APP营销你一直用错的二八法则和的CLV(客户生命周期价值)策略

　　你知道么，80％的用户在下载应用程序的三个月内流失？这是因为大多数APP的受众都是面向大众，而没有找到精准人群。

　　通常来说，APP营销的目标是尽可能多地满足消费者的需求，并希望能以高于平均水平的比例进行招聘。但营销人员面临的一个挑战是，如今，许多战略都是与高级用户目标和增长无关的指标驱动的。

　　更具体地说，APP程序的营销人员没有策略性地使用可用数据来提供高效的用户体验，最终提高业务盈利能力。

　　如今，营销人员需要从传统的追踪指标，转向衡量有助于保持和增长的东西。越来越多成功的公司开始投资以客户为中心的指标，如CLV(客户生命周期价值)，以获得智能的、以消费者为中心的洞察，不仅能识别最有价值的客户，而且还能通过关键的行为和偏好来持续改善消费者的体验和过程。

　　CLV比单独应用程序更重要。它帮助应用程序和其他接触点协同工作，提供增值的、有凝聚力的体验。

　　CLV度量消费者在其生命周期内对业务所代表的价值，而不仅仅是单个事务或接触点，这最终是客户体验的定义。它是顾客在整个生命周期内对你的品牌所拥有的所有时刻的总和，营销和客户参与现在是跨职能的任务。

　　并不是所有的应用程序用户都是正确的用户。利用Pareto原则（Pareto principle 即帕累托法则，又称80/20法则、马特莱法则、二八定律、帕累托定律、最省力法则、不平衡原则、犹太法则。意大利经济学家帕累托提出的。法则认为原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间本来存在着无法解释的不平衡），可以假定80%的业务价值是由20%的活跃用户造成的。虽然这些百分比并不是标准的，但他们确实强调需要识别和培养驱动APP业务的重要客户。

　　不能使用传统的广撒网营销策略，吸引尽可能多的用户在保持合理的活性，CLV与人工智能（AI）和机器学习的重点营销和开发商有针对性的参与和成长。这个想法是通过投资更多的增值用户体验和个性化报价来驱动利润。这样做有意识地与关键客户建立有意义的关系。

　　不幸的是，今天的客户体验很大程度上是孤立的。营销、移动、店内、电子商务、数码等都不合作，也不针对相同的客户和市场数据进行操作。但随着人工智能和机器学习与智能CLV计划的结合，这一切都将改变。

　　当目标是提供有针对性的综合体验时，不仅仅是在应用程序中，而是在整个每个接触点和整个生命周期中，公司创建的是一个真正以客户为中心的方法。 然后，AI帮助品牌获得对客户行为和期望更完整，对共同看法的理解。

　　此外，AI驱动的客户中心促进跨功能协作和数据共享，通过设计，提升客户体验，以及CLV和业务增长。

　　AI/机器学习平台在正确的方向上提供了智慧的见解。成功的品牌研究了一直以来，最高价值的客户收入，以及管理这些关系的成本。他们研究了所有渠道的CLV，以获得对所有交互中高价值行为的整体看法。当系统能够分析高值用户的重要特征时，可以学习如何优化CLV。

　　例如，为了获取潜在的高价值客户，AI/机器学习使用现有的高价值客户的数据来优化活动和接触方式。一项针对零售银行业务的研究发现，每次客户来电或拜访时，银行都要花4美元。然而，如果消费者可以通过应用程序完成交易，只需花费10美分。

　　关键是要以消费者喜欢和欣赏的方式提供服务。当我们的任务是识别摩擦点和新机会时，人工智能和机器学习将会有多大的发现。

　　获得一个新客户比保留一个客户要花更多的钱。赢得了CLV和AI优先级的品牌正在起草剧本。他们建立一个以客户为中心的概念。

　　在店内、数字和移动之间打开大门，这样团队就可以专注于一个清晰的业务目标，而不是单个的度量标准(例如参与或点击)。

　　将面向客户的组与业务结果(如CLV)结合起来，促进跨功能的协作和数据共享，以便在所有的接触点上集成客户的整体视图。

　　了解他们最看重的客户是谁，他们在其过程中所获得的收入，以及管理这段关系的成本——跨越所有渠道。

　　人工智能和机器学习都是通过使用现有数据而非认知偏差来提高的。系统学习的越多，它就越优化。

　　最后，并不是所有的客户都是平等的。通过识别那些驱动价值的人，如何以及为什么，学习如何设计和交付个性化的价值，并提升客户的参与度和经验，以不断发展业务。

作者：admin

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