活动营销消费频率

A. 营销活动安排的频率与时间长度应怎样把握

营销活动的最终目的是赢得市场的认同。
所以营销活动安排的频率和时间长度都要根据市专场来属决定。
总的说来，营销活动的安排要考虑一下因素：
1.市场客观因素。大的方面比如国家经济发展的速度与质量，小的方面比如季节等因素。
2.产品。看你营销的产品是什么类型的，根据不同的产品制定不同的营销策略，频率和时间跨度。
3.企业自身的实力。预算够不够，也是决定营销活动安排频率和时间长度的重要因素。

总之，没有最好的营销，只有最适合市场的营销！
好运！

B. 服务市场营销的要素主要是什么

4P理论的营销四要素：产品（proct）价格（price）渠道（place）促销（），4p理论是营销策略的基础。

1、产品组合

它主要包括产品的实体，服务，品牌和包装，是指企业向目标市场提供的商品和服务的集合，包括实用性，质量，外观，样式，品牌，包装和规格以及服务和保证。

2、组合计价

它主要包括基本价格、折价、付款日期和贷款条款，是指公司追求销售其产品所获得的经济回报。

3、分布分布

位置通常称为分布组合，它主要包括分销渠道，仓储设施，运输设施和库存控制，代表了公司组织的进入和到达目标市场的活动，包括途径、环节、场所、仓储和运输等。

4、促销组合

它是指企业使用各种信息载体与目标市场进行通信的通信活动，包括广告，人员销售，业务推广和公共关系。

以上4P（产品，价格，位置，促销）是可以在营销过程中控制的因素，也是企业开展营销活动的主要手段。它们的具体应用构成了企业的营销策略。

(2)活动营销消费频率扩展阅读：

活动营销分三类：

1、企业活动营销

活动营销通常是企业营销的致胜法宝，企业通过投资主办活动，并以活动为载体，以产品促销、提升品牌、增加利润为目的而策划实施的一种营销手段和营销模式。

企业活动营销的形式有产品推介会、发布会、路演、促销活动、赞助各类赛事论坛、系列主题活动等等，借助活动营销可以提升企业的媒体关注度和消费者体验与沟通。

2、城市活动营销

活动营销是城市营销的有效手段，通常是指城市有计划、有目的的策划或申办某项大型节会、赛事、论坛等形式的活动，并围绕活动的策划和组织对城市的文化进行挖掘、对城市的基础设施进行改造、对城市的环境进行优化、对城市形象和品牌进行宣传推广，最终借助活动促进城市经济的发展和品牌价值的提升。

3、非营利组织活动营销

非营利组织主要在中国由政府运营，主要依靠公司或公共捐赠来运营，所谓捐赠主要是出于道德驱动的行为，是善行，而捐赠者基本上不考虑其经济收益。

大多数捐助者已经成为无名英雄，实际上，非营利组织可以使用活动营销来增强道德驱动力和收益回报；通过活动整合社会资源，媒体资源和明星资源，活动的影响力不但增加了自身的宣传力度，而且利用活动平台回报了赞助企业，提升了赞助企业的品牌知名度和声誉，并实现多赢。

C. 如何搭建会员营销体系(会员营销二）

会员营销体系是会员营销的顶梁柱，并成为品牌营销的重要内容。

上次的（会员营销一）中，我们已经清晰的了解了会员和会员营销是什么，会员营销能给餐饮企业带来哪些价值。那么会员营销体系怎么搭建呢？

古人有言：知己知彼百战不殆。 我们做的是会员营销，首先需要对本企业的会员有清晰的了解，才能根据会员的痛点和消费情况策划营销活动，搭建会员营销体系，这样的会员营销活动才能达到较为可观的营销效果。

但是怎么对消费用户精准分析，搭建会员营销体系呢？

在企业管理中有一个管理术语叫 CRM系统（客户关系管理） ，网络解释的是 企业通过富有意义的交流沟通，理解并影响消费用户行为，最终实现提高消费用户获得、消费用户保留、消费用户忠诚和消费用户创利的目的。

放在餐饮行业的会员营销体系的搭建中，简单说指企业通过和顾客的互动， 吸引新顾客——沉淀新顾客——培养已有新顾客转为忠实顾客的循环模型。 企业运用市场营销工具，给顾客提供精准创新式的个性化服务，进一步促进企业和顾客的关系连接，提升品牌影响力，形成口碑营销。

