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
各种渠道不断涌现，互联网营销变得越来越重要，下面北美网络营销给大家详细的说说。
没有互联网营销经验，没有建站经验，没有互联网团队，这都不是问题！只要你想让自己的线上订单暴涨，以上就是北美网站开发营销公司大数据精准营销应用.你想要的都有，网站建设、SEO、SEM、页面设计服务我们都是专业的，或者你想从事互联网营销行业、学习互联网营销知识，请拨打电话：416-878-0880；邮箱：[email protected]。
