在当今全球化的商业环境中，跨国营销对于企业在海外市场取得成功至关重要。跨国营销是一项复杂且动态的领域，企业必须了解具体策略，才能有效地接触目标受众并实现增长目标。
转化率：潜在客户到客户的转化率
转化率是潜在客户转化为客户的比率。对于跨国营销而言，优化转化率对于最大化海外推广的投资回报率 (ROI) 至关重要。以下是一些提高转化率的技巧：
- 清晰的价值定位：确定您的产品或服务如何满足海外市场的特定需求和痛点。
- 本地化您的信息：根据目标市场的语言、文化和喜好调整您的营销信息。
- 提供优质的内容：创建有助于教育和吸引潜在客户的高质量内容，例如博客文章、白皮书和案例研究。
- 强大的行动号召：明确告诉潜在客户您希望他们采取的下一步行动，例如注册免费试用或联系销售代表。
市场细分和目标受众定位
市场细分是根据特定特征（如人口统计、心理和行为）将广泛的市场划分为较小的、更具针对性的细分市场。通过确定和定位具体的目标受众，企业可以 tailor 他们的营销活动，以满足特定需求。
进行市场细分和目标受众定位的步骤包括：
- 调研和分析：收集有关目标市场、竞争对手和行业趋势的数据和信息。
- 客户画像：创建典型客户的详细概况，包括他们的年龄、性别、收入、兴趣和行为。
- 细分市场：使用客户画像将市场划分为较小的、更具场趋势和竞争格局。
公司如何与客户进行实时沟通？
把握沟通节奏\x0d\x0a \x0d\x0a建立客户亲密度，其实就是要建立与客户的情感联系，保持竞争对手难以达成和企及的客户信任关系，进而树立具有深远影响的品牌影响力。 与客户情感联系的建立，须把有效的沟通作为必要前提，在明确客户需求的前提下，清晰明确地向客户传递价值和服务。 \x0d\x0a \x0d\x0a在信息技术不断发展的互联网时代，客户拥有更多、更便捷、更快速的渠道和手段表达自己的需求和喜好。 通过这些渠道，客户可以获取各种来源的信息和产品知识，并通过自己独有的影响力，在周围的朋友圈或相同爱好的人群中进行传播。 换句话说，客户在扮演消费者角色的同时，也是企业的合作伙伴和领路人。 企业需要及时调整自己在与客户沟通关系中的角色定位，使用灵活、有效的沟通方式和节奏，与客户进行沟通和交流。 \x0d\x0a \x0d\x0a德勤认为，为保持与客户的紧密联系，增强与客户的情感建设，提升客户亲密度，在与客户沟通中应注重以下三方面事宜：\x0d\x0a \x0d\x0a1 及时性\x0d\x0a \x0d\x0a客户投诉是客户亲密度管理的一个最佳反例。 导致客户投诉的直接原因，是客户的需求没有得到及时响应，客户感受到被忽略、未受重视的待遇，进而这种感受伤害企业与客户的情感联系，造成客户投诉。 以汽车业为例，除去产品质量造成的客户投诉，目前4S店观察到的大部分投诉都属于沟通解决不及时或是由于这种不及时造成的“蝴蝶效应投诉”。 例如，客户在新车使用初期，对导航仪的使用出现了一些疑惑，而销售顾问并没有在第一时间跟进回访处理，导致客户拨打4S店客服电话咨询，其实这是公司与客户的第一次沟通不及时；客户在致电后，由于客户关系管理和售后部门的衔接问题，或是售后的工作人手有限，客户没有在承诺时间内收到满意回复，这是第二次沟通不及时；客户在无可奈何下，驾车前往4S店进行查看，经历反复陈述后仍需漫长等待，这就造成第三次的沟通不及时。 如果此时客户发现售后服务顾问其实可以十分容易地解决他的问题，那么客户累积已久的委屈情绪就会爆发，进而产生情感上的负面影响，甚至会投诉。 因此，及时的客户沟通不仅可以帮助维持良好的客户关系，增强客户亲密度，还可以防微杜渐，将潜在问题消灭在萌芽之中。 此外，明确的分工、清晰的处理流程和完善的监控机制，也是有效沟通的重要前提和保障。 \x0d\x0a \x0d\x0a2 可持续性\x0d\x0a \x0d\x0a一般认为，目前在汽车行业的豪华车市场，中国消费群体的购买周期为90天左右。 换言之，在90天内，销售顾问需要对未成交的潜在客户持续地跟进及关注，以促进最终成交。 而目前的实际情况是，在德勤辅导过的汽车经销商中，销售顾问在客户创建30天后放弃跟进的比率高达70%以上；就销售转化率的平均水平而言，从30天到90天，新增客户的销售转化率至少是25%。 也就是说，客户在创建后30到90天的过程中，销售潜力还有待进一步开发，而保持有效沟通是此开发过程中最重要的一部分。 如果销售顾问能够保持在客户购买周期中跟进的连续性，持续关注客户购买周期内的需求变化，定制化推送促销信息，针对性消除客户购买障碍，积极保持情感关联，增强和客户的亲密度，就能够进一步提升最终的销售转化率。 \x0d\x0a \x0d\x0a3 频率与渠道\x0d\x0a \x0d\x0a及时、可持续的客户沟通，并不代表可以不停地对客户进行信息轰炸和骚扰。 不合时宜的沟通，反而对于建立客户亲密度有害无益。 在科技手段和社交媒体日益成熟的今天，聪明的企业会选择不同沟通渠道，用不同的时间频率，与客户进行沟通，为客户提供全方位的定制化体验和有效的互动。 例如，对于在垂直网站留下信息的客户，汽车经销商目前会分类跟进：邮件咨询客户，信息员会记录问题，并转交销售顾问进行邮件跟进，确定意向后，邀约来店看车；询价及邀约试乘试驾客户，网站会实时推送厂商指导价格和经销商地址短信，销售顾问2小时内会致电客户，邀约来店看车，并在48小时内进行电话二次跟进，以确保维持该类客户的高热度。 许多经销商开设微博账号、微信公共账号、二维码促销信息等沟通渠道，也是为了迎合客户消费习惯做出的营销手段改变。 \x0d\x0a \x0d\x0a利用客户信息\x0d\x0a \x0d\x0a根据德勤调研，中国首次购车的用户在新车销售中的占比逐渐减小，中国消费者在换车时更倾向于更换不同品牌的车。 由于中国家庭收入的不断增加，中国豪华车市场增长很快，64%的豪华车主都是因为给车升级换代而产生的，并不是首次购买者。 中国汽车市场竞争日趋激烈，加上中国汽车客户较低的品牌忠诚度，使得客户有更多的选择机会，现有客户很容易流失到竞争对手手中。 \x0d\x0a \x0d\x0a激烈的市场竞争和不同的市场特点，促使中国整车企业运作以客户为中心，于是企业关注的焦点日渐集中在客户上。 虽然目前许多整车企业已经建立了以客户导向的竞争战略，但要真正的吸引、取悦和保留客户，进而提升顾客亲密度，就必须了解客户，充分利用客户信息，提供给客户真正需要和满意的产品和服务。 \x0d\x0a \x0d\x0a在现有整车企业的客户信息中，收集和管理包括车型、客户和潜在客户等表示客户“基本状态”的信息来帮助企业完成消费者分析、确定目标市场以及跟踪汽车市场竞争对手以及销售管理等功能。 但目前这些客户信息无法有效地转化为客户与企业之间相互影响、相互作用，同时也无法根据外部环境的变化得到进一步修正和扩充。 \x0d\x0a \x0d\x0a整车企业可以通过一系列技术手段，根据大量的客户特征、需求信息等，识别潜在客户、客户需求以及客户价值，并以这些客户作为重点。 对于经销商来说，在识别客户的时候要把销售部门的购买情况，售后服务部门的投诉和维修的记录等信息进行整合，并通过客户关系管理软件来进行调节，以达到各个部门都能共享企业客户的各种信息。 \x0d\x0a \x0d\x0a对客户信息的不了解或不恰当使用，一方面使整车企业无法充分了解客户需求，无法提供针对性的产品与服务，另一方面则使客户对整车企业乃至品牌期望值降低，影响客户亲密度。 如何有效获取客户信息，并恰当使用成为制约中国整车企业客户亲密度提升的关键所在。 通过对客户行为的描述以及销售节点，可以将客户体验分成三个阶段：销售前、销售中及销售后。 下文将针对不同的销售阶段，结合跨行业的实际案例，提出利用客户信息提升客户亲密度的可借鉴的方向。 \x0d\x0a \x0d\x0a1 销售前\x0d\x0a \x0d\x0a销售人员在这一阶段需有选择地联系老客户，挖掘新的潜在用户，特别是对重要的大客户要定期走访，向客户介绍新产品、新款车型和新政策，认真了解客户的具体需求，听取客户对产品和服务质量的意见，购买可能遇到的困难，并积极为客户出谋划策。 在此过程中，汽车销售商不仅可以拉近与客户间的距离，更可以在无形中影响客户后期评估阶段评估标准的形成。 如果自身所能提供的产品与服务比竞争列手更接近客户的评估标准，获得更大的胜算是必然的。 \x0d\x0a \x0d\x0a2 销售中\x0d\x0a \x0d\x0a这一阶段要求销售人员对客户热情接待，并对产品技术性能、使用特点、价格构成、一条龙服务、贷款方案、售后服务项目以及质量担保和索赔等进行介绍；同时设立购车咨询热线电话，为不方便上门的客户提供购车咨询服务。 特约销售服务中心应免费为用户提供代办工商验证、车辆检测、临时移动证，代缴购置附加赞、保险费、上牌费等服务；销售人员根据用户的需求提供试乘试驾服务；在交车前对车辆进行PDI(售前检查)检查，并且在交接过程中销售人员要提醒、帮助用户填写用户档案卡，及时向用户解释今后的服务范围和优惠条件，提供用户售后服务的联系方式。 \x0d\x0a \x0d\x0a3 销售后\x0d\x0a \x0d\x0a销售人员要定期与用户联系。 提醒用户对车辆进行必要的保养和维修，并为用户提供免费代办保险理赔等各项服务，因为80％新开拓的业务是从20％的已有业务中开发的。 这就是顾问式销售所提倡的“建立一种长期而富有回报的客户关系”。
网站转换率提高转化率方法
在互联网竞争激烈的环境中，提升网站转换率是关键。 首先，明确网站目标至关重要，作为站长，需清楚自己网站的定位和价值，这样才能有效地传达给潜在客户，说服他们选择你的服务或产品。 网站转化率的高低直接反映了收入的增长，因此，了解影响转化率的具体因素是必不可少的。 对于盈利性网站，其核心目标就是转化。 即使流量稳定，转化成功的概率仍然是决定转化率的关键因素。 影响转化率的两大因素是：精准定位的目标受众和高质量的内容。 网站需要吸引那些真正对产品或服务感兴趣的人群，同时，网站的用户体验也至关重要，它能促使用户从潜在客户转变为实际合作的客户。 这两者相辅相成，缺一不可，共同构成提升网站转化率的基石。
数据精准营销的七个关键要素
数据精准营销的七个关键要素说到大数据精准营销，不得不先提个性化的用户画像，我们针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，刻画TA的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。 01用户画像用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。 具体包含以下几个维度：用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。 1.采集和清理数据：用已知预测未知首先得掌握繁杂的数据源。 包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。 这个是累积数据库；这里面最基础的就是如何收集网站／APP用户行为数据。 比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当用户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的所有浏览行为，然后持续分析浏览过的关键词和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。 还可以通过分析朋友圈，获得非常清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。 我们用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，不但可以巩固老会员，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。 2.用户分群：分门别类贴标签描述分析是最基本的分析统计方法，描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。 