精准营销案例（用户精准营销实例）(月度销售预测与营销逻辑)

本文给大家一个结合用户生命周期算法、用户来源以及价值贡献三者结合起来的一整套销售预测与活动测算逻辑。Enjoy~

大家注意了没有：我在用户生命周期种，一直没有提到RFM模型种的M值，也就是用户消费金额。

为什么?

因为用户生命周期，只和用户消费行为有关，和用户价值贡献无关，而M值的运用则需要在运营测算种体现出来。

下面我可以给大家一个结合用户生命周期算法、用户来源以及价值贡献三者结合起来的一整套销售预测与活动测算逻辑。

月度销售预测与营销逻辑

首先我们先来看一个销售预测的逻辑：我们将用户从时间维度的划分结合历史值，推算出预估业绩，再分解到各项具体的业务指标来找到营销策略：一个美妆企业覆盖全国市场500家门店，2022年1—8月份月均销售额为3000万元/月，9月份开始计划做双十一大促，目标销售要提升到当月6000万元，提升率达到 200%，在新店不增加数量，老店不关店的前提下，站在用户运营的角度该思考哪些点呢?

我们必须要理解，如果站在CRM运营的思考维度是将用户分类——我们每个月的销售额，由哪些人带来的？每部分人分别贡献多少？每部分人是怎么来的？如何连接到她们？用什么手段去影响她们？

不管全国多少家店，每个月销售额是几百万或者是几个亿，用户分类都可以用大范围的时间去框定——年度新用户在当月返店、当月新增用户、年度老用户返店以及无法识别用户(无注册信息)四部分人。

讲白了，每个月的消费人群都是由该月新增加的用户、今年前几个月消费再回头的用户，以及上一年 度返店用户，以及无法识别身份的四部分用户组成的。

所以在这个时候，会有一个历史消费模型来告诉你之前每个月的3000万销售额，这部分人分别占多少，是如何构成的。这一步非常重要，因为有了基础，才可以做推算。

先解释一下上述[销售预估表]里每一项的逻辑来源：

1—8月份新用户数可以直接从后台拉出数据，9%的9月返店预估是基于2022年的历史数据（2022年在2022年的返店概率直接拿过来），人均1.1次消费次数也是本年度新用户的参数，新用户每月单数/新用户每月消费人数，330的客单价是1—8月份这部分人群的平均值。

9月当月新增用户，是在新店不增加，老店不关闭的情况下，根据1—8月的平均值计算出来的， 这部分用户的历史值参考不用去年的同比，而是用今年的环比趋势，相对其他几个维度更为确定一些。

2022年老用户在2022年9月当月的返店概率，则是拿2022年的消费用户总数，乘以9月预估消费 的返店概率得出来的。

值得一提的是：上一年度的用户在本年度再消费的人，只占少部分，大约为35%左右，而正是这35%的人会在2022年12个月当中消费，并且消费概率不是平均分配，每个月的消费返店概率是按照去年的趋势来定的，而且是逐月降序分布，基本上到了9月份老用户返店人数已经不多了。

无识别用户，有2种计算取值的方式：第一种是每个月有消费的总单数，减去有注册信息用户消费的单数得出来的1—8月份平均值；第二种方式是固定占比，基于往年无识别用户这一数量极少的群体在总销售额众的占比来进行推算，一般此类用户占10%的销售额。

无识别用户因为没有连接信息(手机号、ID 等)，所以不做营销需求，算是自然增量。

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