首先是要算清一次促销可能的投入费用、促销的接受程度、投入的目的是什么、会产生什么样的效果。比如新品推广,那么投入一部分费用能产出多大的效益,这是要用数据说话的。用数据说话,我觉得是业务员必备的素质。不仅仅需要理论上的说服,更重要的是需要实实在在的数据上的说服,这样经销商才能心中有数,否则经销商根本不知道投入的目的是什么,也不知道能产出多大的效果。是提高了当前的效果,还是提高了未来的效果投入和产出是否有差距,即使有些数据是需要估算的,但是估算总比不算强。因为只有从数据上说明投入产出,经销商的钱才能花得放心。
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经销商如此,我们向领导申请支持又何尝不是如此呢。
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在银行客户数据模型中将客户数据分为客户属性、客户行为、客户价值、客户需求及客户态度五个主题,具体如下:
1.1客户属性主题数据包括年龄、性别、学历、收入、婚姻状况、所属行业、职业、地域、信用额度、生命阶段
1.2客户行为主题数据包括购买\签约\首次使用时间、持有产品、购买渠道、购买频率、产品交叉、客户活跃度
1.3客户价值主题数据包括资产\负债\贡献。根据客户的九项资产与个贷贷款金额作为客户资产\负债分层依据,判断客户层级
1.4客户需求主题数据包括产品偏好、渠道偏好
1.5客户产品偏好是指客户在储蓄、理财、个贷、xyk等产品上的偏好性
1.6客户渠道偏好是指客户对销售渠道偏好程度,其中销售渠道包括网银渠道、手机银行、电话银行、电子支付、柜面
1.7客户忠诚度主题数据是针对理财和个贷产品,通过数据挖掘计算出客户针对理财和个贷产品的流失可能性,据此考量客户在这两种产品上的忠诚度,然后再对客户进行忠诚度分析。
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