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      淺談網(wǎng)站數(shù)據(jù)營銷

      發(fā)表日期:2017-03-04 11:50:21   文章編輯:紅海小編   瀏覽次數(shù):0

      有很多次在和別人聊天的時候,一說我是做數(shù)據(jù)營銷的,對方立即就用一種看數(shù)學(xué)家的眼光打量我,然后腦子里就開始蹦出“聚類分析,回歸分析,群體偏好”等等內(nèi)容。等聊著聊著,發(fā)現(xiàn)我完全不提那些內(nèi)容時,就會開始問我:“你說的數(shù)據(jù)營銷到底是什么意思啊?”

      理論的東西我就不多說了,最近和淘寶的兄弟們對淘寶超市討論的比較多,就用家網(wǎng)絡(luò)超市來舉個例子,看看數(shù)據(jù)營銷到底是做哪些東西的。

      數(shù)據(jù)化營銷第一層:千人一面――千人千面

      數(shù)據(jù)營銷第二層:客戶生命周期管理

      數(shù)據(jù)營銷第三層:老客戶培育

      數(shù)據(jù)化營銷第一層:千人一面――千人千面

      數(shù)據(jù)化營銷的第一大作用,就是可以把目標(biāo)客戶切分得更細(xì),更精準(zhǔn),使得我們在推廣過程中的內(nèi)容與買家更相關(guān),把運(yùn)營從千人一面變成千人千面,是數(shù)據(jù)化營銷的主要目標(biāo)之一。

      之前收到一封1號店的推廣郵件,如下:

      這樣的郵件我想大家每天都會收到很多,也會發(fā)出很多,我們今天不討論郵件本身,我們來看看通過數(shù)據(jù)營銷如何把這封郵件做得更好。

      假設(shè)這封郵件是要發(fā)給100萬會員的,假如我們要得到最高的購買率,最好的方式肯定是給100萬人發(fā)100萬封個性化的郵件,給每個人都推不同的商品。但這樣的方式顯然在實際操作中是不可行的。于是,數(shù)據(jù)化營銷就是要找到一種可操作的讓我們得到最高購買率的營銷方法。

      如何才能讓上面這封發(fā)給100萬人的郵件轉(zhuǎn)化率更高?

      我們先來看一種好一點(diǎn)點(diǎn)的方法:

      我們把客戶按年齡、性別分成4組,然后根據(jù)這個組的特點(diǎn)YY一些主推的商品,然后做成4個頁面,分別投放到4個客戶群。

      年齡 性別 典型主推商品    典型文案

      15-25 男 可樂,      可樂18元/箱,比超市便宜5元,再也不用自己扛,半日內(nèi)送貨上門

      15-25 女 各類零食,洗發(fā)水

      25-35 男 啤酒,

      25-35 女 洗發(fā)水,紙巾,色拉油

      做數(shù)據(jù)營銷的一大前提就是數(shù)據(jù)積累,數(shù)據(jù)積累的程度決定了數(shù)據(jù)營銷能做得多精細(xì)。在這里我們需要積累的信息很少,年齡、性別,兩個屬性就OK了。(如果我們在這里添加更多客戶的屬性,就可以把整個客戶群分成更細(xì)的小群,比如加上“收入”,“教育程度”,“職業(yè)”等等,銀行就是基于這些信息做客戶的CRM管理和風(fēng)險管理的。細(xì)分的好處是可以更精準(zhǔn),缺點(diǎn)是推廣的成本更高,同時,隨著客戶群分的越細(xì),推廣效率增長的邊際效益遞減,所以分到差不多細(xì)就可以了。)

      然后,我們再比這個做得好一點(diǎn)點(diǎn):

      我們在每一個組里,再增加“瀏覽類目”和“購買類目”兩個字段,

      年齡 性別 瀏覽類目TOP3      購買類目TOP3      典型文案

      15-25 男 飲料,紙品,進(jìn)口食品 飲料,進(jìn)口食品,紙品 可樂18元/箱,比超市便宜5元,再也不用自己扛,半日內(nèi)送貨上門

      15-25 女

      25-35 男

      25-35 女

      那我們就可以看到“15-25歲的男人購買最多的3個類目是食品――飲料,日化――紙品,食品――進(jìn)口食品”,然后我們就可以有幾種選擇:簡單點(diǎn)就從“飲料,紙品,進(jìn)口食品”中各選一件促銷商品,做成一個促銷包,推給整個組。

      這里的數(shù)據(jù)積累就更復(fù)雜一些了,首先,我們要積累每個會員的購買記錄和瀏覽記錄,光這兩個字段,就需要一個龐大的數(shù)據(jù)庫了。

      還能再好一點(diǎn)點(diǎn)嗎?

      我們看到了每個人的交易記錄和瀏覽記錄之后,商業(yè)有上幾條思路可以繼續(xù)細(xì)化:

      1. 有哪些東西是客戶經(jīng)常看但是沒有買的?

      2. 客戶買了A之后最有可能買的B是什么?

      做1需要我們通過對瀏覽記錄和購買記錄進(jìn)行關(guān)聯(lián),通過數(shù)據(jù)分析設(shè)定“類目瀏覽次數(shù)>N且未購買”的標(biāo)準(zhǔn)。

      做2比較復(fù)雜,最通用的做法是分析購買記錄,通過分析整個客戶群,建立算法,假設(shè)購買A產(chǎn)品的有1萬人,分析這1萬人的購買記錄,找到這些人購買的其它產(chǎn)品中購買次數(shù)最多的產(chǎn)品B,C,D,放在A的頁面上進(jìn)行推薦(Amazon基本就是這么做的)

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