北美网站开发营销公司大数据精准营销应用.现在都流行讲大数据,但对于大部分人来说,会觉得那是个很复杂很难研究的事物。
一、商品偏好数据在行业的简单应用
当你逛淘宝、美团点外卖、刷抖音视频的时候,有没有发现,每次一打开这些应用大概率出现的都会是你会感兴趣,或者是你曾浏览过的相关内容:
例:你在一家线上店铺买了一根鱼竿,然后在其他地方逛的时候,就会给你推送相关的鱼钩,渔夫帽,遮阳伞等商品。
这就是用户需求/偏好数据的应用。知道用户需要或者喜欢什么,对其做精准推送,提升转化。
现在,用户商品偏好分析的数据,已经应用在非常多的行业及场景。
二、大数据做商品偏好分析的价值
对于单个企业、店铺来说,在流量达到一定瓶颈时,老用户的转化留存,就显得非常重要,不然辛苦建立起来的用户池就像一个大漏勺,在快速流失。
那么,做好用户商品偏好分析,具体有哪些价值呢?
- 提升用户留存,减少流失
利用老用户池,对老用户做商品偏好分析,挖掘其需求,推断其感兴趣的商品,并将其感兴趣的商品推送给他。当你这里可持续满足用户需求时,用户对你的忠诚度自然会加深,可有效提升复购率,减少用户流失。
- 节约推广成本,提升转化率
很多商家去做流量推广(钻展/直通车等)时,会出现转化率越来越低的情况,推广费用越来越高,而所带来的用户价值却越来越低。
在内容电商的环境下,用户在购买商品的时候,并没有处在“我一定要购物”的强心态和场景下,而是更像一个喜欢热闹的看客。例如:很多人喜欢悠闲地看着美妆达人直播,浏览着那些自己没强烈需求的商品和信息,此时的用户虽然有一定潜在需求,但更多的是像一个看客
在用户浏览时,相比较各种五花八门的商品,如果你能将用户很感兴趣的商品推送在他眼前,将”看客“转化成“消费者”则会大幅提升其转化,提升推广ROI。
- 个性化推荐,创造更多价值
个性化推荐能够在用户购买过程中/过程后,向用户提供其他有价值或关联的商品推荐。如买手机可推荐其关联商品:移动电源、耳机、手机壳等,而关联推荐的商品,则正是用户自己确实需要但在购买过程中没有想到的商品,从而有效提高商品的交叉销售。
三、如何利用大数据做商品偏好分析
做商品偏好的分析及应用,核心有5大步骤:
小结:通过存量用户的行为结果,倒推用户的需求偏好,通过不同人群需求偏好的集合归纳,及人群需求延展,推荐其可能感兴趣的信息。
再通过多次测试看效果来迭代,针对单人的特殊个性化需求,对给单人推荐的信息做补充。同时若单人需求偏好有较多的个性化信息,也会补充进人群包的需求中,以此实现不断的完善和迭代。
以上是商品偏好分析的整个逻辑,接下来,我们以一家电商彩妆店为例,讲述下如何去做商品偏好分析及应用。
四、案例实操:美妆品牌
背景:某美妆品牌的一次聚划算活动,打算对老用户做精准营销触达。
- 从多维度构建不同商品的用户画像
要做商品偏好分析,首先一定要有用户基础分群,最常用的就是基于用户购买信息分群。
分析思路:
如上图,这个画像是比较简单的,仅从这种单一的人群画像想要去判定用户的偏好,还比较粗糙的,例如购买了口红的人群,她有口红颜色收藏癖吗?是更注重口红的滋润度还是颜色,还是产品的价格?这些问题,仅从一个“购买了口红的人群”这样单一的人群画像,我们无法得知。
所以,接下来,我们需要通过用户画像做多重交集,将人群画像描绘的更清晰,对用户需求的判定也就更精准。
- 基于用户画像交集,反推人群需求
商品偏好分析,是通过尽可能多的维度回溯用户的画像,塑造成一个个虚拟的人物。所以光基础分群不够,还要尽可能多的评估维度。
我们将用户分群划分成了”购买数据、地址数据、使用数据、行为数据“等4个维度,将这4个维度的人群,做交集,得到更精准的人群画像,进而反推用户需求。
分析说明:
如上图,将2个1级人群画像:购买数据与使用数据做交集,得出了一个2级人群画像,然后根据人群画像,反推出了这个人群包的需求;
表格里面,只是将类别做了2组交集,当然了,为了更精准的判定用户的需求,将购买数据、地址数据、使用数据、行为数据做4重交叉后,对该组人群画像描绘越清晰,反推的需求越准确;
匹配的需求是根据以上分析的数据得来的,此需求需要后续的验证。如果能抓取到用户的行为数据、标签数据越多,越准确,所反推出的需求就越精准!
- 根据人群画像需求,匹配沟通内容
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