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1，如何增加门店客户的粘性啊

还得看以什么样的方式来做， 据我所知58优品可以，主要是通过“买多少送多少”的活动，给门店带来客户的粘性，进而提高收入呢。

我不会~~~但还是要微笑~~~：）

2，如何提高网站客户粘度3点建议

顶一下。 。 。

作为SEOer我们每天都要查看站点流量统计信息中的IP及PV等信息，但是很多SEOer对于这些数字的分析只是停留在是否上升，而忽视这些数值的变化对比所反映出来的问题。

以上三点的建议效果是不错的

3，网站优化应该怎样提高客户粘性

首先，我们要知道用户粘性是什么：用户粘性是用户对网站的喜爱程度，就好像粘了麦芽糖一样，粘着自己的网站，在网站内进行活动！表明用户对自己网站的真切喜爱！用户粘性提高的方法：1. 提高网站内容页面和板块布局设计。网站里的内容漂亮，版块的布局合理美观，对用户粘性的影响是非常大的!用户的审美观会影响用户是否持续在网站内进行浏览，是否要继续在网站内部进行点击和查询。2. 网站要有好的内容。做网站，更新真实，且有价值的信息是对用户需求的一种满足! 用户进入网站一般是为了找自己需要的东西，如果你网站有他需要的内容，那么他会认真阅读，并可能把你网站加入收藏，这样你的网站用户回头率就会高。3. 网站打开的速度不能太慢。用户访问一个网站如果长时间打不开，就会主动退出，影响网站的跳出率，这一点好明白，相信没有人愿意进一些需要等上几分钟都打不开的网站。所以保障网站主机，服务器的基础运行和打开速度，可以缩短用户阅读网站内容和信息的时间，这样用户也可能会爱上你的网站。4. 推出提高用户粘性的策略。例如，论坛网站用户粘性很高，因为论坛网站的互动性比较强，用户提出的一些问题，可以及时得到别人的回复和评论，增加用户与用户之间互动！又如，国内各大搜索引擎针对一些特别的节假日也会更改首页的Logo，这种策略能引起用户共鸣，同样能提高用户粘性。当然，除了以上几点，还有其他方面可以提高用户粘性的，如容易记忆的域名也可以提高用户粘性。

支持一下感觉挺不错的

4，如何提高客户的粘着度有很多客户时间久了越来越淡

虎赞科技社交零售系统可以设置会员体系，轻松帮助商家沉淀客户，提升销量，增强客户粘性更有发小红包等功能，助力二次营销，提高复购率

如今的社会，竞争的激烈升级，企业之间产品的差异性的减小，客户的忠诚度粘度越来越低，如何提高客户的忠诚度，越来越受到人们的关注，今天我想从两个方面来说这个问题，首先是给顾客的忠诚度下个定义，先了解一下什么是客户的忠诚度，其次分析一下影响客户忠诚度的因素，如何进一步的提高客户的粘度。 首先：客户忠诚度定义 顾客忠诚是指顾客对企业产品和服务的认可和信赖,坚持长期购买和使用该企业产品和服务,并在此过程中所表现出的在心理和情感上的一种高度信任和忠诚的程度,是顾客对企业产品和服务在长期竞争中所表现出的优势的综合评价和肯定。 综上所述,我们认为顾客忠诚首先要强调情感因素,其次要强调行为因素,指顾客重复购买同一品牌,只考虑这种品牌且不再进行相关品牌信息搜索的行为,是通过行为表达出来的,这种行为包括语言上的情感倾向和实际购买行为的情感表达。如果顾客不通过语言或行为表达出来,他的忠诚是毫无意义的,因此顾客忠诚是一种购买欲的复杂变现形式。 2.影响顾客忠诚的因素 (1)顾客满意因素。顾客不满容易导致顾客流失,而顾客满意未必能保证顾客忠诚。研究表明,顾客忠诚度的获得必须有一个最低的顾客满意度水平。在这个满意度水平线以下,忠诚度将明显下降,在该满意度水平线以上的相对大的一定范围内,忠诚度不受影响,但是满意度达到某一高度,忠诚度会大幅度增长。所以,顾客满意是导致重复购买的最重要的原因,也是形成顾客忠诚的关键因素之一。 (2)内在价值因素。顾客忠诚的首要理由就是价值,价值包括质量、服务和价格,这三个方面成为企业吸引和保留顾客的切入点。可以说质量是根本因素,服务是保障因素,价格是促进因素,三者缺一不可共同满足顾客需求,赢得顾客忠诚。 (3)顾客让渡价值因素。顾客让渡价值是指顾客所能感知到的收益与其在购买产品或服务时所付出的成本进行权衡后而得到的总体评价。顾客让渡价值的大小主要取决于对顾客总价值的感知和顾客总成本的感知两个因素。让渡价值越大顾客越倾向以购买本公司产品。 (4)顾客关系利益因素。顾客关系利益主要包括社会利益、特殊待遇利益、信心利益、尊重利益这四种关系利益分别对顾客忠诚具有不同的影响作用。社会利益:顾客所得到的社会利益包含顾客与服务提供者间亲近的感觉,提供者对顾客的个人认同,两者发展友谊,互相交往。 特殊待遇利益:其内涵可分为经济性利益和非经济性利益。就经济性利益而言,认为顾客与组织维持持久的关系,可能从中获得价格上的特殊优惠。 信心利益: 顾客和服务提供者维持长期的关系,其重要的收获就是风险的降低。 尊重利益:在一定文化环境中企业所赋予顾客的尊重,这种尊重使顾客得到心理上的满足。 (5)转换成本因素。转换成本通常出现在许多顾客进行购买决策选择的情景下,所面临的从一个供应商转向另一供应商的一次性成本,除了货币性的成本外,转换成本还表现为在面对一个新的服务提供者所导致的不确定性引起的心理上和时间上的成本。转移成本的高低对于维系顾客忠诚有着直接影响。 除了以上的四个因素之外还有社会和感情因素、社会规范和情境等因素也会间接对顾客忠诚产生影响,所以企业想提高顾客的忠诚度不仅针对个人顾客本身因素,顾客所处的环境也是应该注意的。只有大大的改善提到的这些影响因素，我们才能够留住客户，黏住客户。

