如何做好客户分层营销

对客户进行分层管理，是精细化营销、提高私域的转化和产出的首要步骤，利用标签体系作为支撑，从客户实际需求出发，提供有针对性的顾问式服务。

就像高校里把学生分为不同的专业和年级，便于管理和教学；私域的客户给他们分类分层后会更合适管理和产出效益。

那么该如何给客户进行分层呢？

第一步：给客户打好标签

“客户标签”顾名思义，是咱们给私域里客户的一个身份标签，就像商场里衣服鞋帽上的标签，它能告诉我们商品的款式、用料、售价等等信息，让我们对商品有个全面的认知；

同样的，客户标签也是记录了客户昵称、地域、来源、下单金额、时间之类全面的信息，让我们能通过标签，大致知道客户的购物习惯和喜好。

就好像我们通过数据给客户画了幅肖像画，让我们对客户的全貌有了了解，因此现在我们也把客户打标签的过程成为“客户画像”。

可以通过被动和主动两种方式来给客户打标签：

被动的方式就是通过企业微信SCRM这种工具，记录客户的一些行为数据，比如填写表单、参与活动、浏览文章等。根据客户的数据，我们可以给客户打上“XX行业”、“XX渠道”等标签，方便进行后期的分层管理。

主动的方式就是我们在与客户日常的交流过程中，根据我们了解到的情况，来手动给用户打上标签。

不论是主动还是被动的标签，有个重要的原则就是标签一定要成系统，一个公司里，对客户的标签要做到统一，不然A同事给一个下了首单用户的标签是“客户首单”，B同事给首单用户下单的标签是“客户已下单”，这不就没法把同一标签的客户统一起来了。

第二步，划分客户的层级

客户打好了标签后，下一步就是来划分客户的层级了，简称“客户分层”。

我们既可以根据业务的节点来划分客户层级，也可以根据客户的消费行为来划分层级。

业务节点可以根据不同销售模式来定，比方说：

电商品牌，通过运营可以进行转化的，可以基于用户私域路径，分成：新进用户、首购用户、复购用户、超级用户；

高客单的，如：汽车行业、教育行业等，需要销售1对1转化，那么可以从用户消费决策路径，分成：陌生用户（没产生过任何互动）、潜在用户（聊过几句、朋友圈点过赞，需求不明确）、意向用户（介绍过产品、报过价，用户需求明确）、首单用户、复购用户、超级用户；

根据客户的消费行为来划分，则是瞄准高价值客户的重要方式，同时也是帮助我们采取合适的运营跟进节奏的重要依据；

也就是我们在电商运营领域经常用到的RFM模型分析，是基于客户标签系统中的消费标签建立的模型，RFM为Recency、Frequency、Monetary三个单词的缩写，分别代表“最近一次购买”、“购买频率”和“购买金额”。

该模型综合三类标签将所有客户细分成八个大类：

（1）最顶层的是最近购买时间靠近当前时间、购买金额较大且购买频率较高的客户群体，这类客户被称为“重要价值客户”，是商家的优质客户和宝贵资源，当然也需要花更多时间和精力去优待以及维护的对象群体；

例如享受专属折扣、专属优惠券、专属会员日、专属的超预期服务（无忧退换货、极速退款、免费上门取件、双向包邮等）、定期送专属礼，或者条件允许的话，还可以举办线下见面会，产生进一步的情感联系。

（2）金额较大、最近购买时间较近但购买频率不高的客户被称为“重要发展客户”，针对此类客户需要有更好的营销手段和产品去吸引该群体的关注度和接受度，当他们产生对品牌或产品的依赖和忠诚；例如：开发促销活动、主题活动、种草群、打卡群等。

（3）金额较大、购买频率高但最近一次购买时间距离当前时间较久远的客户为“重要保持客户”，此类客户在过去的时间里有较高的消费频率，但近期没有发生购买行为，因此有被其他银行挖掘并发展成为客户的可能性，因此需要维护并保持客户关系；

（4）如果只有金额较大，但最近购买时间较久远且购买频率下降的客户，是可能即将失去或已经失去的优质客户资源，需要改进产品质量和服务方式，使此类“重要挽留客户”群体“回头”。

