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如何建立
客户画像
这短时间时常有小伙伴和小编吐槽,维护和营销高净值客户咋就那么难心,这么一个“香饽饽”,那么多人天天盯着,总有专业的,更好的,既担心转化不了业绩,又怕被他行挖了去。
俗话“千万句撩,不如一句懂”,如果我比其他人更懂客户,还愁留不住客户的钱和心。如何去了解客户?最高效的方法就是为客户建立一个完整的“客户画像”。客户画像顾名思义就是通过系统或其他渠道所收集到的信息进行整合分析,描绘出客户的画像,画像的核心就是贴标签,如年龄、性别、职业等等。
每一个标签分别代表了一个维度,各个维度之间相互联系,共同构成一个最接近客户真实情况的客户画像。
建立客户画像可以分为几个维度,每个维度代表了一个属性,接下来小编就来为大家具体介绍这几大属性标签。
01 自然属性标签
自然属性就是客户基础信息,比如姓名、性别、出生日期等,这些信息我们从系统中就可以获取。
当我们看到客户的出生日期时,就可以分析出客户的年龄是多少,这个年龄段存在哪些共同的特征和投资偏好。
举个例子,根据我们平时的营销经验,发现50岁以上的客户很符合这个特征,他们的装修风格和喜好来安排对应的内容。
02 行业属性标签
不同行业之间,共性特征也不一样。我们可以根据行业分析出客户的一个收入水平,或给客户打电话的一个时间点。
比如,当我们需要向教师职业的客户营销,我们对老师的一个印象是什么呢?清雅书香。那么,针对这一类职业客户存在的这些共性特征,设计营销话术和处理异议的应对方法上是不是更有方向了呢?
此外,职业属性并不是一个固定属性,在系统中的原始数据可能并不准确,需要我们不断的进行更新。
03 属性标签
属性就是客户目前情况,根据客户在以往装修情况,分析客户观念和预装修金额承受能力。
比如,往期他的装修内容,金额,风格,这些信息才是我们重点需要去关注到的一些信息。这样我们就可以去给客户做一些专业的市场分析和建议。
04 社交属性标签
客户的社交属性,在系统中是查不到的,这就需要我们平时与客户沟通时,多了解客户身边的朋友,交往的人群以及它的社会关系,从而判断出这类客群存在的共性特征。
有些小伙伴可能会问,面对陌生客户应该怎么了解他的社交群体呢?我们换一个角度去分析,可不可以根据前面讲到的属性进行粗略推算?比如,我们知道客户是开公司做生意的,他社交的圈子大部分应该都是一些生意人,这类客户群普遍存在的特征是资产多,需要一定的排场,喜欢的风格装修大致类似。
针对这些标签,分析出客户的需求点和关注点在哪里,再看一看我们能够给这些客户提供哪些帮助?然后再去做营销,是不是会更加得心应手呢?
通过标签来建立客户画像,你对客户的了解就像是一个老朋友。这样你再拿起手机去维护、营销还能没把握吗?
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