數位營銷:大數據精準營銷的七個關鍵要素

數位營銷:大數據精準營銷的七個關鍵要素

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說到大數據精準營銷,不得不先提個性化的用戶畫像,我們針對每一類數據實體,進一步分解可落地的數據維度,刻畫的每一個特徵,在聚集起來形成人群畫像。

 

一、用戶畫像

用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標籤化的用戶模型。具體包含以下幾個維度:

  • 固定特徵:性別,年齡,地域,教育水平,生辰八字,職業,星座
  • 興趣特徵:興趣愛好,使用APP,網站,瀏覽/收藏/評論內容,品牌偏好,產品偏好
  • 社會特徵:生活習慣,婚戀,社交/信息渠道偏好,宗教信仰,家庭成分
  • 消費特徵:收入狀況,購買力水平,商品種類,購買渠道喜好,購買頻次
  • 動態特徵:當下時間,需求,正在前往的地方,周邊的商戶,周圍人群

 

  • 新聞事件如何生成用戶精準畫像大致分成三步:

1.採集和清理數據:用已知預測未知

首先得掌握繁雜的數據源。包括用戶、各式活動、電子郵件訂閲數、線上或線下數據庫及客戶服務信息等。最基礎的就是如何收集網站/APP用戶的行為數據。

比如在登入某網站,其Cookie就一直駐留在瀏覽器中,從用戶觸及的動作,點擊的位置,路徑等方式,便可識別與記錄他的所有瀏覽行為,然後持續分析瀏覽過的關鍵詞和頁面,從分析出他的長短期需求、興趣、、朋友圈,皆可以清楚地獲得對方的工作,愛好,教育等方面較為全面與真實的資訊。

2.用戶分群:分門別類貼標籤

描述分析是最基本的分析統計方法,描述統計分為兩大部分:數據描述和指標統計。在分析階段,數據會轉換為影響指數,進而可以做"一對一"的精準營銷。舉個例子,一個80後客戶喜歡在生鮮網站上早上10點下單買菜,晚上6點回家做飯,週末喜歡去附近吃日本料理,經過蒐集與轉換,就會產生一些標籤,包括"80後""生鮮""做飯""日本料理"等等,貼在消費者身上。

3.制定策略:優化再調整

有了用戶畫像之後,便能清楚瞭解需求,在實際操作上,能深度經營顧客關係,甚至找到擴散口碑的機會。例如上面例子中,若有生鮮的打折券,日本餐館最新推薦,營銷人員就會把適合產品的相關信息,精準推送這個消費者的手機中;針對不同產品發送推薦信息,同時也不斷通過滿意度調查,跟蹤碼確認等方式,掌握顧客各方面的行為與偏好。

二、數據細分受眾

 

在執行大數據分析的3小時內,就可以輕鬆完成以下的目標:舉例來說,有的人在上班路上會打開郵件,但如果是開車族,並沒有時間填寫答案,而搭乘公共交通工具的人,上班路上的時間會玩手機,填寫答案的概率就高,這些都是數據細分受眾的好處。

 

三、

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 預測營銷能夠讓你專注於一小群客戶,而這群客戶卻能代表特定產品的大多數潛在買家。以上圖為例,你可以將營銷活動的目標受眾鎖定為20萬潛在客戶或現有客戶,其中包括特定產品的大多數買家(4萬人)。你還可以撥出部分預算用於吸引更小的客戶群(比如20% 的客戶),而不是整個客戶群,進而優化你的支出。

過去我們看數據可能是被動的方式,但預測營銷強調是決策價值,然而,大數據下的營銷顛覆經典的營銷4P理論,Product,Price,Place,Promotion,取而代之的是新的4P,People,Performance,Process,Prediction。而營銷時代關鍵詞就是“預測”。

 

四、精準推薦

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大數據最大的價值不是事後分析,而是預測和推薦,我就拿電商舉例,"精準推薦"成為大數據改變零售業的核心功能。譬如大多數服裝訂購網站採用的是儲存客戶提供的個人資訊,形成數據以客製化的方式,進行專屬的服裝推薦。這種一對一營銷便是最好的服務。

數據整合改變了企業的營銷方式,現在經驗已經不是累積在人的身上,而是完全依賴消費者的行為數據去做推薦。未來,銷售人員不再只是銷售人員,而能以專業的數據預測,搭配人性的親切互動推薦商品,升級成為顧問型銷售。

 

五、技術工具

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  • 關於預測營銷的技術能力,有以下選擇方案:

1、使用預測分析工作平台,然後以某種方法將模型輸入活動管理工具;

2、以分析為動力的預測性活動外包給市場服務提供商。

3、評估併購一個預測營銷的解決方案,比如預測性營銷雲和多渠道的活動管理工具。

 

  • 但無論哪條路,都要確定三項基本能力:

1連接不同來源的客戶數據,包括線上,線下,為預測分析準備好數據 ;

2分析客戶數據,使用系統和定製預測模型,做高級分析 ;

