「客户拉新数据」拉新顾客
今天给各位分享客户拉新数据的知识，其中也会对拉新顾客进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
拉新客和维护老客，CDP客户数据平台是怎么样的逻辑在做？
CDP客户数据平台拉新的逻辑是“归纳已有的客户特征——在新客中寻找有这些特征的客户——进行定向推广”；维护老客的逻辑是“通过RFM模型确认老客处于客户生命周期的阶段——针对成熟期客户使用交叉推荐模型、针对流失期客户使用流失预警模型、针对已经流失的沉睡期客户采取唤醒模型。”创略科技是国内做的领先的CDP客户数据平台。
新客户增加量的数据来源
内部数据来源，登记的客户信息，销售记录等。
外部数据来源，数据公司专门收集整合分析客户数据，零售商，信用卡公司，专业调查公司，消费者研究公司等。
增加客户来源的办法有提高店铺的权重，优化产品的关键词。
银行贷款客户拉新活动分析
Thera Bank是一家拥有不断增长客户群的银行。这银行中大多数客户的存款规模都是不一样的。由于贷款业务的客户数量很少，所以银行希望有效地将存款用户转化为贷款用户以此扩大贷款业务量的基础，以带来更多的贷款业务，并在此过程中，通过贷款利息赚取更多。
因此，该银行去年为存款用户但未办理个人贷款业务的客户开展了一项推广活动来促使其办理个人贷款业务，有部分客户通过此活动已经办理了相关服务。这时的零售营销部门希望制定更好的策略去定位营销，以最小的预算提高成功率。该部门希望识别出更有可能购买贷款的潜在客户，提高转化的成功率，降低营销的费用。
数据集共包含5000条记录，14个字段，对应字段含义如下：
数据并无缺失值，但需要对字段类型做出更改。
整体思路：
一、去年银行举办的推广活动的效果如何？
二、什么类型的存款用户成为银行贷款业务的潜在客户可能性更大？
三、随着客户年收入的增长，贷款情况是如何变化？
四、随着客户年龄的增长，贷款情况如何变化？
通过这次推广活动以后，5000名客户中，有480个客户开通了个人贷款业务。由于该活动是针对未办理个人贷款业务的客户开展的，对比从以往数据来看，个人贷款业务增长了近10%，说明此次推广活动的效果还是不错的。
从图中可以看出：
1、和开通信贷相关性较强的变量有：收入，信用卡还款额及是否有该银行存单账户；
2、和开通信贷弱相关的变量有：受教育程度，房屋抵押贷款数，家庭人数；
3、邮编、是否是证券账户，是否开通网上银行及是否有信用卡，关系都不大；
4、年龄、工作经验虽然关系也不大，但它们属于连续的数值变量，所以需要分箱后再做观察，看看是否有某一段存在特殊值。
（对定性变量中是否有该银行存单账户、受教育程度、家庭人数与是否开通贷款的关系进行探究）
开通了银行存单账户的客户，其申请贷款的可能性是没有开通的6倍多,说明开通了银行账户的客户是一个主要的目标客户；找到方法让客户开通该银行存款账单也是一个提高申请贷款率的可能选项。
学历越高，贷款意愿的比率越多,说明教育水平越高，越能接受超前消费观念，其贷款意愿越高。学历层次越高的用户的存款用户成为银行贷款业务的潜在客户可能性会更大.
单身人士与没有孩子的家庭的贷款率都比较低，有孩子的家庭用户相对而言更有意愿转化为贷款用户，特别是独生子女家庭.
（对定量变量中的年领、收入、信用卡还款额和房屋抵押贷款与是否开通贷款的关系进行探究）
综合来看，各阶段的年龄的贷款意愿都相差不大，相对来说区间在(32.0, 39.0]的客户意愿较强
对收入分层
对抵押值分层
从saas运营中看看 B端用户如何拉新
从网上有很多关于c端用户拉新、如何提高用户活跃度以及提高留存的，却很少有关于针对b端用户拉新以及提高留存的。本人有幸从c端用户运营跳槽到做saas系统的b端用户运营，曾用c端用户运营方式做b端用户运营，出现结果就是坑有点多，所有从b端用户运营角度看看如何对b端用户进行拉新。
我们做的是一个saas系统，针对针对汽车后市场修理用户的，软件主要的用途就是赋能修理厂、连锁店用户，从不同角度提高工作效率，节约内部成本，不对接进销存，和用户互动。前期主要拉新，重点目标对象就是修理厂、快修快保、美容店、社区店。
1、员工地推。
从上门拜访，到安排用户体验，到用户购买，以及购买后操作服务，1个月下来，效果成效不好，人均每月不到10家用户购买。集中阻碍老板常常不在店里、对品牌认知度不高、购买意愿不强，可能本身公司系统软件操作流程有点复杂。
2、线上推广。
我们尝试从公司官网、微信号，以及行业媒体中做软件体验、用户下单，实际上线上最后成为用户咨询平台，服务平台，下单用户几乎很少。
3、借助上游。
我们开始寻找修理厂上游配件商进行合作，就是通过设置和配件商捆绑，通过配件商渠道、把软件推荐上修理厂，通过我们服务人员进行上门服务等措施，这样下来前期合作效果很明显，最好人均每月30家。
4、会销展销
我们开始在行业展销会上进行会销，通过推介、讲坛、以及路演的方式进行产品销售，单从会议投入和产出来看，ROI结果还是不错的。
5、其他方式
