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激活亚马逊上老客户的方法?

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目前老客户数量已经有一定的基数了,问题:
1、对于老客户的进一步开发管理,除了站内信,折扣,还有什么更好的方法?
2、另外发站内信要从哪几个方面写比较有效?
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吱欧周 - 跨境零售伴读小书童

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大家好,我之前提交的答案我不能继续编辑了!!!! 在这里再续码,同时心中几十万匹草泥马向苏哥奔去。
已经没有心情在整理下面的格式。
 --------------  割啊割  --------------
 

扯了白天都没回答问题,为了这种精神你该点个赞 ……
激活老客户,不是激怒,当然也不能激死。作为一只站内狗,我是完全不懂站外的内容和操作,我的条件和情况(前面已经简单介绍过3点……恩,4点),就只能是使用站内现有的功能来尽可能的达到目的。
站内无非就只能使用站内信来跟买家接触和沟通,对于邮件和站内信我的一管宗旨都是不群发邮件,尤其是不群发垃圾邮件。
要做到这点就只能是对你的老客户进行信息的归类和分析,到目前为止我的操作也只是到了客户信心收集整理,不过我会边做边写,定期来更新这个回答。 
下面的内容不涉及『激活』这个主题,但也算是围绕着激活的这个目的而做的一些铺垫,存量客户信息整理。

要联系客户,邮箱信息是关键,所以在亚马逊后台现有的各种报表中找出能给你客户邮箱的报表,我全FBA,**报表在【report — fulfillment — amazon fulfilled shipments】**。
因为我从未进行过收集整理,所以这里会存在增量客户信息和存量客户信息,其中工作量比较大(相对比较大)的是存量信息。 (就是在今天之前跟你有过交易的客户信息)
 
大致给自己规划了如下工作内容:

存量客户操作:选择一个时间点(我选择2015-12-31),一次性将平台上历史客户信息收集整理,数据入库或者excel(为后面方便交流,我用『客户维护表』来称呼这个长期维护和整理的excel文件。);
【report — fulfillment — amazon fulfilled shipments】报表,使用exact dates筛选出当天之前(或未来某天的日期,作为存/增量时间节点),下载后可得到原始表格。
(本屌去年4月才开始入行)2015年4-12月的每月报表,共9分报表,挑出目标数据,录入到客户维护表中。
增量客户操作:建立定期收集整理计划,每月最后一天将当月信息补充录入客户维护表中;(当然你也可以设置为每周或者每10天,这个下载报表可以选择日期范围,但最大日期范围是1个月)
元信息(客户维护表中的主要信息): ${Name}、${Email}、${SKU}、${SKU-Flag}、${Prime}、${Reviewer}、${Purchased Date} 



关于上述的原信息这里做个介绍,各位也可以根据自身业务的需求来增加内容,当然越多信息你后期可对老客户进行分类的纬度就更多,不过工作量也会增加不少。

**${Prime} - 用来标记是否是amazon prime会员,享受全场包邮:**

amazon fulfilled shipment report中shipping-price = 0;amazon fulfilled shipment report中shipping-price字段为空;(本屌对于大多数ranking 1000以上的top reviewer喜欢用送的方式,通过create fulfillment order进行直接发货,不使用promo code交易的订单,都属于是top reviewer,top reviewer默认当做prime处理。经常在亚马逊购物的人怎么能不加入prime会员。)
上述2个条件,满足其一可以判断为prime member。
使用『Y』和『N』表示是否是Prime。Prime买家是亚马逊平台最忠实且最活跃的买家,我个人觉得通过这个维度来有目的的做点事情,收效应该是挺可观的。 至少在联系对方的时候都可以专门的指出对方是Prime Member所以特此联系xxx。



**${Reviewer} - 用来标记是否是reviewer,可以是我主动联系的ranking 1000以内的评测人,也包括通过amztk的review club里面排名很靠后的评测人:**

曾经通过所发放已评测为目的的打折扣进行购买的,都是reviewer,订单折扣信息可以查看item-promotion-discount字段。这里大家需要肉眼辨别一些折扣信息,来通过item-promotion-discount进行判断,按照我的习惯对于日常站内打折促销为目的的,我一般折扣都只会在3-5刀。对于review club里的订单,我一般的折扣都会放到50%甚至更低。
amazon fulfilled shipment report中shipping-price字段为空(通过create fulfillment order进行直接发货,不使用promo code交易的订单,都是top reviewer。)
使用使用『Y』、『N』、『T』表示是否是Prime。Y是普通reviewer,ranking排名1000之后的;T表示ranking在1000之内的。