今日密码君向大家介绍一种分析消费用户便于搭建会员营销体系的相对简单可行有效的方法： RFM分析模型。

RFM分析模型是顾客管理中的经典方法，它用以衡量消费用户的价值和创利能力，是一个典型的消费用户分群。

它根据用户消费的三个核心指标： 消费金额、消费频率和最近一次消费时间，以此来构建消费模型。

通过这三项指标，我们很容易构建出一个描述用户消费水平的坐标系，以三个指标形成一个数据立方体：

坐标系上，三个坐标轴的两端代表消费水平从低到高，用户会根据其消费水平，落到坐标系内。当有足够多的用户数据，我们就能以此划分大约八个用户群体。

比如用户在消费金额、消费频率、最近一次消费时间中都表现优秀，那么他就是重要价值用户。

如果重要价值用户最近一次消费时间距今比较久远，没有再消费了，他就变成重要挽留用户。因为他曾经很有价值，我们不希望用户流失，所以运营人员和市场人员可以专门针对这一类消费群体唤回。

图中不同的象限区域，都对应不同的消费人群。大家是愿意简单地视为一体去运营，还是根据人群区别对待呢？

这就是RFM模型，曾经在传统行业被频繁应用，而在以消费为主的运营体系中能够移植过来为我们所用，它既是CRM系统的核心，也是消费型用户分群的核心。

如何运用RFM分析模型，分析消费用户，将消费用户分群，对会员进行管理，搭建会员营销体系进行精准营销呢？

通过会员营销体系的搭建，企业可精准地发展会员，为会员用户提供差别化的服务和精准的营销，提升产品口碑传播速度，形成品牌效应，促进客户对产品的忠诚度和回购率，增加企业利润。

让你的产品拥有独特的粘性

用西贝举例，西贝企业用CRM系统用户端不同的展现方式和不同场景不同消费习惯的消费群体建立联系，增加了企业自身的曝光率，也较全面地满足了不同消费习惯用户的需求。

有了一定的消费用户后，西贝便可以根据RFM分析模型分析消费用户群体，根据消费用户的： 消费金额、消费频率、最近一次消费时间这三个维度，精准地分析出消费用户的习惯和对企业利润的贡献。

根据数据分析，可具体分出： 重要挽留顾客、重要发展顾客、重要保持顾客、重要价值顾客各是哪些。 在其基础上，根据不同分层的顾客，做出相应的顾客挽回与维护的营销活动，晋升顾客对企业的体验层次，发展会员用户的生命周期，提升消费用户的忠诚度，使消费用户的价值最大化，为企业带来最大的价值。

良好的会员体系，能够很好地通过拉新方式，降低企业宣传成本，快速地吸引客户进行消费体验，提升新消费用户留存的可能性，加大了普通用户成长为消费用户的可能性，同时企业可获得会员完善的资料，进行数据沉淀和分析。

在此基础上，可提供优质的会员关怀服务，增加会员用户的粘性，提升复购率，起到互动作用。 一个不断更新与完善的会员营销体系，是企业口碑营销，提升品牌营销力的关键所在。

