从整个数据来看，每年大促各个商家整体的新老客户比例在逐步下降，今年出现了低于平时的状况，说明大促由于整体的宣传作用拉回了很多可能流失的客户，而且大促的对新客户的引流作用会逐步下降。
一、大促的状况：新客户占比逐步降低，老客户重要性凸显
当前集市、商城已经有5亿多的购买用户，从数目上来说，已经横切了中国总人口的接近1/2，还不包括很多人是代表一个家庭在购物。
从整个数据来看，每年大促各个商家整体的新老客户比例在逐步下降，今年出现了低于平时的状况，说明大促由于整体的宣传作用拉回了很多可能流失的客户，而且大促的对新客户的引流作用会逐步下降。
二、2次营销的原则：客户满意度与针对性
1、客户忠诚度的基础必须建立在客户满意度之上，没有客户满意度就没有客户忠诚度，这是二次营销必须建立的原则。
2、每个店铺的客户群体都不一样，女装、化妆品、母婴，每个店铺有每个店铺的客户群特征，必须针对自己的客户群体特征去做营销，切忌一招鲜吃遍天。
三、各个类目二次营销流程解析
1、通过客服聊天记录、客户评价分析客户利益点
营销有效性的关键点是抓住客户的需求即客户的利益点。解决客户利益点最好的办法是看评价和聊天记录，且不要依赖于简单的文本挖掘软件。建议由运营团队的专人完成这件事情，记录下来客户在评价和聊天记录中提出的问题。并针对性的解决。
这里我们以母婴类目、女装类目、化妆品类目、3C类目为例，来说明具体如何操作。它们分别代表了垂直大类目、时尚大类目、快消品大类目、耐用品大类目。
母婴类目是一个垂直类目，既包含食品这样的快消品，也包含童装这样的时尚类消费品，同时还有婴儿床这样的长周期耐用品。因此，在这种复杂的商品构成周期下，不能简单的用商品消耗周期，客户购买周期来制定营销策略，而是先要搞清楚，各个子类目下，客户关心的问题是什么，各种不同的客户群体(新老客户)，关心的问题是什么。只有解决各种关心的问题，才能针对客户的利益点入手去做营销。比如在母婴是品类目，客户关注的更多是安全问题;而孕妇装，客户关注的更多是质量问题。
女装类目是一个时尚类目，客户关心的更多是尺码的问题，图片是否符合描述的问题，服装质量的问题。这些问题都可以从客服聊天记录和评价中找到。我们可以针对客户提出的问题，专门针对性的去做关怀。
化妆品类目，客户关心的更多是，是不是真品，是否有效，以及皮肤适用性等等问题。
而3C类目，客户关心的往往是售后、质保的问题。
只有针对这些客户关心的问题去做优化，才能提高客户满意度，创造口碑传播和二次营销。
2、通过客户利益点切入，针对不同的买家进行分层营销
(1)首先，按照购买频次切分客户，把12.12来的新客户和12.12来的回头客切分开;
(2)其次，对于新客户和回头客，分别考虑一体化、多波段的综合二次数据营销方案
a.感谢短信：对于新客户感谢，且发放一些淘宝优惠卷，鼓励他们在有好的体验的时候，回来购买;对于回头客感谢他们一贯以来的支持，同时可以采取一些类似手机二维码、转发给朋友的优惠卷等形式鼓励他们带来更多的新客户;
b.释疑：在感谢之后，紧跟着的动作是关怀，通过针对1分析出的买家的问题，对于采购不同类目的客户普遍关心的问题，制定出几种类别的答疑和关怀方案。比如购买奶粉、食品的买家往往最关心宝宝一天吃几次，怎么吃，东西好不好;购买童装的买家会关心衣服是否耐脏等问题;把这些方案分类，区分好，通过EDM，手机WAP、旺旺等形式，跟着之前的短信，对客户进行关怀;
c.跟踪、数据分析和评估：
分析和评估的主要内容有：
刺激响应率、刺激响应率和自然回购率的对照、多种不同手段下刺激响应率的平行对照、不同周期下的刺激响应率、自然回购率对照、不同周期下的回购人群订单分析(买了啥，有啥关联销售的内容)、特征分析(各种指标的分布情况)、流量分析(通过哪个入口进来的，浏览路径如何，各个点的转化率如何)
【女装类目刺激案例】对于11.11当天购物满299的新客户，每隔一个月发感谢短信和优惠卷，没有回来的客户事隔一个月再次刺激的流程，循环五次的流程。在其中每次发出优惠卷10天之后，我们做一次评估。
【母婴类目分层营销案例】
一个新客户组，根据购买类目和关心点不同，再划分为食品、童装、日用品、耐用品等不同的细分客户组，然后针对每个客户组做了感谢、优惠卷和关怀三个连续的动作，完了一定时间(比如2天)之后，在做一次评估;同时，再整体做一次评估(统一为感谢短信发送后30天)
我们需要注意，数据分析和评估，AB
TEST，自然购买和刺激购买的对照只是太基础的内容。好的数据分析和评估一定要做多波段，在不同的时间周期点去看不同的评估效果，通过评估效果的对照掌握客户回来购买的规律，这个很重要。
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