食品行业CRM解决方案

随着中国社会消费大升级，互联网渗透率的提升，食品电商的潜力有目共睹。既然机会如此巨大，对于食品电商卖家来说如何在竞争中取胜，取决于能否做到差异化，能否真正做到以客户中心，能否将用户的购物体验做到极致。下面详细讲解一下食品电商行业的CRM解决方案。

一、食品行业特点

购买趋势分析、性别分析、年龄分析

结合上面的报表总结食品行业的特点如下：

二、行业痛点VS解决方案

三、食品行业CRM解决方案全流程

• 多平台数据对接分析企业大数据

现在很多食品电商卖家都处于一个有数据无会员的状态。在这个数据为王的时代，要想从众多竞争对手中取胜，就必须利用真正的企业大数据来指导营销策略。

何谓企业大数据？将淘宝、天猫、京东、1号店、拍拍等各平台数据打通融合，形成企业大数据。站在企业大视角来进行来分析品牌的会员行为、忠诚度、购买力、商品情况等。现在大多数卖家还拘泥于单店铺的数据分析，还没有企业大数据分析的意识。但在大数据时代，谁能真正利用好数据，谁就能立于不败之地。

• 食品行业如何做数据分析

无论是营销还是服务都需要做到以客户为中心。要做到以客户为中心的第一步就是需要了解会员，了解店铺的会员组成、购买力以及会员忠诚度等等。

对于食品行业来说，可以做以下分析：

1、忠诚度分析：新老会员+回购周期分析+重复购买率分析

如何培养会员对品牌的忠诚度一直都是食品行业最大的痛点之一。开发新客的成本一般比维护老客的成本高很多，因此对于食品行业来说维护好会员忠诚度是一项很重要的任务。

2、新老会员分析

3、回购周期分析

4、重复购买率分析

5、地域分析

6、按人群进行商品分析

不同年龄，不同客单价，不同环境的人群所购买的食品也不一样。比如年轻一点的会员偏好购买一些膨化食品、小吃等；年纪大点的会员偏好购买一些保健食品；沿海城市收入不错的白领会购买一些进口食品等。

7、RFM分析

8、会员生命周期分析

9、其它分析报表

• 购买力分析：分析店铺客单价、货单价

• 关联销售分析：购买A商品同时又购买B商品的会员有哪些。

• 类目分析：分析某时间段内，哪个类目的商品卖的比较。某个类目里面哪款商品卖的比较好

• 评价分析：根据关键字检索评价情况

• 会员重合度分析：任选两个店铺分析重合会员，对比重要指标

• 焦点分析：选择特定人群，分析特定人群的购买行为、购买力、忠诚度等

四、食品行业如何做精准营销

由于食品使用周期短，会员稍不注意就会被流失，因此食品行业的营销比其他行业更讲究快准狠。

• 精准营销需要把握好三个要素：

•  不同标签、不同属性的会员分层营销

在营销的时候我们需要找到我们的客户群，然后基于精准的客户的挖掘提供客户需要的营销和服务信息，客户筛选器包含了一百多种客户购物属性，通过客户属性挖掘出我们想要的客户进行分组营销，最终提升营销的ROI。

•  会员打标签

实时打标签，将不同特性的会员打上特定的标签。可根据客户的口味、地域、客单价、性格等打标签。

五、食品行业如何提升会员体验

红利时代结束之后，取而代之的是以会员中心的购物时代。因此会员的购物体验也变得尤为重要。那么如何做好会员体验呢？

• 订单催付：及时催付，避免订单流失

• 付款后关怀：买家付款后会关心以下几个问题：钱是否收到？是否有货？什么时候发货？您需要发送一 条温馨的短信给买家，让他们放心。

• 发货提醒：买家一般比较关心订单什么时候发货，当订单发货后能给买家一个提醒，则可以给买 家一种心理上的安慰，让买家急切收到包裹的心情得到满足：终于发货了。

• 到达提醒：主要是提醒买家保持手机畅通，准备收货，以防止包裹遗失，特别是学校或家庭用户。

• 签收提醒：提醒买家订单已签收，如果不是本人签收的，则要注意是否有人冒签了，如有问题，需要赶紧联系客服。

• 交易成功提醒：主要作用是鼓励买家在确认收货后能够给好评，并鼓励买家，如果给好评，则下次购买给优惠。

• 好评关怀：在满足条件的买家给好评后，给予一定的奖励。刺激二次消费。

• 中差评关怀：是对给予差评的买家发送关怀的文字，重点要表达的是：问题我们可以尽量解决， 希望该买家能回心转意，修改评价 。

• 生日关怀：这是会员权益的一种，在生日当天收到亲切的关怀，买家会有一点小小的感动。

• 休眠会员关怀：当会员完成交易x天后，可以发送短信关怀，声明遇到质量问题等可以联系售后退货，给买家一个好的印象。 

六、食品行业如何提升会员黏性

由于食品行业的会员忠诚度和品牌认知度相对较弱，因此增加会员的品牌粘性也是食品电商需要深度挖掘的一块。增加会员对品牌认真度的一个最通用也是最实用的方式就是玩会员积分系统。积分系统最早在线下比较常用，但现在很多电商大卖家也纷纷关注线上的会员积分系统。