5，如何利用大数据来增加客户粘性从而做到精准营销

大数据营销虽好，但是大数据资源往往掌握在大平台手中，中小企业只能通过付费购买广告形式进行使用。各类大平台针对中小企业的付费广告投放实行“平均主义”，因为精准客户总是较为稀缺的。假设太原市有1000家装修公司，他们均在某一个大平台购买付费广告，大平台目的肯定是追求持续、稳定的付费广告营收，所以绝对不可能把每个月产生的精准客户资源，全部推送给某一家企业。各类大平台一定会有平均分发98%装修企业的算法逻辑，而里面98%的企业具体获取客户的多少，就要看他们投入预算或购买多少流量的问题。如果说，大数据营销是开放，私域营销则是闭环。私域就是自己的小房子，它隔离各种外界干扰，隔离大平台和同行竞争对手的探测，家中有粮，心里不慌。

同问。。。

1、针对性营销　　大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点，可以帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选，提供现金管理产品，帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息，针对特定人群提供精准营销产品，增加新卡用户，例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等。银行针对特定人群推出定制的理财产品，保险产品。　　2、社交化营销　　人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业可以开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的客户需求数据，进行产品和渠道推广。通过互联网社交平台返回的海量数据，评测营销方案的阶段成果，实时调整营销能够方案，利用口碑传销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。 3、数据平台 如何做到精准营销，从而增加客户粘性，这无疑是要有一个强大的数据平台做后盾，依靠大数据平台，类似多云数据，这样的数据平台为支点，进行客户需求的引导性作用，不断加强互联网+的实际应用，达到从大数据中快速获取客户的购买欲望及购买需求。　　4、信用风险评估　　银行可以利用大数据增加信用风险输入纬度，提高信用风险管理水平，动态管理企业和个人客户的形用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法，将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先。基于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间，及时介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈。　　5、欺诈风险管理　　信用卡公司可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件，即使采取措施，降低信用开欺诈风险。银行可以基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、POS机、ATM等渠道的欺诈事件，大数据提供了多纬度的监控指标和联动方式，可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别在识别客户行为趋势方面，大数据具有较大的优势。　　6、提升客户体验　　银行可以依据大数据分析，可以对进入网点的客户提供定制服务和问候，在节假日为客户提供定制服务，预知企业客户未来资金需求，提前进行预约，提高客户体验。私人银行可以依据大数据分析报告，帮助客户进行金融市场产品投资，赚取超额利润，形成竞争优势，提高客户体验。保险业务可以依据大数据预测为客户提前提供有效服务，提高客户体验，同时增加商业机会。理财业务可以利用大数分析，快速推出行业报告和市场趋势报告，帮助投资者及时了解热点，提高客户满意度。　　7、需求分析和产品创新　　大数据提供了整体数据，银行可以利用整体样本数据，从中进行筛选。可以从客户职业，年龄，收入，居住地，习惯爱好，资产，信用等各个方面对客户进行分类，依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点，为企业客户提供金融产品服务。　　8、运营效率提升　　大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表，揭示内部运营管理效率，有力于内部效率提升。大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险，同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案，提高效率，降低成本。理财产品也可以利用大数据动态提供行业报告，快速帮助投资人。　　9 、决策支持　　大数据可以帮助金融企业，为即将实施的决策提供数据支撑，同时也可以依据大数据分析归纳出规律，进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前，可以在局部地区进行试验，大数据技术可以对采集的数据精准营销进行分析，通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。

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