如果各位平时也有用一些FB Group或者Review Club之类的工具,之前联系合作过的reviewer也可以在这里重复利用一下,如果已经有一定合作人数的卖家也可以考虑暂时不去付费此类软件了,在这里单独联系能省点。毕竟我的一个月手机话费预算只有¥50!
还有就是那些拿了你promo code下单购买,完了拍拍屁股走人的,在这里会被你发现,发个信去问候下他全家也是极好。


**${Name} - 买家的称呼,也是后期用来定制邮件模板是开头用到的称呼 (Hi ${Name},  This is Li Lei …. ): **

通过create fulfillment order进行直接发货的订单,amazon fulfilled shipment report中buyer-name字段为空,可以使用receipt-name(收件人名)进行补充。
其他情况导致amazon fulfilled shipment report中buyer-name是空的情况,也可以使用receipt-name进行补充,匿名购买用户等。




**${Email}:**

通过create fulfillment order进行直接发货的订单,buyer-email字段为空,需要查找你当初联系top reviewer的发件历史,找到对应的邮箱进行补充。(此时的邮箱为非加密邮箱,就后缀不是@marketplace.amazon.com。 这个不妨碍你后期对该客户的联系及维护)
在客户维护表中,这个${Email}必须是唯一性的,一个客户只能有一个邮箱,用邮箱来作为对客户的唯一识别标志。同名买家的情况还是很常见的,而且amazon customer这个买家名字也屡见不鲜。




**${SKU-Flag} - 一个新增的临时数值,用来表示某一客户在我店内的历史购买记录:**

假设我有4个sku:wp001#1、wp001#2 、wp002、wp003,分别对应数值1、10、100、1000,SKU-Flag值等于卖家所购买的sku数值之和。
sku-flag = ${WP001#1}x1 + ${WP001#2}x10 + ${WP002}x100 + ${WP003}x1000。
_例1: a客户购买了wp001#2,2只,SKU-flag = 20
例2: a客户购买了wp001#1 x1,wp001#2x1,SKU-flag = 11
例3: a客户购买了wp001#1 x2,wp001#2x1,wp003x4,SKU-flag = 4012
例4:假设sku-flag=1020,则可知道该客户购买了wp003x1、wp001#2x2。_
amazon fulfilled shipments report中,如果同一个客户在一个订单内购买了2个(或多个)unit的产品,在表格中会出现2行(或多个)记录。
见下图,amazon fulfilled shipments report中Kim Edgerton这个客户在同一个订单中购买了2个WP001#1商品


https://assert.wearesellers.com/answer/20160123/61c4727acf019d25fa9e112c4b21b3ec.jpg




将report中的信息拷贝到客户维护表中后,我们还需要手动加工一下来保证客户维护表中客户邮箱的唯一性。
下图中是拷贝后的样子,通过对客户维护表的${email}列进行降序(或者升序)排列,让同一个客户的购买历史出现在相邻行,方便整理出sku-flag。


https://assert.wearesellers.com/answer/20160123/ac953f134882c21018c392d9fe80441e.jpg


https://assert.wearesellers.com/answer/20160123/7d7e9e60a859f3f2d4f77038ff00eff2.jpg




上图中sku-flag的数值可以根据公式批量计算出来,**sku-flag = ${WP001#1}x1 + ${WP001#2}x10 + ${WP002}x100 + ${WP003}x1000**。
做完上步,删除掉多余的1413行,Kim在客户维护表中就只有唯一的一行,保证了唯一性。 如果Kim在未来的某天购买了3只WP002,在对应的WP002列输入3,则对应的SKU-flag会自动计算得出302。

通过sku-flag数值的个十百千位数,可以知道客户的历史购买情况,在后期的营销活动中对该数值不同位数进行判断,可以针对性的制定活动和文案。


我也就只做到这里,所以只能码到这里,现在天气很冷,手都冻僵了就是为了骗你们几个赞。 
 
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这里很认真的说一句: 如果各位前辈发现我的某些数据来源或者数据分析过程,有问题或者有待优化的,请务必尽早联系下我,毕竟存量数据收集是个体力活,如果之前的分析数据有一些错,是需要全部去从头工作一翻。
为了晚辈我,或者其他勿信了这个回答并且已经付诸实践的其他晚辈,少受一点累,你早点说我们就少受罪。

休息段时间,你们先给我来点赞,够38个赞我再接着割。
 

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