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佛蒙特乡村商场佛蒙特乡村商场值得信赖的客户关系管理 1945年当佛蒙特乡村商场的经营者寄出第一份商品目录时,他们的客户关系战略非常简单:客户邮寄名单包括家族圣诞卡邮寄名录上的所有名字。半个世纪过去了,创始人佛莱斯特(Vrest)和艾伦奥顿(Ellen Orton)事业的继承人每年都要寄出五千万张商品目录。利用SAS,商品目录的分发者学会了如何保持良好的客户关系。 在发展初期,这个家族明白事业的健康成长和过度推销之间存在微妙的平衡。“我们清楚如何控制我们的增长速度,”公司的现任掌门人莱曼奥顿(Lyman Orton)先生解释说。“不断增加存货储备和发货能力,散发足够多的商品目录以吸引更多的订单,但是必须保证我们收到的订单能够在第二日被妥善处理。” 随着公司不断增长,决定商品目录分发的数量和分发的对象已经不再是一个简单的问题。目前佛蒙特乡村商场依赖SAS的Enterprise Miner软件来管理商品目录的邮寄工作并精确预测客户的需求和行为。 “我们总是那能够找到好的方法向我们的客户邮寄商品目录,这很大程度上要归功于SAS Enterprise Miner,” 佛蒙特乡村商场的市场营销和开发副总监拉里肖(LarryShaw)说。“每年邮寄总量高达五千万份,如果能将邮寄成效增加1%到3%,就是一个很大的进步”。实际上,当1998年第一次试用SAS Enterprise Miner时,佛蒙特乡村商场的分析员就意识到商品目录邮寄的有效性增加2.83%就意味着1000%的投资回报率。 向客户适时提供商品 在使用SAS之前,商场的邮寄工作主要是依据客户的历史购买记录:客户的最近购买时间,客户的购买频度和客户的消费额。拉里肖说,这种建立在最近购买时间-频度-消费额(RFM)基础上的方法在商品目录邮寄行业是很普遍的。尽管RMF方法是一种相当靠的方法,但是这种模型仅仅考虑了三个变量。 拉里肖说,RFM将商品目录的邮寄对象定位在那些最近购买过并且消费额最高的那些客户。但是这并不是最好的定位策略。拉里肖和他的团队想增加一些决定变量,以保证为商品找到最可能的消费客户,并避免向同一客户多次分发商品目录。 自从1998年开始应用SAS Enterprise Miner软件后,佛蒙特乡村商场的市场分析人员已经将模型中的决定变量扩展到数百个,这些变量包括单个客户收到的商品目录数量,每个季度的购买模式以及每个客户群最喜爱的商品类型。 我们利用SAS Enterprise Miner软件收集原始数据并开发新的决定变量,这些变量使我们明晰了吸引客户的最重要的决定因素。我们能够了解客户最近的购买日期和他们日常的消费额,并开始找寻哪些客户将在某个季度或者下个季度进行采购。利用这些信息,市场工作人员就能决定向每个客户邮寄新商品目录的最优次数。SAS能够让公司引入外部数据,诸如信用卡数据、人口统计数据和生活方式数据等外部信息以辅助模型的预测。 重新激活客户 佛蒙特乡村商场的客户数据库包含400多万个客户的姓名和地址,其中20%的客户经常根据商场的商品目录采购商品。剩下的300多万个客户已经有5到10年没有在商场消费过。“过去,我们根本会不向这些客户邮寄商品目录,”拉里肖说,“但是有了SAS的模型,我们能够重新吸引那些已经5到6年没有光顾过我们商场的客户了”。拉里肖的团队利用SAS Enterprise Miner软件更好的分析这些已经很久不光顾的客户,并设法重新激活这些客户。拉里肖说,“SAS的最大的功能是它帮助我们辨别哪些已经很久不光顾的客户还应该是我们的邮寄对象。” 一种重新吸引客户的方法是向那些已经很久没有光顾的客户邮寄小型的商品目录。拉里肖说,“SAS的模型可以帮助我们按照消费能力将客户排序,根据排序我们向消费能力较强的客户邮寄较大的商品目录,向其它潜在客户邮寄较小的商品目录。这一点为我们节省了成本,扩大了销售。” 客户满意与经营有效性的提高 目前借助邮寄的有效性,佛蒙特乡村商场很好的理解了健康成长和过度推销之间的平衡关系。拉里肖说,“对于一个商品目录邮寄公司,邮寄的有效性是获利的最根本源泉。我们总是在不断得问自己,如何能在邮寄数量不断增加的情况下保证邮寄的效率。”解决这个问题的方法在于SAS。
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