디지털 시대에 가치 사슬의 출발점이 기업에서 소비자로 바뀌었다. 기업은 인터넷의 정보 우위를 최대한 활용하여 기존 업계의' 시공간적' 시스템 설계를 기반으로 한 실체 비즈니스를' 정보+시공간적' 을 기반으로 한 새로운 비즈니스 형태로 업그레이드할 수 있습니다. 기업들은 온라인 플랫폼과 오프라인 소매업을 통합하여 크리에이티브, 디자인, 생산에서 판매에 이르는 전체 가치 사슬에 적극적으로 참여하고 맞춤형 팬 참여, 정보 푸시, 정밀 마케팅, 특혜회원 서비스, 물류 등을 통해 소비자에게 좋은 폐쇄 루프 쇼핑 경험을 형성함으로써 소비자 중심의 조직 가치 창출 체계를 실현하고 있습니다. 이러한 가치 창출 시스템은 제품 R&D 시스템, 마케팅 시스템, 운영 시스템, 조직 시스템, 공급망 시스템의 전반적인 조정을 포함한 기존 기업의 자체 개조가 필요합니다. 장서민은 한 회의에서 북송 정치가 왕안석이 변법을 제시하여 세 가지 부족을 해야 한다고 말한 것을 기억한다. 하늘은 두려워하지 않고, 조상은 법을 지키지 않고, 사람은 말을 하지 않는다. 그는 "하늘에는 예측할 수 없는 풍운이 있다. 전통 시대부터 인터넷 시대까지, 너는 반드시 위로 올라가야 한다. 물러나면 막 다른 길을 기다리고 있다. 선조의 부족함, 현재 우리는 전통 시대의 관리 패턴과 사상, 아담 스미스의 세분화, 또는 테일러의 노동시간 연구 조립 라인을 사용하는데, 이것들은 모두 소용이 없고 원작의 경전에 머무를 수도 없다. 이제 우리는 혁신해야합니다. 남의 말은 충분하지 않으니, 너는 반드시 노력해야 한다. 남들은 틀림없이 왈가왈부할 것이다. 그러나 청산은 가릴 수 없다. 결국 동쪽으로 흐르다가 결국 바다로 달려갈 것이다. 현재 많은 기업들이 소비자 데이터베이스 마케팅을 매우 중시하고 있으며, 이는 실제로 시장이 형성한 독특한 고객층에서 세분화 전략이 소비 맥박을 파악하는 데 더 유리하다는 것을 반영하고 있습니다. 또한 끊임없이 변화하는 고객의 요구와 가치를 식별하고 대응함으로써 고객에게 새로운 가치를 지속적으로 찾아 창출할 수 있습니다. 전체 데이터베이스 통합을 기반으로 데이터베이스의 고객 및 잠재 소비자를 분석한 다음 사용자 정보를 분석하고, 의사 소통에 가장 적합한 채널 시간 및 환경을 명확하게 분석하고, 기존 소비자 커뮤니티를 세분화하고, 대상 방식을 파악하고, 소비자를 그대로 유지하거나 구매 행동을 변경할 수 있는 브랜드 연락 및 태도 변화를 구분하는 방법을 배웁니다. 현재 국내 대부분의 중소기업은 고객 데이터 수집을 중시하지 않고, 고객 데이터베이스를 효율적으로 활용하는 방법, 운영 프로세스를 개선하는 방법, 사전 판매 서비스로 판매 효과를 높이는 방법, 애프터서비스로 고객 충성도를 높이는 방법 등을 모르고 있습니다. 이것들은 모두 서비스 마케팅의 수단이다. 따라서 서비스의 본질을 이해할 수 없습니다. 중소기업 고객 데이터베이스 구축은 단순히 고객 데이터를 누적하는 것이 아니라 시스템 엔지니어링입니다. 이 시스템 엔지니어링에는 다음과 같은 주요 작업이 포함됩니다: 1. "28 법칙" 에 따르면, 범주 및 지역 시장별로 대형, 소규모, 잠재 고객을 나눕니다. 완벽한 고객 기본 정보를 수집하고 차별화와 개인화에 초점을 맞추고 고객 간의 균형을 추구합니다. 2, 포괄적이고 시기 적절하며 정확하게 고객 정보를 수집하고 과학적 방법으로 분석하고 동적으로 처리하여 정보를 "라이브" 합니다. 3, 변경 수동 (단방향) 양방향 상호 작용을 위해 고객 정보를 수집하고, 기업과 고객이 상호 작용할 수 있도록, 상호 작용하는 정보만 신선하고 유용하다. 4.' 고객 정보' 를' 고객 지식' 으로 바꾸는 관건은 기업의 경영 포지셔닝에 따라 고객 정보를 과학적으로 처리하는 것이다. 5. 고객 인식, 과학적 컴퓨팅 및 고객 가치 평가를 기반으로 합니다. 새로운 시장을 개척하는 동시에 신규 및 기존 고객의 충성도를 높이다. 고객 지식에 따라 제품 개발 및 고객 서비스를 안내합니다. 데이터베이스 마케팅에 관해서는 일반적으로 데이터 수집, 데이터 저장소, 데이터 처리, 이상적인 고객 찾기, 데이터 사용, 데이터 개선이라는 6 가지 기본 프로세스가 있습니다. 1. 데이터 수집: 한편 데이터베이스 데이터는 조사를 통해 이름, 주소, 전화, 주요 책임자, 개인 성격, 관심, 취미, 가족, 학력, 나이, 창업 시간, 및 다른 한편으로는 영업데이터 (예: 신용도, 구매, 판매, 창고, 고객 실력, 시장 지역, 경영 이념, 마케팅 전략, 협력 의도 등) 입니다. 2. 데이터 저장소: 수집한 데이터를 고객 기준 단위로 하나씩 컴퓨터에 입력해 소비자 데이터베이스를 구축한다. 3. 데이터 처리: 고급 통계 기술을 이용하여 컴퓨터를 이용하여 서로 다른 데이터를 하나의 조직 데이터베이스로 합성한 다음, 각종 강력한 소프트웨어 지원 하에 영업 부서, 마케팅 부서, 서비스 부서에 필요한 모든 상세 데이터를 생성합니다. 4. 이상적인 고객 찾기: 가장 많이 사용하는 고객의 * * * 특성에 따라 컴퓨터를 통해 특정 * * * 기능을 가진 제품의 고객 모델을 그립니다. 5. 데이터 사용: 데이터베이스 데이터는 여러 가지 방법으로 사용할 수 있습니다: 고객 방문을 위한 커뮤니케이션 전략 개발, 고객을 위한 비즈니스 권장 사항 개발, 신용 조정, 고객 분류, 판매 정책 개발, 판매 전략 홍보, 인보이스 데이터 분석, 적시 환불. 6. 데이터베이스 개선 및 업데이트: 고객의 상황이 끊임없이 변하므로 데이터베이스를 지속적으로 조정하고, 실제 상황에 따라 오래되거나 변경된 데이터를 폐기하고, 새로운 정보를 적시에 보완하고, 고객의 변화를 추적해야 합니다. 현재 인터넷 시대의 중소기업 조직 구조는 기존 등급제, 중앙집권적 통제 방식에서 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있는 여러 개의 작고 아름다운 조직, 분산 자연 경쟁 상태로 변모할 것으로 보인다. 이에 따라 시대와 함께 전진하는 것은 매우 중요하며, 소비자의 체험담을 잘 해야 한다. 즉, 이야기 형식으로 소비자와 제품의 관계와 체험을 표현하고, 소비자들을 자리에 앉히고 즐겁게 하는 것이다.