新零售系统如何引流获客(上)

不少企业在引流获客上一直有疑问,不知道该如何去做,今天就跟大家分享一下新零售系统如何引流获客。

一、客户的沉淀

传统企业客户沉淀的困境

传统企业大多都会遇到客户无法沉淀的问题,总结原因如下

1、不善于做客户沉淀,没有经验,没有方法

2、沉淀到微信公众号或导购个人微信,存在跳出率低,员工离职客户流失的问题

有做客户引流沉淀意识的企业,也不外乎就是让客户扫码关注公众号和个人微信,公众号在客户微信那里的跳出率其实相当低,原因就是,大家的公众号关注的都比较多,消息也较多,而大部分都会屏蔽消息,这样通过客户再次裂变客户的可能性就大大降低了。另外,个人微信因员工离职等因素也会导致客户流失

3、缺乏统一的、规范化的营销方式和手段

比如公司策划了一些营销活动需要人为沟通推动转发一些活动信息,这些活动转发的不规范,且难以追踪统计的效果,就会导致后期迭代营销计划难度加大,因为无法准确统计上一次的拓客、交易等数据。

Javashop新零售系统解决方案

1、基于企微SCRM的新零售系统

针对这些问题,Javashop的新零售系统是依托于企业微信的,对接了相应的api来管理管理,也就是企微SCRM。

2、解决员工离职导致客户流失的问题。

基于企业微信的客户关系是绑定到企业的,而不是绑定到某个员工,这首先解决了员工离职客户流失的问题。

3、客户微信端直接跳出消息

通过企业微信的API可以实现将促销方案直接推送到客户的微信,这个是以微信消息的形式直接在客户的微信跳出的,这样解决了营销信息在客户微信那里跳出率不高的问题。

Javashop新零售系统中,具体的引流获客相关的功能有:好友裂变、加友任务、渠道活码、欢迎语等

好友裂变 

好友裂变是通过导购的好友去裂变、引流。流程是总部策划发起活动,设置奖品已经裂变条件和阶梯,比如助力10个人奖励1瓶洗手液,助力20个人奖励1箱牛奶。

总部还可以选择全部门店一起参与,或某个门店某些导购参与。

活动发布之后,相应的导购会在企业微信收到这个活动的消息,这个消息是一个小程序的形式,导购的裂变操作也很简单只需要分享这个小程序给他的好友,他好友收到这个小程序消息,有总部策划好的文案,比如:

”你好,我们正在进行10.1加友奖不停活动,只要邀请10位好友添加我的微信,即可领取奖1箱牛奶品!奖品限量100份,先到先得哦!快去分享你的专属海报"

海报是一个加这个导购为企业微信好友的二维码,客户加友成功后即助力成功了,然后这个好友可以继续分享这个活动给他的好友,实现裂变。

好友裂变是一个非常有效的引流手段,也能明显感受到SCRM的特征,就是“社交” 社,也就是SCRM中的S,Social ,就是指社交渠道引流和社交互动盘活。

加友任务

为了进一步扩充企业私域客户池,将已经是商城会员但还不是企业好友指派给导购去添加好友,在线上线下一体化运营的的过程中会出现这样的情况:线上的运营促销引流来的客户已经是线上商城的会员了,但没有沉淀到企业微信中,没有和企业的导购建立绑定关系,没有这种绑定关系就无法利用社交化的手段“促活转化”提高复购率,通过加友任务,企业可以设置一定周期内自动把商城中的还没有绑定导购的会员推给指定导购,让他去加好友。

一旦导购和客户绑定了好友关系,就可以充分利用社交手段去促活转化了,而且这些复购行为都会给导购产生佣金,所以导购是有很大的动力去做这些事的,以后的文章专门来讲讲新零售系统如何做促活转化的。

在下篇中我们再分享渠道活码和欢迎语相关功能,欢迎关注评论点赞。

也欢迎使用我们的新零售系统体验相关的功能。

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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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