数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数，范围，数据来源。 指标统计：把分布，对比，预测指标进行建模。 这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。 在分析阶段，数据会转换为影响指数，进而可以做一对一的精准营销。 举个例子，一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜，晚上6点回家做饭，周末喜欢去附近吃日本料理，经过搜集与转换，就会产生一些标签，包括80后生鲜做饭日本料理等等，贴在消费者身上。 3.制定策略：优化再调整有了用户画像之后，便能清楚了解需求，在实际操作上，能深度经营顾客关系，甚至找到扩散口碑的机会。 例如上面例子中，若有生鲜的打折券，日本餐馆最新推荐，营销人员就会把适合产品的相关信息，精准推送这个消费者的手机中；针对不同产品发送推荐信息，同时也不断通过满意度调查，跟踪码确认等方式，掌握顾客各方面的行为与偏好。 除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。 反复试错并调整模型，做到循环优化。 这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，最后追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。 我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。 数据分析和挖掘还是有一些区别。 数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。 而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学习集、训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更推荐使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。 02数据细分受众“颠覆营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题：如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？以往的方法是这样的：评估网络问卷大约是5%的回收率，想要保证收到200份的问卷，就必须有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。 但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收问卷寄出3小时内回收35%的问卷5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%？那是因为数据做到了发送时间的一对一定制化，利用数据得出，A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。 举例来说，有的人在上班路上会打开邮件，但如果是开车族，并没有时间填写答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的时间会玩手机，填写答案的概率就高，这些都是数据细分受众的好处。 03预 测“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。 当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。 这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户，这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。 我们再说一说营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销1.0”时代，以产品为中心，满足传统的消费者需求，而进入“营销2.0”，以社会价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求。 进入营销3.0的数据时代，我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，提高投资回报比。 大数据下的营销颠覆经典的营销4P理论，Product，Price，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。 在大数据时代，线下地理的竞争边界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大数据，从顾客真实交易数据中，预测下一次的购买时间。 营销3.0时代关键词就是“预测”。 预测营销能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。 以上图为例，你可以将营销活动的目标受众锁定为20万潜在客户或现有客户，其中包括特定产品的大多数买家（4万人）。 你还可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群（比如20% 的客户），而不是整个客户群，进而优化你的支出。 过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她最后的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，最后生成客户终身价值（CLV）。 预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。 