（5）购买金额相对较低的客户也可以根据“购买频率”和“最近购买时间”分为“一般价值客户”、“一般保持客户”、“一般发展客户”和“一般挽留客户”；

在资源有限的情况下，可依据客户类型的划分，合理分配人力和财力，对目标群体进行发展和维护。

例如，通过折扣优惠引导低频购买，再通过公众号、朋友圈、视频号、社群等渠道的内容建立信任。

层架构的优点如下：

1.分离开发人员的关注。由于某一层仅仅调用其相邻下一层所提供的服务，所以，只要本层的API和相邻下一层的API定义完整，开发人员在开发某一层时就可以像关注集中于这一层所用的思想、模式、技术，这样，就等同于将分工带来的生产力提高优势引入软件开发。又如买蛋糕的例子，作为超市，只要知道下层API(如何从蛋糕厂获取蛋糕)和本层需要实现的API(把蛋糕销售给客户)，就可以制定自己的业务模式很策略计划了，而不必关心如何种小麦、如何磨面粉、如何做奶油、如何做蛋糕等。这样，超市只需进行商业运作，而不必进行产业运作，如此专一，必然提高业务水平。

2.无损替换。想象一下，如果某家奶牛场倒闭了，奶油加工厂也要跟着倒闭吗?当然不会，它可以迅速更换一家奶牛场，因为各个奶牛场都可以实现“提供牛奶”这项服务。再譬如，如果某天国家出台政策，要求所有奶油厂必须从审查合格的奶牛场引进原料，恰好某奶油厂的合作牛奶供应商没能通过审查，那么，只要换一家通过审查的合作就行了。而且奶油厂内部的各个环节一动不用动，因为不同的奶牛场都可以提供“供应牛奶”这个服务。而如果奶油厂自己养牛生产牛奶，一旦遇到这个政策，还得自己去有关部门进行审查，调整相应业务流程，牵一发而动全身。程序中同样的道理，最常听说的可能就是迁移数据库了。

3.降低了系统间的依赖。还是蛋糕那个例子，如果某天蛋糕厂内部换机器了，或业务流程调整了，请问顾客需要关心吗?显然不用，因为顾客只调用超市提供的服务。而超市为顾客隐藏了下面所有产业细节。如果每一个顾客买一样商品，都要了解这个商品从原料生产到成型再到销售的一系列细节，岂不累死了。换做程序中，就如表示层只管调用业务层的服务，至于业务层下还有几层?各种数据是怎么来的?怎么存的?是真实的还是捏造的?都不需要了解，这大大降低了系统各职责之间的依赖。

4.复用。例如，你可以去这个超市买东西，我也可以去这个超市买东西。蛋糕厂可以从面粉厂提取面粉，馒头厂也可以。这样，同样的层就可以为不同的上层提供服务

弊端：

1.级联修改问题。这个问题在现实中不好比喻，但在程序中相信很多朋友都明白。例如，一个人事管理系统，本来查看人员信息只能分页查看，而现在，需要增加一个功能：在分页的同时还能分部门。例如，可以查看“销售部的前50个人”，这样，为了这个功能所有层都需要修改。

2.性能问题。本来直来直去的 *** 作，现在要层层传递，势必造成性能的下降。就如在购买蛋糕的例子中。顾客在享受分工带来的便利时，也要承受由于不同层的部门分布各地而造成的蛋糕价格上升，这是因为分层增加了成本，如运输、不同层间部门的协调管理成本等。

纵观以上分析，分层架构有利有弊。这是一定得，世上任何事物都有利弊，所以，把“分层架构捧上天”和“一棍子打死”这两种做法都是不明智也是不科学的。对待分层架构，我们的态度应当是明晰其本质和利弊，然后根绝具体情况做出理性的分析和抉择。

从上面的分析可以看出，分层架构可以降低层内变化的成本，而对于API的变化非常敏感。如在级联修改中提到的“在分页的同时还能分部门”的新需求，就是对API进行的变动。API的变动对于分层架构是致命的，修改起来难度非常大。所以，一个简单的判断法则就是：如果您的系统层内频繁变动(甚至整层替换)可能性很大，而API变动可能性很小，就使用分层而如果API可能会频繁变动，那就要谨慎使用分层架构了。

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