欢迎更多人加入餐饮密码，一起交流分享成长！

D. 门店怎么做营销活动

做营销活动主要还是要看商家的目的，咱们不能为了做营销而做营销。

做营销活动，一般会有如下几个目的：
1、引流拓新客
2、提高客单价
3、增强顾客粘性

下面分别说说这几类活动怎么做：
1、引流拓新客
1）新店开张随天数递减折扣
活动玩法：新店开张第一天，全场8折，第二天全场85折，第三天全场9折，第四天至第七天全场95折，第八天之后恢复原价。
限于刚开的店铺，随着折扣力度减小，引流的效果会越来越弱，这属于正常现象。如果产品品质好，复购率不用担心。
2）前100名到店送礼品
活动玩法：店铺营业当天，前一百名到店消费的用户免费领取小礼品。
这种活动多见于商家重大节点时，比如国庆活动、周年庆之类的。通过送礼品，可以锁定当天的流量至少有100人次，避免当天因客流量少给商家造成的尴尬。
3）5元选购区
活动玩法：5元钱办理会员，当天5元选购去的产品可以任选一件。
适用于水果店、生鲜店，设立5元选购区，只要办理了会员的顾客，可以在5元区任选一件价值超过5元的产品。
4）熟人介绍可打折
活动玩法：让用户留手机号加入会员，之后有朋友来消费，报他的手机号享受9折。
熟人打折让用户有了面子，当有其他人问用户哪家店比较好时，他一定会推荐这家报自己号码可以打折的店。
2、提高客单价
1）买5份送1份
活动玩法：活动期间，购买5份产品，赠送1份。
适用于高频刚需产品，比如母婴店，就可以选奶粉、尿不湿这类刚需高复购产品，做买4送1、买5送1、买10送3等活动。
2）充值返利
活动玩法：开通会员卡，充值500，返100元；充值1000元，返300元。
多见于美业，其次，童装店、超市也可以做，充值返利的金额根据利润率来定。
3）满减、满送、满额抽奖
活动玩法：消费满200元，减20元；消费满200元，送礼品；满200元可以抽奖
满额活动是提高客单价的神器，在各行各业都很常见，虽然顾客也知道这些套路，但还是会经不住诱惑去想办法凑单。
3、增强顾客粘性
1）买一送一
活动玩法：活动当天买了一份，赠送第二份，第二份需要在指定日期领取。
这类活动和5折有着本质的区别，活动当天不能领取，目的就是让客户有第二次进店的机会，而第二次进店大概率上又会产生其他消费，大大增加了复购率。
2）集卡活动
活动玩法：每消费一次（消费金额超过多少金额），赠送一张笑脸卡（或盖章），集齐五张卡，获得免费消费一次的机会，或者获得大额抵扣券。
当顾客获得了一次笑脸卡，那么他会一直记得这个事情已经完成一部分了，只需要再完成几个步骤就能得到优惠，那么顾客大概率会继续来消费，甚至大大增加消费频率。
3）买单时送代金券
活动玩法：在结账时送上代金券，代金券在下次消费时可以使用。
顾客拿了代金券，等于得了一个好处，但是这个好处只有在你店里消费的时候才能实现，那么客户心里就会一直想着要去实现这个好处，大大增加了来店消费的概率。

E. 数据精准营销的七个关键要素

数据精准营销的七个关键要素
说到大数据精准营销，不得不先提个性化的用户画像，我们针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，刻画TA的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。

01用户画像
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：
用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座
用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好
用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分
用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次
用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。
1.采集和清理数据：用已知预测未知
首先得掌握繁杂的数据源。包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。这个是累积数据库；这里面最基础的就是如何收集网站／APP用户行为数据。比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当用户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的所有浏览行为，然后持续分析浏览过的关键词和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。还可以通过分析朋友圈，获得非常清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。
我们用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，不但可以巩固老会员，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。
2.用户分群：分门别类贴标签
描述分析是最基本的分析统计方法，描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数，范围，数据来源。指标统计：把分布，对比，预测指标进行建模。这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。
在分析阶段，数据会转换为影响指数，进而可以做"一对一"的精准营销。举个例子，一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜，晚上6点回家做饭，周末喜欢去附近吃日本料理，经过搜集与转换，就会产生一些标签，包括"80后""生鲜""做饭""日本料理"等等，贴在消费者身上。
3.制定策略：优化再调整
有了用户画像之后，便能清楚了解需求，在实际操作上，能深度经营顾客关系，甚至找到扩散口碑的机会。例如上面例子中，若有生鲜的打折券，日本餐馆最新推荐，营销人员就会把适合产品的相关信息，精准推送这个消费者的手机中；针对不同产品发送推荐信息，同时也不断通过满意度调查，跟踪码确认等方式，掌握顾客各方面的行为与偏好。
除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。反复试错并调整模型，做到循环优化。
这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，最后追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。
我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别。数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学习集、训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更推荐使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。
02数据细分受众
“颠覆营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题：如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？
以往的方法是这样的：评估网络问卷大约是5%的回收率，想要保证收到200份的问卷，就必须有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。
但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：
精准挑选出1%的VIP顾客
发送390份问卷，全部回收
问卷寄出3小时内回收35%的问卷
5天内就回收了超过目标数86%的问卷数
所需时间和预算都在以往的10%以下
这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%？那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化"，利用数据得出，A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。
举例来说，有的人在上班路上会打开邮件，但如果是开车族，并没有时间填写答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的时间会玩手机，填写答案的概率就高，这些都是数据细分受众的好处。
03预 测
“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。
当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户，这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。
我们再说一说营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销1.0”时代，以产品为中心，满足传统的消费者需求，而进入“营销2.0”，以社会价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求。进入营销3.0的数据时代，我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，提高投资回报比。