04精准推荐大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，精准推荐成为大数据改变零售业的核心功能。 譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。 这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是最好的服务。 数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。 未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。 05技术工具关于预测营销的技术能力，有几种选择方案：1、使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具；2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；3、评估并购买一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。 但无论哪条路，都要确定三项基本能力：1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。 06预测模型预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（最近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。 “过去的成绩不能保证未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。 这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。 我们聚焦的预测模型，就是为了在最短时间内对客户价值产生最大影响。 这里列举一些其他模型参考：参与倾向模型，预测客户参与一个品牌的可能性，参与定义可以多元，比如参加一个活动，打开电子邮件，点击，访问某页面。 可以通过模型来确定EDM的发送频率。 并对趋势做预测，是增加还是减少活动。 钱包模型，就是为每个客户预测最大可能的支出，定义为单个客户购买产品的最大年度支出。 然后看增长模型，如果当前的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要去发现这些市场。 价格优化模型，就是能够去最大限度提升销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有最大的影响。 关键字推荐模型，关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。 预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。 07AI在营销领域的应用去年人工智能特别火，特别是深度学习在机器视觉，语言识别，游戏AI上的突飞猛进，以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作，我个人是对新技术有着强烈的兴趣，也非常看好新科技，数据与现实的关联。 我以前在国外零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”，当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通，有打折优惠，只需要填个手机号和邮箱，后面就可以针对我的购买记录做营销活动，而当我下次进来，他们就让我报出电话号码做消费者识别，当时我想如果做到人脸识别，岂不是更方便，刷脸就可以买单。 而这个场景在去年也有了实验，蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人，叫蚂可Mark，据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。 还有VR购物，Amazon推出的无收银员商店Amazon Go，通过手势识别，物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。 针对营销领域，主要有以下三种预测营销技术：1、无监督的学习技术无监督学习技术能识别数据中的隐藏模式，也无须明确预测一种结果。 比如在一群客户中发现兴趣小组，也许是滑雪，也许是长跑，一般是放在聚类算法，揭示数据集合中 真实的潜在客户。 所谓聚类，就是自动发现重要的客户属性，并据此做分类。 2、 有监督的学习技术通过案例训练机器，学习并识别数据，得到目标结果，这个一般是给定输入数据情况下预测，比如预测客户生命周期价值，客户与品牌互动的可能性，未来购买的可能性。 3、强化学习技术这种是利用数据中的潜质模式，精准预测最佳的选择结果，比如对某用户做促销应该提供哪些产品。 这个跟监督学习不同，强化学习算法无须仅需输入和输出训练，学习过程通过试错完成。 从技术角度看，推荐模型应用了协同过滤，贝叶斯网络等算法模型。 强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。 最近Google的一个AI团队DeepMind发表了一篇名为《学会强化学习》的论文。 按团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者叫做能解决类似相关问题的归纳能力。 除了强化学习，还在迁移学习。 迁移学习就是把一个通用模型迁移到一个小数据上，使它个性化，在新的领域也能产生效果，类似于人的举一反三、触类旁通。 强化学习加上迁移学习，能够把小数据也用起来，我认为是很激动人心的，通过AI来创造AI，数据科学家的部分工作也可以让机器来实现了。
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