大客户战略营销的六大利器

当工业品行业第一次有了4E作为最高理论原则时候，真正以客户为中心，以客户需求为导向的营销思路才真正明朗起来。客户是企业利润的来源，根据2/8原则，大客户则是企业创造利润的关键，大客户的价值无意之中应该被提升到战略的高度，因此如何真正体现并提高大客户的价值从而为企业创造更大的利润则成为一门值得任何一个企业去深入研究的学问。

第一：细分大客户市场

为了针对大客户能更有效、更有针对性地开展服务，满足大客户的需求、进一步地细分大客户市场成为大客户营销的重要工作，甚至可以将具有特色的单个用户作为一个细分的市场，最后再进行不同层次、不同行业、不同特性的服务产品的市场定位、开发、包装和营销。与其说市场细分是一个将市场分解的过程，不如说它是将市场按照特征分类之后再重新汇聚的过程。经过这一筛选、分类的过程，才能更加清楚细致地明确大客户市场对电信服务的需求。同时，准确的市场细分也是电信运营商进行业务创新的前提。谁能率先细分出特定的、有一定规模效益的、相对成熟的消费群体，谁就能在业务创新上把握先机。

第二：从个性化需求分析到个性化服务

充分理解大客户的需求，做到“比客户更了解客户”。个性化需求分析要点包括建立完整详细的大客户档案、了解客户的网络情况和业务情况、了解客户技术创新的总体目标、了解大客户的现用产品的使用情况、了解客户的决策流程、分析客户的潜在需求。

同时根据每个企业不同的业务模式对具体问题进行具体分析，为客户制定出更有针对性、更切实可行的个性化产品、服务和解决方案，针对不同行业特点提供个性化服务显得尤为重要。个性化的完善服务，更具备高度的灵活性、扩展性和持续服务的能力。大客户的服务既有统一的普遍服务的原则，也要针对不同的客户群有精细服务的策略，站在具体用户的角度，制订更具灵活性、实用性的功能与流程以及相应的业务策略，切实提高大客户满意度。

第三：建立完善的大客户服务制度

服务是工业品行业企业非常重要的一项任务，首先应该树立“做到真正以客户为中心，全心全意为客户着想”的服务理念其次，建立服务管理机构，完善各项保障制度，具体包括：设立大客户部和设立专人负责大客户服务质量管理建立大客户申告投诉管理流程，贯彻客户首问负责制，保证客户申告投诉得到快速处理，提高客户服务的便利性和满意度建立"内部客户承诺"制度，促进内部业务流程的通畅加强客户走访工作，保证客户业务主管与客户经理的紧密联系和友好关系建立后台支持部门大客户KPI考核指标体系，贯彻落实对后台支持部门考核责任，不断提高后台部门大客户支持能力建立电信服务社会监督体系最后，提升大客户的服务层次，全面保障大客户优越服务

第四：大客户应该以非价格策略为主，价格策略为辅，提升大客户价值

工业品行业应遵照市场经济的基本规律，实行等价交换原则。即使在市场竞争最激烈的时刻，也不能低于成本进行“价格战”，那无异于“饮鸩止渴”。因此，大客户营销应以非价格策略为主,价格策略为辅，避免步入困境。

首先，建立以市场为导向的、以成本为基础的价格机制，制定综合服务协议，明确各省市公司的价格优惠权限，提高地市公司对大客户营销的价格优惠的灵活性。其次，区分各大客户的价格敏感度，通过产品和服务差异化转移客户对价格的敏感根据客户不同情况，为大客户提供整体业务优惠计划根据市场竞争状况,对有流失风险的大用户给予适当的折扣。最后，通过培训提高客户经理谈判能力，降低优惠幅度，尽量避免恶性价格战。

第五：充分利用大客户渠道营销

为进一步促使大客户渠道的扁平化，工业品行业企业可实行客户经理个人责任制，明确客户经理的职责和服务范围，加强客户经理的培训和KPI考核工作，建立一支高效运作的客户经理队伍，增强大客户渠道能力。

