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    图片:客户画像.jpg



    有关客户画像, 我们先从定义上了解一下。
    客户画像:客户信息标签化,完美地抽象出一个客户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。客户画像的核心工作是为客户打标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如,可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少?
    也可以做数据挖掘工作:利用关联规则计算,喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌?利用聚类算法分析,喜欢红酒的人年龄段分布情况。


    其实简单一点说, 客户画像就是一个对客户了解的一个过程。 那么我们到底要怎么进行画像呢?都通过哪些维度来进行画像呢?下面我们就来分析一下。
    阿里巴巴平台维度:
    我从阿里巴巴收到一个客户的询盘, 首先要针对客户在阿里巴巴的活动状况进行分析, 查看客户的实际情况,
    通过平台我们可以查看到客户公司名称, 姓名,电话, 邮箱, 地址等, 如图

    图片:阿里1.png


    还能看到最近90天的行为数据, 买家最近搜索以及买家偏好:

    图片:阿里2.png




    还可以通过进一步的点击查看关键行为信息:

    图片:阿里3.png



    如此一番下来就能够大致的了解到客户在阿里巴巴的情况, 也就对于客户有了一个初步的印象。
    客户需要什么产品, 客户所在地区, 客户的购买意向基本就了然于心了。


    这个只是对于客户的一个初步的了解,接下来就是要对客户以及客户公司进行了解。
    公司维度:
    如果客户已经在信息中留下了公司网址,或者是通过邮箱可以猜测出公司网址, 这个时候就可以直接去访问公司的网站了。
    针对公司网站, 我们需要了解哪些信息呢?
    - About us, 这个是必须要了解到的。查看客户的历史以及企业文化。

    图片:about.png


    这里的about us直接是介绍了公司的人员,
    - product/service, 通过网站上展示的product/service, 可以了解到客户的需求是不是和网站一致,
    同时还可以分析出这个公司实哪种类型的公司, 终端用户, 贸易商还是分销商? 这些都要做到心里有数。

    图片:service.png


    点击进去之后可以查看到这个客户是一个终端用户。 这样就能给客户的画像上增添了一笔。
    - contact with us, 这里可以看看联系信息是否和客户留的一致,

    图片:contact.png


    如果一致, 可以确认这个就是可以做决策的人, 如果不一致, 在发送邮件的时候, 抄送给这个邮箱。
    Whois 维度:
    Whois可以查看网站建立的时间, 联系人姓名邮箱电话等信息,
    下面我们去验证一下:

    图片:whois.png



    图片:whois2.png



    看注册日期, 联系人地址电话邮箱都有了。
    到这一步的时候是不是已经对客户有了进一步的了解了呢?
    Facebook维度:
    Facebook维度可以让我们更好的了解和我们对接的联系人的信息, 个人爱好, 兴趣,当你和客户聊天实在不知道聊啥的时候, 这个就派上用场了, 可以围绕客户的爱好兴趣去探讨,
    这样客户就会觉得和你有共同的话题,也不会对你比较排斥了,这个时候再去和客户谈生意就比较好谈了。


    下面看一下facebook维度需要关注哪些点

    图片:facebook.png



    所在地, 照片, 好友等统统都不能放过。 这些了解完了, 再看一下简介

    图片:facebook1.png



    还可以看一下客户平时发帖子一般都是哪些类型的, 这里可以分析客户的心理活动。 不要错过哦。
    到了这里, 基本上就对客户有一个深刻的了解了, 客户画像也比较全面了,这个时候就可以根据我们的客户画像进行有针对性的回复了。

    你都这么了解客户了, 还怕拿不下订单吗?
    一点建议:
    在做客户画像的时候可以把所有资料整理到word文档里, 方便后期对客户进行分析。



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    你真的很美味

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    66666666666666666必须给你打call

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    好厉害呀

  • 8 楼#

    cn1000746682

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    Ares Li

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    可是这样,回复一个询盘就得花好多时间了、

  • 11 楼#

    Jenifer

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    这个分析太好了,感谢楼主

  • 12 楼#

    cn****105

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    cntianmatea:可是这样,回复一个询盘就得花好多时间了、回到原帖
    是要花费很多时间。 但是你依旧可以做到第一时间回复客户。 回复完客户后再去做调查。

  • 13 楼#

    cn****105

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    hk1511087021:这个分析太好了,感谢楼主回到原帖
    thank you

  • 14 楼#

    cn1511790506

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    挺有心思的一篇文章,但话说到这里,客户有了,订单有了,还要认识我,因为我这里有您需要的优质物流渠道,快快联系我哦

  • 15 楼#

    cnbabycare

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  • 16 楼#

    哈萨克俄罗斯专线

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    我要代表圈妹奖励你么么哒一个!

