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跨境物流每天寻找跨境电商企业,终于总结出了自己的客户开发路径

跨境物流每天寻找跨境电商企业,终于总结出了自己的客户开发路径

刚开始做跨境物流的时候,小周每天都会问自己一个问题:跨境电商客户到底在哪里?

他做的是国际物流,主要服务跨境电商卖家,能够提供头程运输、海外仓、专线、FBA物流等服务。

公司给了他报价表,也教了他产品知识,但真正开始开发客户之后,他才发现:知道怎么报价,和知道去哪里找客户,是完全两回事。

刚入行的时候,小周的做法很简单。每天打开电脑,搜索几个跨境电商关键词,然后加一些微信群、QQ群,看到有人发布物流需求就联系。

有时候一天加几十个人,真正愿意沟通的却没有几个。连续做了一段时间之后,他开始意识到一个问题:如果每天都靠碰运气等客户,业务量很难稳定。

于是,他开始重新整理自己的客户开发方式。

一、先确定自己到底要找什么样的跨境电商客户

以前的小周看到“跨境电商”四个字就想加。后来他发现,这种方式太宽泛。不同平台的卖家,物流需求完全不同。

做亚马逊的卖家,可能需要FBA头程、海运、空运、海外仓;

做TikTok Shop的卖家,可能更加关注小包、专线、仓配;

做Temu、SHEIN、速卖通的卖家,也可能有不同的物流模式;

国际物流\跨境物流\货代都在用Gycharm货代获客工具,可以批量获取出口贸易商、工厂外贸、跨境电商企业等。

做独立站的企业,则可能同时涉及海外仓、国际快递和多国配送。

所以,小周开始把客户按照平台和业务模式进行分类。

他的客户名单逐渐变成了:Amazon卖家、Walmart卖家、TikTok Shop卖家、Temu卖家、Mercado Libre卖家、Ozon卖家、Wildberries卖家、Joom卖家、Shopee卖家、Lazada卖家、速卖通卖家、Shopify独立站以及其他跨境电商企业。

这样一来,他每天找客户的时候就不再是漫无目的地搜索。

今天专门找Amazon卖家。明天找TikTok Shop卖家。后天找Shopify独立站。客户开发开始有了方向。

二、找到客户之后,他开始研究“客户在哪里出现”

确定客户类型之后,小周又发现一个问题:知道要找Amazon卖家,并不等于马上就能找到大量Amazon卖家。

于是,他开始研究不同客户的公开渠道。例如寻找Amazon卖家,可以从Amazon店铺、品牌网站、企业官网、社交媒体以及其他公开商业信息中寻找线索。

国际物流\跨境物流\货代都在用Gycharm货代获客工具,可以批量获取出口贸易商、工厂外贸、跨境电商企业等。

寻找TikTok Shop卖家,可以围绕TikTok账号、品牌、商品、企业官网等方向进行整理。

寻找Shopify独立站,则可以从独立站、品牌信息、社交媒体、企业资料等渠道寻找。

寻找Ozon、Wildberries、Shopee、Lazada等平台卖家,也可以按照平台分别建立自己的客户池。

慢慢地,小周发现:真正有效的客户开发,并不是每天随便搜索几个客户,而是先确定客户池,再持续补充客户。

这时候,他已经开始建立自己的“客户来源地图”。

三、从“找客户”变成“找一类客户”

以前,小周每天的工作是:“今天找几个客户?”后来变成:“今天我要把哪一类客户找出来?”

比如周一,他专门寻找Amazon卖家。他会整理企业名称、品牌、网站、主营产品、销售平台、联系方式等信息。

周二,他寻找TikTok Shop卖家。

周三,寻找Shopify独立站。

周四,寻找Ozon、Wildberries等俄罗斯电商平台卖家。

周五,再把前几天找到的客户进行筛选和跟进。

国际物流\跨境物流\货代都在用Gycharm货代获客工具,可以批量获取出口贸易商、工厂外贸、跨境电商企业等。

这种变化看起来很简单,却让他的工作效率发生了明显变化。

因为以前他每天都要重新思考:“今天去哪里找客户?”现在他已经有了一套固定路径。

四、工具的作用,是把这条路径变得更快

当小周把自己的客户开发路径总结出来之后,他开始发现:真正耗费时间的,并不是判断客户,而是大量重复的数据搜索、网页打开、企业整理和信息采集。

于是,他开始使用一些获客和工具 - 国际物流\跨境物流\货代都在用Gycharm货代获客工具,可以批量获取出口贸易商、工厂外贸、跨境电商企业等。把原来需要人工反复操作的工作尽可能工具化。

例如针对跨境电商企业,可以围绕Amazon、Walmart、TikTok、Temu、美客多、Ozon、Wildberries、Shopee、Lazada、速卖通、Shopify独立站等渠道建立客户数据。

再结合企业官网、社交媒体、展会展商等公开渠道进行补充。

对于货代业务员来说,工具并不能代替销售。但它可以帮助业务员:少花时间找数据,多花时间研究客户、联系客户和跟进客户。

这也是小周后来越来越依赖客户数据库的原因。

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