现在各个行业的竞争力都很大，那么怎样吸引更多的顾客，让顾客更加认同你的产品，是商家必须要思考的问题。作为商家，要走在顾客的前面，了解顾客的潜在需求，做到先发制人，才能赢得先机！下面就一起来看看商家是如何走在顾客的前面的：

　　过去，顾客到商店里购物，会依赖熟悉的售货员，有时是街坊小店的店主，帮助自己挑选商品。这些售货员或店主对老主顾知根知底，很快就能找出让顾客称心如意的商品，同时还经常推荐他们购买一些自己未曾想到的其他商品。这种人情味十足的购物氛围如今已越来越少见。许多零售场所一线销售人员短缺，且所知有限。而网上购物更是主要靠消费者自己来甄别。

　　随着信息技术、数据搜集和分析学方面的进展，公司可以获得从人口统计特征到消费心态，再到消费者网上点击量等日益精细化的数据，并根据这些信息向顾客提供类似于甚至优于店主推荐的购物建议，在合适的时刻以合适的价格，通过合适的渠道，引导顾客购买“合适”的商品或服务。作者将这些建议称为“下一个最佳购物建议”(next best offer，NBO)。制定一个完善的NBO包括以下四个步骤。

　　1.确定目标 许多公司在NBO行动上栽了大跟头，不是由于缺乏分析能力，而是由于缺乏清晰的目标。因此，第一个问题是：你想达到什么目的?增加收入?提高顾客忠诚度?扩大钱包份额?还是吸引新顾客?你要随时准备根据不断变化的形势修正你的目标。

　　2.采集数据 接下来，你需要采集和整合关于顾客、产品和购物背景的详细数据。除了掌握一些基本顾客信息，比如年龄、性别、子女数目、住址、收入或资产、消费心态、生活方式等，你还可以追踪消费者的历史购买记录和社交本地化移动信息(SoLoMo)。此外，你必须有一个对产品特性进行详细分类的系统，这有助于你确定哪种产品对消费者最有吸引力。最后，你还必须考虑下列因素：顾客接触业务的渠道(面对面、电话、电子邮件、网络)、接触的原因及环境，甚至能反映出顾客心情是平静还是难过的音量和语调。在某些情况下，购买背景因素可能还包括天气、一天中的哪一时段或一周中的哪一天，以及顾客是孤身一人还是结伴同行，等等。

　　3.分析与实施 利用统计分析、预测模型和其他工具，先产生出大量可能有效的购物建议，然后根据商业法则来甄选建议，并为每个建议确定合适的递交渠道。一般而言，与顾客接触的渠道，就是递交NBO的合适渠道。例如，CVS连锁药店的顾客只要在店内的服务终端上刷ExtraCare积分卡，立刻就能获得定制化的优惠券。

　　公司可以通过多种渠道对购物建议进行测试以确定最有效的渠道。在CVS连锁药店，ExtraCare卡的购物建议不仅通过服务终端，也通过收银条、电子邮件和定向传单送达，最近还通过直接发到顾客手机上的优惠券方式递交。

　　购物建议要有节制，公司需认真思量提出建议的时机，并且监控顾客接触频率，避免过多推荐引起顾客反感。

　　4.学习与发展 公司必须衡量每个购物建议的表现，吸取经验教训，从中总结出经验法则，以指导未来购物建议的设计，直到新数据显示这些法则需要重新修正为止。

　　任何一家公司要把每种可能的顾客、产品和背景变量都纳入NBO模型中是相当困难的，但没有一家零售商可以不用搜集人口统计特征、消费心态和历史购买记录等基本数据。随着可采集的数据量和互动渠道数的增加，那些不能迅速改进购物建议的公司，将被对手远远甩开。

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