我们开始尝试联合一次软件公司、在行业经销聚集地进行渠道营销，联合主要是节省费用，同时完善活动内容。
从以上渠道拉新来看，从ROI上看，最好的是会销和展销，从用户体验上看，员工地推最好，从推展新用户数量上看，借助上游拉新数量最多。数据上考虑到公司关系，暂不上传图标。
a、免费促销活动拉新对小b不一定适合
我们从通过一些渠道通过免费赠送方式进行拉新，发现效果不是很好，很多用户没有用，很来调查下来，发现，很多小b用户觉得反正是免费的，用不用很不在乎，其二，小b端实际上决策是老板做的，但实际上使用是店里的员工和技师，技师觉的用起来不顺手，用起来不习惯，嫌麻烦。导致最后就是软件使用率极低。
b、建群也不一定适合小b端
当初，我们为了提高用户活跃度，建立口碑，建起了大大小小不少群，实际效果有时候适得其反，经常发展店里老板和技师反馈内容不一样，用户客户之间可能存在竞争关系，处于业务保密，不适合交流最后只保留意向客户群，其他群开始关闭，同时进行对小b端进行分类建qq群，用于学习和交流。
c、纯线上化不适合小b端
我们曾经把我们售后服务全部线上化，上课，视频教程进行教学操作，最后发现用户活跃度不高，最后开始把内容进行分类，部分线上，更多把重心开始线下服务，教学，以及上门服务。
垂直行业用户，尤其小b端，要想快速切入市场，一定找出一种能给小b用户能快速上手、立马有效果的工具或者软件或者营销策略，比如所谓快速验车大师、会员集客营销、集采模式等。
小b用户是理性的，又是很注重短期利益的，同时多重身份的组合的，拉新过程中，针对不同身份要采取不同渠道引导，同时采取不同策略，避免身份不同引起交叉干扰影响。
企业处于用户钟子期，一定侧重用户口碑的传播，一定通过不同行业渠道进行用户证言的传播，用户影响力是不可小觑的。
怎样算知乎拉新量
运营数据分析-拉新的5个指标

蓝莓孵化营
工业大学管理系
来自专栏职场管理
有两位内容运营的同学，有一天领导问他们最近的产品情况怎么样。 其中一位运营的同事汇报的表现很不错，“每天都有很多人互动和称赞”，另外一位运营回答说产品有问题，“用户都不怎么会将内容分享出去”。
如果你作为专业的平台运营，你应该相信谁？
我想这两位同学你应该都不会相信，甚至还会很暴躁，因为他们的表述，几乎没有一点点的数据分析意识。 现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话：
如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。
为了能够让数据驱动业务增长，我们需要制定业务的衡量标准，用统一的衡量标准来定义和评价业务，这个统一的标准在数据分析中叫做指标。
案例中的两位内容运营如果能够以互动率和点赞率、分享率这 3 个产品数据指标来向领导汇报自己的运营工作的话，或许就能够在领导心中留个好印象了。
了解和使用指标是数据分析思维的第二步，我们需要基于具体的业务需求设定能够驱动产品增长的指标。（Ps：数据指标是由用户基础数据字段处理加工而成，详情请看上一节课）
按照比较受大家认可的 AARRR 产品增长模型，我们可以将指标分为五大类：拉新指标、活跃指标、留存指标、转化指标、传播指标。
5个产品的拉新指标
运营通过渠道投放让“用户”接触到产品，当“用户”觉得产品不错就会去下载它，打开产品发现里边的内容蛮适合自己，“用户”就会注册产品，最终成为产品真正的用户。
以上是绝大部分运营都会经历的拉新过程，如果你想监控整个过程，并且评估拉新的执行效果，那么你就需要设置一些考核的数据指标，使得数据增长的数据健康、合理性。
1）浏览量
俗称曝光量，指的是产品的推广信息在朋友圈、搜索引擎、应用商店等渠道渠道中被多少用户看到。与浏览量相对应的是点击量，它们俩的比例在业内有一个专业词汇 CTR（CRT=点击量/浏览量），很多广告平台会用 CTR 来评估广告质量。
2）下载量
指的是 App 的安装次数，是衡量拉新效果的结果指标。不过，App 下载其实是一个中间态，为了让产品从曝光到下载有一个高转化，你需要注意应用大小、介绍文案的打磨。
比如游戏类 App，为了避免怕漫长的下载时间造成玩家流失，会选择让用户下载后以补丁形式完成全部素材的加载。
3）新增用户
下载并不是意味着就是用户，如果某个“用户”只下载了并没有注册，那它就是一个无效的用户。对于用户的界定，每个产品是不一样的，大部分的产品是用户注册了 App，就被定义为用户了，比如知乎、微博、小红书、百度贴吧。
图片来源于：百度，仅做示例
4）获取成本
用户获取必然涉及成本，而这是运营新手最容易忽略的。目前常见的成本的计算方式有 CPM（千次曝光成本）、CPC（单次点击成本）、CPA（单次获客成本）。
综合以上，还要注意把控数据的真实性，进行数据的校验、监控、排查，数据设备的监控，防刷机制。
发布于 3 年前著作权归作
关于客户拉新数据和拉新顾客的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
发布于：2023-04-11，除非注明，否则均为原创文章，转载请注明出处。