多重会员标签助力连锁精准定位的目标客户

　　很多时候，我们在从事销售开始的那一刻，不管是网店也好、实体店也罢，从来没有认真地定位我们的目标客户。脑海里懵懂地认为，那些认可我们产品的，就是我们的目标客户。那些有一定需求的，就是我们的目标客户。所以导致关键设置得不精准准备，导到点击率低。详情页没能迎合到客户的需求导致咨询率低。那么我们应该怎么精准定位我们的目标客户呢?

　　基于大数据搜索引擎技术，从消费属性、商品属性、健康属性和会员属性4大一级维度，23个二级纬度，进行上万种组合标签作为筛选条件。常见应用举例如下：

　　“检测+消费”组合: 例如连锁经常为顾客测血压和血糖，那如何将购买过口服降糖药，但没有到店测血糖的会员筛选出来(检测与不检测血糖的客单价的差异在+15%-19%)。如何快速的筛选出血糖检测过1次，2次和3次或以上的人群，因为检测1次和3次或以上的会员毛利率能相差10个百分点，这些在平台上都可轻松搞定。

　　“商品+会员”组合:一个经典的例子，我常问连锁阿胶的购买的男女比例大概是多少? 常识告诉我们，女士比例应该远远高于男士;1秒钟设定商品品类，再分别点击”性别”字段中的男和女，结果让连锁一下子惊奇了，男士购买阿胶的比例在30%-55%之间，远高于大家的常规预判，但连锁做的阿胶营销几乎都针对女会员，但男女购买阿胶的心理完全不同。

　　“会员+运营”组合: 连锁常有新办卡未消费的或者消费次数偏低，这时只要在会员属性中选择”新办卡时间”，然后和”消费次数”进行交叉点击设定就即可显示出数量和明细会员名单.