除了强化自身的营销渠道外，企业还应充分利用社会代理商的渠道力量，推动新业务发展和保留客户。但要明确规定业务代理商的任务和权限，采取适当的合作措施，以避免与自身渠道发生冲突。此外，还应加强与国内外运营商的合作，利用业务互补拓展本企业的'业务。

第六：大客户营销策略实施的有效后台支持

工业品行业企业应做好建立大客户档案的基础工作，整理现有大客户和潜在大客户的资料，为实施客户关系营销策略提供有力依据。其次，对客户关系进行分析评价，鉴别不同类型的客户关系及其特征，评价客户关系的质量，并及时采取有效措施，保持企业与客户的长期友好关系再次，根据不同等级服务的要求实施不同级别的服务，如走访制度、座谈会，努力与大客户建立相互信任的朋友关系和互利双赢的战略伙伴关系。最后，而已建立大客户俱乐部、开展各项活动，增强客户经理、客户业务主管与高层管理人员个人关系，在省市级层面组织各类客户联谊活动，加强信息和情感沟通，同时加强高层公关营销。

IMSC从长期的实践经验中指出：在实际运用中，这6个策略并不是单独使用的，工业品行业企业应采取营销组合的方式全方位多层次的拓展大客户市场。这种组合不是几个策略的简单集合，而是由相互联系、相互制约的策略组成的一个系统、一个有机体，其各个组成策略具有动态相关性。

经典案例：A电信公司利用大客户六把利器创造新的赢利模式

当前，电信市场竞争格局发生着深刻的变化，整个电信市场的营销模式也逐渐从单一的业务品牌推广演变到全方位、多层次的品牌体系管理以及相应的各种营销配套的层次。面对能给企业带来巨大营业收入和利润的大客户，各大企业均采取了灵活多样的营销手段。面对这样的压力，A电信公司该如何根据自身在大客户营销方面的不足，提高自身的营销策略，创造新的赢利模型?

问题分析：

1、公司的客户很多，大小客户都混在一起，没有一个客观，准确的评判标准来真正区分大客户，从而也谈不上好好的去经营大客户。

2、大客户部门虽然已经建立，但是服务水准和服务项目和普通客户没有多大的区别。

3、代理商很多，但是没有规范的整套约束和规范制度，而且标准也不是完全的统一，业务有些混乱同时也出现代理商的客户与公司的客户重叠冲突的局面。

4、市场竞争激烈，价格战此起彼伏，利润越来越薄，行业通病。

5、最近一些大客户流失严重的情况，经初步调查结果显示，大部分客户是因为服务不及其他公司优惠和明显，所以被竞争对手抢走了，面对这样情况，了解一些大客户的真实和个性化需求，提供个性化服务是关键

传统的新品在洞察市场机会时，往往是根据市场部，咨询公司或者其他行业报告进行分析的，然后再粗略的预估新品的市场潜力。对于品牌来讲，这种方法限制的新品的研发效率，并且不确定是否符合市场期望。

孙子兵法有云： 知己知彼，百战不殆 。如果把这句话搬到新品研发过程中，依然适用，可以这样理解，

知己 ，了解品牌自身情况，市场占有率，内部运作流程，品牌影响力，品牌运营以及品牌的短板。

知彼 ，了解品牌的消费者在哪，消费者是谁，消费者的兴趣倾向；了解品牌的竞争对手，他在哪，什么样的，有哪些优势和弱势。

接下来，我们就聊聊，再者大数据时代，怎么洞察市场，挖掘具有竞争力的新品。

人人都在讨论大数据，那么大数据的核心价值是什么？能做哪些事情？我们拆解一下这个词，分为 “大” 和 “数据” 。

何谓“大”？简单来讲，可以理解为它的覆盖面广，全面，无所不能，庞大的。

何谓“数据”？即为根数据（Metadata），散落在各处的信息，咨询，资料等。

两个字组合起来可以转译为，人类可以通过庞大的根数据，应用到生活的各个方面。

大数据的核心价值就在于它的 商业价值 。通过从庞大的数据中，挖掘最有价值的信息，并应用到实际场景中。

大数据时代，人与互联网紧密相连。标记和记录一个人的信息，不再仅仅是通过身份z，而是有无数个根数据组成。根数据不是对象本身，它只描述对象的属性。例如，描述人的通俗的话语：

