便更精准地营销。

2.具体营销流程规划如下

a.活动规划:

上新日、活动日、会员日、品牌团(预估)、 聚划算(预估)等

b.会员规划:

容易转化的人、重点服务的人、蜜月期或休眠会员、购买xx买家。 对于高购买、高客单价客户主要侧重于做服务,包括日常细节关怀,惊喜小礼物,情感交流。对于低购买,低客单价的客户则主要做转化,以推送促销信息为主。

3.活动执行流程:

a. 圈定会员:优先使用重要会员,圈定会员范围。

b. 分析会员:对圈定会员进行细化分组,罗列出对应分组。

c. 定制规划:筹划短信内容、发送时间、有效期等相应效果跟踪。

d. 活动总结:对此次活动ROI、各项指标进行汇总总结。

总而言之,客户沉淀和会员营销一定是基于数据着手的。一定要建立起自己的顾客数据库,同时,要了解数据背后的价值,这是指每一组数据说明了哪些问题。值得一提的是,切勿盲目地模仿。在实际操作过程中一定要结合企业实际。可以一点点突破,“从小做起,前途无量”。

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