  • 17 楼#

    cn1521179169bzqa

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    我喜欢这篇帖子

  • 18 楼#

    cn1521028084utsm

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    发大法师法舒服

  • 19 楼#
    C

    领英

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  • 图片:客户画像.jpg



    有关客户画像, 我们先从定义上了解一下。
    客户画像:客户信息标签化,完美地抽象出一个客户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。客户画像的核心工作是为客户打标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如,可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少?
    也可以做数据挖掘工作:利用关联规则计算,喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌?利用聚类算法分析,喜欢红酒的人年龄段分布情况。


    其实简单一点说, 客户画像就是一个对客户了解的一个过程。 那么我们到底要怎么进行画像呢?都通过哪些维度来进行画像呢?下面我们就来分析一下。
    阿里巴巴平台维度:
    我从阿里巴巴收到一个客户的询盘, 首先要针对客户在阿里巴巴的活动状况进行分析, 查看客户的实际情况,
    通过平台我们可以查看到客户公司名称, 姓名,电话, 邮箱, 地址等, 如图

    图片:阿里1.png


    还能看到最近90天的行为数据, 买家最近搜索以及买家偏好:

    图片:阿里2.png




    还可以通过进一步的点击查看关键行为信息:

    图片:阿里3.png



    如此一番下来就能够大致的了解到客户在阿里巴巴的情况, 也就对于客户有了一个初步的印象。
    客户需要什么产品, 客户所在地区, 客户的购买意向基本就了然于心了。


    这个只是对于客户的一个初步的了解,接下来就是要对客户以及客户公司进行了解。
    公司维度:
    如果客户已经在信息中留下了公司网址,或者是通过邮箱可以猜测出公司网址, 这个时候就可以直接去访问公司的网站了。
    针对公司网站, 我们需要了解哪些信息呢?
    - About us, 这个是必须要了解到的。查看客户的历史以及企业文化。

    图片:about.png


    这里的about us直接是介绍了公司的人员,
    - product/service, 通过网站上展示的product/service, 可以了解到客户的需求是不是和网站一致,
    同时还可以分析出这个公司实哪种类型的公司, 终端用户, 贸易商还是分销商? 这些都要做到心里有数。

    图片:service.png


    点击进去之后可以查看到这个客户是一个终端用户。 这样就能给客户的画像上增添了一笔。
    - contact with us, 这里可以看看联系信息是否和客户留的一致,

    图片:contact.png


    如果一致, 可以确认这个就是可以做决策的人, 如果不一致, 在发送邮件的时候, 抄送给这个邮箱。
    Whois 维度:
    Whois可以查看网站建立的时间, 联系人姓名邮箱电话等信息,
    下面我们去验证一下:

    图片:whois.png



    图片:whois2.png



    看注册日期, 联系人地址电话邮箱都有了。
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    Facebook维度:
    Facebook维度可以让我们更好的了解和我们对接的联系人的信息, 个人爱好, 兴趣,当你和客户聊天实在不知道聊啥的时候, 这个就派上用场了, 可以围绕客户的爱好兴趣去探讨,
    这样客户就会觉得和你有共同的话题,也不会对你比较排斥了,这个时候再去和客户谈生意就比较好谈了。


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    外贸人如何在工厂和客人之间的夹缝中生存
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  • 好厉害呀



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  • 可是这样,回复一个询盘就得花好多时间了、



  • 这个分析太好了,感谢楼主



  • cntianmatea:可是这样,回复一个询盘就得花好多时间了、回到原帖
    是要花费很多时间。 但是你依旧可以做到第一时间回复客户。 回复完客户后再去做调查。



  • hk1511087021:这个分析太好了,感谢楼主回到原帖
    thank you



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