其中根数据为，身高，屁股，牙，口腔，胳肢窝，对应的值为一米二，身高一半，黄，臭和上锈。

当然，我们也可以通过根数据，了解整个人的信息，也就是所谓的用户画像。

以往，传统线下商店里，消费者买了什么，是谁买的，为什么买，他有什么特征，这些资料对于商店来说，是完全不清楚的。不过，这些事情对于大数据，简直是轻而易举。消费者在网上的记录十分详细，他的收入情况，地址甚至是生活习惯都可以探查清楚。

这也是大数据的魅力所在，当然，我们也可以将大数据能力矩阵，赋能在品牌新品的创新上，通过洞察市场机会，甄选产品概念并预估市场潜力。

盲目的投放和发布新产品，会受到市场的打击，提前预知消费者的兴趣倾向，购买喜好将会对新产品起到积极的正向作用。

用户在互联网上的多年的行为数据，都会详细记录在服务器，数据可能会散落在各个网站。但，这些数据能够详细描述用户的特征，都需要哪些数据？

用户基础数据

这部分数据描述了用户的基本特征，能够确定 用户是谁 。具体可以包括，

姓名，性别，年龄，职业，收入，地域，注册地，常用ip，手机型号等。如果该用户是实名注册，那这些数据可以很容易获取。但若是非实名，就需要后期通过模型推断其各个属性，如用户的性别判断，笔者在之前的文章中也有所描述，可以参考下《 AI驱动的电商用户模型：性别属性是如何确定 》。

购物数据

购物数据，是用户在电商网站上发生了购买行为，所记录下来的数据，从购买数据中可以提取出很多有价值的信息。

当用户对某件商品发生了购买行为，就意味着对商品有需求，商品对他有价值。

紧接着，如果用户周期性购买，那么用户就是该商品的绝对忠诚用户。

再者，用户浏览，搜索，加购，关注行为，也能反映用户对商品的倾向

不同的购买行为，能够对用户定义不同的标签，从而衍生了如下的数据维度：

购买力： 通过历史消费记录，收集订单价格信息，再根据其消费额度，判断用户的购买力，详情也可以查看笔者之前文章《 电商购买力模型：用大数据解锁智慧营销的新姿势 》

促销敏感度： 用户订单中，有优惠的订单比例。这个数据能够对品牌商的促销和促销力度提供指导作用。

还有，用户忠诚度，复购周期，品牌RFM模型，品牌偏好，性格偏好等等等等。

行业数据

当然，不单单要知道用户的信息，还需要了解自己和对手市场情况，有针对性做分析。

首先，聚焦自身品牌粉丝，探查粉丝不同性别，区域和年龄层对产品属性的青睐。举个简单例子，YSL粉丝群体中，一线城市品牌的金牌会员，年轻人更喜欢粉红色的口红，又喜欢短款，那么品牌可以针对这些人群有的放矢的研发新产品。

其次，了解竞品情况，跟进竞品市场。每个品牌的产品线不一定相同，sku池深度迥异。对于竞品品牌的爆品，我们可以针对性拉取爆品的粉丝，了解他的用户群体，并应用到新品研发策略中。

社交数据

社交数据能够更全面的认识品牌的人群，深度的理解用户的社交属性，在媒体上的发声态度，可以更加立体的理解用户群。

根据上述数据标签，能够充分的了解用户的需求点在哪里，新产品做到有的放矢。再通过大数据能力输出与产品匹配程度较高的用户群体，这可以为新产品的冷启动带来一批种子用户。

