如何向买过摄像头的老用户,推销它们的扫地机器人和智能门锁产品?
这就是交叉销售(或关联销售)的话题了。
对这种可选消费品,单价又高,盲目群发推销效果是很差的。他们也试过了。怎么办呢?
后来我们接手,先分析了购买摄像头的老用户的时间,频次,金额,性别以及活跃度情况,然后分类分群,分不同话术,产品进行推销。还根据关联销售产品的价格梯度,进行分阶段的推销。比如智能门锁卖999,但是扫地机器人3999,很明显价格越高,需要信任越高,决策难度越大。所以针对购买过1次的老用户,先推价格低的;针对购买过3次以上的老用户,尝试推价格高的扫地机器人。
这样,通过精细化策略设计,第一阶段测试下来,关联销售的转化率很不错,比他们原来的盲推转化提升59%。
交叉销售(Cross-selling)和关联销售(Upselling/关联推荐)是提升客户价值、增加收入的重要手段,尤其在新产品推广中能有效利用现有客户资源。
但是怎么做呢?今天就给大家分享结合数据驱动、客户体验和产品组合设计,执行落地,这4步怎么做?
一、底层逻辑和明确目标
1、核心逻辑:基于用户的需求,信任,时间来排序。基于购买行为和数据洞察,提供互补或高价值的产品组合。比如识别需求强弱,买过摄像头的,说明安全意识强,这个时候对带猫眼的智能门锁,需求就会强一些,也容易接受;所以我先对这类用户推智能门锁。这是判断需求的一种方法。
2、交叉销售:向客户推荐与已购产品相关的其他产品。
3、关联销售:通过捆绑销售、升级选项或场景化推荐,提升客单价。
二、 数据驱动客户洞察
这个环节就是通过数据分析客户需求,这里可以从3个方面着手
1. 把客户分类:
- 使用 RFM模型(最近购买时间、购买频率、消费金额)识别高价值客户。
- 通过 聚类分析 将客户按兴趣、购买历史分组。
-通过场景分类,比如居家场景,办公室场景,工厂场景
2. 购买行为分析:
- 利用 购物篮分析(Market Basket Analysis)挖掘高频关联商品(如“啤酒与尿布”)。
- 分析客户旅程中的触点,识别交叉销售机会(如复购周期、浏览未购商品)。比如买了摄像头,它需要到APP上查看(触点),需要保留视频,可以购买云存储服务。
3. 预测模型:
- 用机器学习预测客户可能感兴趣的新产品。
这个部分是最关键的,交叉销售就是要找到精准用户,精准场景,后面才好组合产品,设计策略和话术。
三、设计高转化率的产品组合
我觉得这里有个误区,不一定要图高利润,高单价,而是提高转化率。产品组合我给你介绍3种策略。
1. 互补型组合:
- 硬件+耗材(打印机+墨盒)、主产品+配件(手机+保护壳)。
- 场景化捆绑(野餐垫+保温箱+便携餐具)。
2. 价格锚定策略:
- 设置“基础款+升级款”选项(如普通会员 vs 高级会员)。
- 推出套餐价(单买¥100,组合¥150,立省¥50)。
3. 动态推荐规则:
- 实时根据客户浏览/加购行为推荐关联品(如电商购物车页面的“你可能还需要”)。
四、落地执行的6大策略
我们当时给客户做交叉销售,用的是“短信+企微”,“AI电话+短信+企微”渠道组合。当时正好也结合私域团队一起来做。
除此之外,还有些常用的渠道可以做。
1. 线上渠道:
- 电商平台:在商品详情页、购物车、结算页嵌入推荐模块(如亚马逊的“Frequently Bought Together”)。
- 个性化推送:通过EDM、APP消息推送基于用户行为的关联商品。
2. 线下渠道:
- 货架陈列关联(将咖啡胶囊摆放在咖啡机旁)。
- 收银台推荐小件高毛利商品(电池、口香糖)。
3. 促销杠杆:
- 满减激励(满500元加购新品立减50元)。
- 赠品驱动(购买新品A赠送关联品B的试用装)。
4. 会员体系:
- 针对高等级会员提供专属捆绑折扣(如Costco的“会员专享套餐”)。
- 积分兑换关联新品(用积分+现金换购)。
5. 人工干预:
- 客服主动推荐(电话回访时介绍新品权益)。
- 销售话术培训(强调组合价值,如“80%客户选择加购延保服务”)。
6. 场景化内容营销:
- 制作使用场景视频(展示新产品与旧产品的协同效果)。
- 用户案例故事(“如何用A+B提升效率”)。
五、避坑注意指南
1. 避免过度推销:推荐需符合客户真实需求,否则可能引发反感。
2. 测试迭代:
- A/B测试不同推荐策略(如捆绑vs折扣)。
- 监控转化率、退单率等数据,及时调整。
3. 供应链匹配:确保关联产品库存协同,避免缺货导致体验下降。
六、直接效果评估指标
- 交叉销售率:购买新品的老客户占比。
- 客单价提升:组合销售后的平均订单金额变化。
- 客户生命周期价值(CLV):长期重复购买贡献。
通过数据洞察精准定位需求,设计符合场景的产品组合,并嵌入客户旅程的关键节点,能显著提升新产品的交叉销售成功率。
核心在于:用对的数据,在对的场景,给对的人推荐对的产品。
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