持续输出可落地的方法与行业实践,助力出海企业精准获客
一个号码现在正常,只能说明它在号码层面没有明显问题,并不能自动变成优质客户。
如果只看单次订单,第一个客户明显更高;但如果把累计消费、复购次数和最近购买时间一起看,第二个客户的持续消费表现可能更稳定。
购物活跃用户识别,简单来说,就是从已有电商客户里继续判断哪些人近期还有下单、复购、咨询、加购等购物行为,把当前仍然活跃的人群和长期沉默的历史客户区分开。
电商活跃人群本身主要还是从订单、购买次数、咨询和其他真实购物行为里判断。
电商用户国家筛选,简单来说,就是把已有全球电商客户按照国家和地区重新整理。它不只是看手机号区号,还可以结合订单国家、配送地区、客户资料等已有信息,让原本混在一起的全球客户更容易按市场划分。
独立站做久以后,客户手机号通常会越积越多。下单、注册、咨询、会员、售后等场景都会留下号码,但这些号码进入客户库以后,很多人并不知道还能继续查什么。
如果当前业务重点就是印度外卖用户,那么继续整理整个印度号码库没有太大必要。围绕Swiggy号码检测、号码基础状态、客户来源和数据时间,把范围逐步缩小,会比维护一个几十万条的印度客户大表更实用。
做海湾市场号码数据时,Botim经常会被单独拿出来看,因为普通手机号和Botim用户不是一回事。手里有阿联酋、沙特、卡塔尔等地区号码,只能说明这些号码属于对应市场,不能直接判断是否和Botim存在相关账号状态。
电商客户标签做得实用一些,目的就是把这些已经存在的消费信息整理出来。以后需要什么类型的客户,可以按照购买品类、历史消费、购买次数、最近消费时间等条件缩小范围。
数码产品潜在客户数据更适合围绕“买过什么、看过什么、咨询过什么、来自哪里”去整理。先把和数码产品有关的真实线索找出来,再补充国家、号码状态和常用社交平台等基础信息,后面使用会方便很多。
做全球电商潜在客户数据时,最容易出现的情况不是客户太少,而是数据太杂。美国、日本、欧洲、东南亚用户混在一起,Amazon、Shopee、SHEIN、eBay等不同购物平台的数据也没有区分,表格里虽然有几十万条号码,真正准备推广某个商品时却不知道应该先找谁。
当TUMI相关客户涉及多个国家,而且号码数量比较大时,单靠Excel整理国家、号码状态、运营商和社交平台信息会比较慢。