新品营销和品牌营销的套路基本相同，任何的新品对于用户来说，都需要经过“接触-认知-认识-认可”的一个过程。不过，在新品上市时，我们需要通过大数据，来完成用户对新品的接触和认知过程。也可以认为，这是新品的冷启动过程。

做过社区的朋友都应该知道，冷启动的种子用户，对于新产品有多么的重要。寻找精准的流量对新品带来的效果将是不可估量的。

这部分精准流量的筛选，可以分为三个阶段，预热期-爆发期-收尾期

预热期：扩大人群范围

预热期的目标就是希望可以让更多的人了解新品，让用户能够真的感知到新品的优势和创意点。此时，需要挖掘新品可能存在的潜在用户流量，把数据范围扩大新品所在品类，甚至相关品类。凡是对新品所在品类或者相关品类有过购买，浏览，搜索，收藏或者加购行为的用户，都要进行触达。

爆发期：寻找精准流量

爆发期即为收割期，春季栽的稻子该去收割了。其实就是把预热期触达的用户，进一步精准筛选，选出头部流量。此时，可以结合公司内外的资源对这部分用户进行邀请制的测试，使用新产品，优惠补贴，评测或媒体公关。进而将头部流量转化为已购用户和品牌粉丝，再通过这部分人群的口口相传，达到很好的口碑传播效应。

收尾期：人群二次触达

当然，并不是每个精准用户都会买单，各种各样的原因导致部分用户掉队。可能是当时忘记了，可能当时手头上有其他工作，可能对促销不是很满意，等等。对于这部分人群，我们仍需要再次触达。通过数据筛选出这部分用户群，然后进行大力度促销，最后在观察其数据情况。

当然，以上只是新品冷启动过程中，对人群的玩法。后续还有很多，涉及营销策划、创意、传播、新媒体、商家/货品，线上&线下联动营销等。但，核心的点仍然是 洞察市场和了解用户偏好 ，这样才能推出爆款产品。

阿里营销宝最新研发的一款性价比极高的客户资料收集及自动营销软件， 是一款推广的服务或者说是手段，但是营销宝的话是一种宣传的一种手段，或者说是通过宣传来推广。网销宝在后台是叫做数字营销平台的。

其中是包含营效宝（就是楼主的营效宝）、守卫展示、品牌宝、明星店铺、企业展播等等的。这些在后台都可以看得到的，要说关系的话，就打个比方吧：阿里巴巴集团和1688事业部。阿里巴巴就相当于楼主的网销宝、1688事业部就相当于营效宝（营销宝）。

营销部包括了产品规划、产品开发、网站建设、网站运营、品牌推广、产品分销等一系列电子商务内容是一种全新营销。为了打造这样的一个服务，258集团本着“全网主动营销，精准客户撮合”的信念，推出了营销宝。

一，客户资料采集：可按照关键词或行业、城市等分类搜索阿里客户资料，快速采集。包括企业名称，联系人，手机号，旺旺号，经营范围等。

二，编辑营销内容：即为编辑所要发布广告或在信息内容

三，启动主动营销：对于收集到的客户数据，阿里营销宝还可以进行数据精加工，根据自己的需求筛选出不同等级的潜在客户，并自动模拟人工 *** 作的方式进行阿里旺旺的自动营销工作，让您的产品信息快速发送到潜在用户的电脑上。

扩展资料:

营销宝的功能:

1、下拉：就是让你的公司名称出现在搜索引擎首页的“下拉菜单”，起到定向广告宣传作用；

2、相关：让公司名称出现在搜索引擎底部的相关搜索区域，引导客户调整搜索词，同时也增加品牌信任度；

3、快照排名提升：让原处前20位的快照提升到前10位或前3位；

4、商务信息群发：配合下拉及相关中出现的关键词，群发商务信息，争抢流量。

参考资料:百度百科-营销宝

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