難以言說的痛：網上訂貨興起，傳統批發行業如何突破客戶流失現狀？

隨著網上訂貨軟件的興起，批發的價格已經赤裸裸地擺在了消費者的眼前，受到直接沖擊的就是線下實體批發商了，下游銷貨流轉不暢，最終影響了上游的實體批發行業，傳統批發行業進行轉型升級的情況已經在所難免了。

  批發行業的痛點

  1、信息化程度很低，銷售協同性差

  對于許多線下批發的批發商來說，他們一直習慣了傳統的批發模式，不管訂單大小，大多仍采用手動抄寫的記錄方式，如果碰到打電話訂貨下單的客戶，則很容易出現忘記發貨、漏收貨款等問題。傳統批發行業在信息化管理銷售上投入力度低，從而導致銷售的協同性變差，從而小至客戶流失，大則至賬目混亂，面臨倒閉。

  2、“線上+線下”融合緩慢，導致成本無法轉系

  現如今，隨著手機、電腦的興起，批發行業也迎來了移動時代。許多批發商戶還沒有接觸過網上訂貨軟件，甚至連電腦可能都沒有。這里不難看出，在客流量越來越少、資金越來越高的經營環境下，大多數商戶還沒有從傳統的經營思想中組出來，更談不上運用互聯網的方式進行銷售管理了。

  當然除了市場的客觀原因，許多商家對自己客戶的喜好、動態也不是很了解，信息的不對稱使商家的營銷處于不利地位。不能做到知己知彼，怎能百戰百勝呢？不用急，好生意智能數據分析，讓你對客戶狀態了如指掌!

  好生意通過全面的數據分析，對每一個客戶進行畫像，幫助商家能夠更加完整準確的了解客戶，同時提供相應的指導意見，幫助商家高效決策，指導商家具體操作。

  其中，客戶數據分析能更好地幫助商家推薦產品給用戶，它是基于客戶的交易數據、行為數據，通過特定分析模型，全程由系統自動進行分析，不需要人為參與，直接給商家提供最終的分析結果。

  智能數據分析 深度了解客戶

  1、客戶行為數據分析，推薦商品

  好生意對一個客戶整體情況進行刻畫，其中包括合作時間、最近一次交易;近1個月、近3個月、近1年的交易情況和銷售趨勢、應收情況;以及客戶對商品和喜好情況進行統計、分析。通過這些數據，商家可以對自己客戶推薦商品。

  2、依靠貢獻度對客戶進行等級分類

  貢獻度主要從銷售收入、銷售毛利2個角度進行分析。了解客戶貢獻度大小，找出一段時間內貢獻度高或低的企業，其中包括(高收入分析、低收入分析、高毛利分析、低毛利分析)4個分析角度，分析之后，可以對各個客戶群體進行等級分類。

  3、客戶忠誠度智能分析

  了解客戶與企業的業務往來頻繁度，交易次數越高的企業，說明客戶與商家的關系越緊密，忠誠度越高。高頻交易的客戶都是對企業有較高依賴度的客戶，應該給予更多關注。

  智能營銷，增加老客戶粘度

  1、客戶專屬批發價格，維護簡單

  系統根據客戶價格屬性，自動顯示客戶專屬批發價格

  2、快速推薦分享，助力智能營銷

  客戶在旺鋪就可以瀏覽所有商品，新商品，暢銷品一鍵分享推送給對應的客戶。通過客戶等級，分組設定價格(最多支持一客一價)，讓老客戶感到不同的待遇;老客戶慢慢適應了在線選購下單，服務起來越來越方便。