大数据下的营销颠覆经典的营销4P理论，Proct，Price，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。在大数据时代，线下地理的竞争边界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大数据，从顾客真实交易数据中，预测下一次的购买时间。 营销3.0时代关键词就是“预测”。
预测营销能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。以上图为例，你可以将营销活动的目标受众锁定为20万潜在客户或现有客户，其中包括特定产品的大多数买家（4万人）。你还可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群（比如20% 的客户），而不是整个客户群，进而优化你的支出。
过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她最后的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，最后生成客户终身价值（CLV）。预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。
04精准推荐
大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是最好的服务。
数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。
05技术工具
关于预测营销的技术能力，有几种选择方案：
1、使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具；
2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；
3、评估并购买一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。
但无论哪条路，都要确定三项基本能力：
1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；
2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；
3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。
06预测模型
预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（最近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。“过去的成绩不能保证未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。
我们聚焦的预测模型，就是为了在最短时间内对客户价值产生最大影响。这里列举一些其他模型参考：
参与倾向模型，预测客户参与一个品牌的可能性，参与定义可以多元，比如参加一个活动，打开电子邮件，点击，访问某页面。可以通过模型来确定EDM的发送频率。并对趋势做预测，是增加还是减少活动。
钱包模型，就是为每个客户预测最大可能的支出，定义为单个客户购买产品的最大年度支出。然后看增长模型，如果当前的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要去发现这些市场。
价格优化模型，就是能够去最大限度提升销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有最大的影响。
关键字推荐模型，关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。
预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。
07AI在营销领域的应用
去年人工智能特别火，特别是深度学习在机器视觉，语言识别，游戏AI上的突飞猛进，以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作，我个人是对新技术有着强烈的兴趣，也非常看好新科技，数据与现实的关联。
我以前在国外零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”，当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通，有打折优惠，只需要填个手机号和邮箱，后面就可以针对我的购买记录做营销活动，而当我下次进来，他们就让我报出电话号码做消费者识别，当时我想如果做到人脸识别，岂不是更方便，刷脸就可以买单。而这个场景在去年也有了实验，蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人，叫蚂可Mark，据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。还有VR购物，Amazon推出的无收银员商店Amazon Go，通过手势识别，物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。
针对营销领域，主要有以下三种预测营销技术：
1、无监督的学习技术
无监督学习技术能识别数据中的隐藏模式，也无须明确预测一种结果。比如在一群客户中发现兴趣小组，也许是滑雪，也许是长跑，一般是放在聚类算法，揭示数据集合中 真实的潜在客户。所谓聚类，就是自动发现重要的客户属性，并据此做分类。
2、 有监督的学习技术
通过案例训练机器，学习并识别数据，得到目标结果，这个一般是给定输入数据情况下预测，比如预测客户生命周期价值，客户与品牌互动的可能性，未来购买的可能性。
3、强化学习技术
这种是利用数据中的潜质模式，精准预测最佳的选择结果，比如对某用户做促销应该提供哪些产品。这个跟监督学习不同，强化学习算法无须仅需输入和输出训练，学习过程通过试错完成。
从技术角度看，推荐模型应用了协同过滤，贝叶斯网络等算法模型。强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。最近Google的一个AI团队DeepMind发表了一篇名为《学会强化学习》的论文。
按团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者叫做能解决类似相关问题的归纳能力。除了强化学习，还在迁移学习。迁移学习就是把一个通用模型迁移到一个小数据上，使它个性化，在新的领域也能产生效果，类似于人的举一反三、触类旁通。
强化学习加上迁移学习，能够把小数据也用起来，我认为是很激动人心的，通过AI来创造AI，数据科学家的部分工作也可以让机器来实现了。