主講老師: | 莫言 | ![]() |
課時安排: | 1天/6小時 | |
學習費用: | 面議 | |
課程預約: | 隋老師 ![]() |
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課程簡介: | 客戶關系管理注重的是與客戶的交流。零售進入4.0時代—新零售時代,信息獲取渠道與溝通方式日益多元化,客戶的需求也越發個性化。 | |
內訓課程分類: | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 | | |
更新時間: | 2023-06-30 08:04 |
【課程背景】
客戶關系管理是一個不斷加強與客戶交流、挖掘客戶需求,并不斷對產品或服務進行改進和提高,以滿足客戶需求的連續的過程。
客戶關系管理注重的是與客戶的交流。零售進入4.0時代—新零售時代,信息獲取渠道與溝通方式日益多元化,客戶的需求也越發個性化。新零售營銷采用大數據分析分析方式可以將信息準確的推送到客戶。傳統時代是“買的沒有賣的精”,互聯網時代是“賣的沒有買的精”,新零售營銷可以深度挖掘潛在客戶,減少資源投入,提高客流量,提高新零售的運營效率、增加銷量。
“以客戶為中心”,提高客戶滿意度,培養、維持客戶忠誠度,對于企業提升競爭力顯得日益重要。從精準定位客戶到提供客戶需要的服務/產品,再到維護客戶、開發品牌忠誠客戶,我們需要掌握一系列專業的知識與技巧。
【課程收益】
ü 解析客戶關系維護中的關鍵信息,掌握客戶關系管理的工具與方法
ü 分析存量客戶與潛在客戶、針對不同類型客戶實現良好的關系維護
ü 了解客戶畫像的作用與目的,掌握建立用戶畫像的關鍵步驟
ü 通過客戶畫像與營銷數據的解析,明確營銷現狀,找到業績提升的突破口
【課程對象】門店管理者、銷售團隊管理者、客戶服務人員
【課程時長】1-2天(根據客戶具體需求進行內容調整)
【課程大綱】
一、 了解”客戶關系“
(一) 客戶關系管理的原理
1. 客戶關系的定義
1) 客戶金字塔
A. 關鍵顧客
B. 普通顧客
C. 潛力顧客
(二) 忠實客戶的概念
1. 忠實客戶的誕生
1) 客戶滿意度
2) 客戶忠誠度
2. 客戶維護原則
1) 雙方基于平等
2) 彼此價值認同
3) 長期相互吸引
(三) 客戶關系管理的意義
1. 對品牌
2. 對公司
3. 對店鋪
4. 對個人
二、 建設良好的客戶關系
(一) 良好客戶關系的表現
【互動分享】假如,你是我們的忠實客戶
(二) 客戶的關鍵信息管理
1. 客戶信息的構成
1) 基本信息
2) 關鍵信息
3) 動態信息
2. 獲得客戶信息的途徑
1) 常見信息獲取的方式
2) 信息獲取的時效
3. 客戶信息的存儲與管理
1) 建立客戶標簽
2) 清單式分組管理客戶
三、 有效維護良好的客戶關系
(一) 常見客戶分類
1. 存量客戶的來源及特征
2. 潛在客戶的來源及特征
(二) 客戶分類管理的主要依據
1. 客戶活躍程度:RFM指數
2. 客戶消費特征
3. 各類型客戶建議占比
(三) 客戶流失原因分析
1. 客戶數據分布:存量客戶vs潛在客戶
2. 盤點客戶關系:熟悉程度vs活躍程度
(四) 常見客戶維護方式及關鍵點
1. 客戶維護的13777理論
1) “1”消費實時表示感恩
2) “3”主動跟進售后服務
3) “7”因人而異定期維護
2. 不同類型的客戶維護與服務
1) 存量客戶的個性化服務——激活、喚醒
2) 潛在客戶的開發性服務——吸引、增量
四、 精準化的客戶管理——初識“用戶畫像”
(一) 客戶畫像概念
(二) 客戶畫像的目的
1. 明確客戶基本特征
2. 服務精準營銷
五、 精準化的客戶管理——用戶畫像的流程
(一) 明確營銷需求——四大核心問題
定性客戶畫像vs定量客戶畫像
(二) 獲取和研究客戶
(三) 構建細分客戶體系
1. 客戶畫像的標簽體系
1) 標簽的統計意義
2) 標簽的營銷意義
3) 標簽構建的優先級原理
2. 客戶畫像的數據維度
1) 用戶數據
2) 商品數據
3) 渠道數據
(四) 建立和豐富客戶畫像
1. 客戶的顯性特征
2. 客戶的隱形特征
六、 精準化的客戶管理——客戶畫像的應用
(一) 可視化平臺
1. 客戶數據收集與更新
2. 用戶畫像的可視化界面
(二) 客戶畫像vs營銷分析
1. 客戶RFM指數解析
2. 客戶消費數據解析——四率一價
3. 客戶消費品類數據解析
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