3在正確時間,客戶,場景出發正確行為,可能做交叉銷售,跨不同營銷系統。

六、預測模型

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預測客戶購買可能性的行業標準是RFM模型(最近一次消費R,消費頻率F,消費金額M),但模型應用有限,本質是一個試探性方案,沒有統計和預測依據。我們聚焦的預測模型,就是為了在最短時間內對客戶價值產生最大影響。這裡列舉一些其他模型參考:

  • 參與傾向模型:預測客戶參與一個品牌的可能性,參與定義可以多元。可以通過模型來確定EDM的發送頻率。並對趨勢做預測,是增加還是減少活動。

  • 錢包模型:每個客戶預測最大可能的支出,定義為單個客戶購買產品的最大年度支出。然後看增長模型,如果當前的總目標市場比較小,但未來可能很大,就需要去發現這些市場。

  • 價格優化模型:能夠去最大限度提升銷售,銷量或利潤的架構,通過價格優化模型為每個客戶來定價,這裡需要對你想要的產品開發不同的模型,或者開發通用,可預測的客戶價格敏感度的模型,確定哪一塊報價時對客戶有最大的影響。

  • 關鍵字推薦模型:可以基於一個客戶網絡行為和購買記錄來預測對某個內容的喜愛程度,預測客戶對什麼熱點,爆款感興趣,營銷者使用這種預測結果為特定客戶決定內容營銷主題。

  • 預測聚集模型:預測客戶會歸為哪一類。

 

七、 AI在營銷領域的應用

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  • 針對營銷領域,主要有以下三種預測營銷技術:

1、無監督的學習技術

無監督學習技術能識別數據中的隱藏模式,也無須明確預測一種結果。比如在一群客戶中發現興趣小組,也許是滑雪或長跑,一般是放在聚類算法,揭示數據集合中真實的潛在客戶。所謂聚類,就是自動發現重要的客戶屬性,並據此做分類。

2 有監督的學習技術

通過案例訓練機器,學習並識別數據,得到目標結果,這個一般是給定輸入數據情況下預測,比如預測客戶生命週期價值,客戶與品牌互動與未來購買的可能性。

3、強化學習技術

強化學習被認為是最有前途的AI研究方向之一。利用數據中的潛質模式,精準預測最佳的選擇結果,比如對某用戶做促銷應該提供哪些產品。這個跟監督學習不同,強化學習算法無須僅需輸入和輸出訓練,學習過程通過試錯完成。

 

整理 / Yunnie

參考資料:http://www.sohu.com/a/150588119_611422

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第三類  網際網路相關技術

Cookie:Cookie 並沒有真正的中文翻譯,cookie 是在你瀏覽網頁的時候,網站伺服器放在你電腦(或行動裝置)的瀏覽器裡面的一個小小的 TXT 文件。這個文件儲存了一個做來標記"你這個人"的匿名的 ID,以及一些與你瀏覽的這個網站記錄,這樣當你下一次訪問同個網站時,cookie 就會知道你又來了,並且記住你上次造訪時的一些狀態或是設定。Cookie 以及與 cookie類似的東西是傳統網路行銷的重要技術之一,幾乎所有識別人和標記工作都需要 cookie 及類似 cookie 這樣原理的技術完成。

Deep link:中文並沒有直接對應名詞,大陸、香港和台灣普遍都是直接翻譯為「深鏈、深度連結」等,但跟SEO常說的「內鏈」沒有關係。

Deep link 歷史悠久,過去把能夠超連結到網站的內頁的網址都稱為 deep link,但此後很快 deep link 這個詞的意義就消失了,因為這種超連結實在太普通,甚至不需要特別給一個專用名詞。但隨著手機端的 app 的出現,deep link 又重回網路行銷人的視線內,特指那些能夠跨過 app 首頁,從而直接跳轉到 app 的內頁的超連結。

Link Tag:Link Tag 特指在流量來源的 URL 後面加上的標記,用來標明流量來源的名稱和屬性。最典型的 link tag 是 Google Analytics 的 UTM 格式的標記。目前已經成為標明 paid media 的標準配備。

Heat map:大陸直接稱作「熱圖」,一般台灣媒體稱為「熱度圖」,Heat map 在一個圖上標記這個圖上哪些是獲得更多關注的部分。關注可以是瀏覽,也可以是滑鼠點擊區域、或者手指觸控的位置…,熱度圖是做行為統計學研究的可視化工具之一。

JavaScript:簡稱 JS,是一種被大量運用在網頁上的程式語言,能夠讓頁面除了展示內容之外,還能利用JS 做出更多的變化甚至讓其頁面有各種功能,例如網站分析工具(如台灣常見的 GA 、百度的站長工具,都是將 JS 代碼放置在你要監測的網頁中,就可以把使用者在網頁上的互動瀏覽行為持續發送到相應數據分析工具的伺服器,從而獲取想要的使用者數據。

Attribution:歸因。但是實際上這個詞被翻譯成「歸屬」更好。歸因是指在多種因素共同(或先後)作用造成的某一個結果時,各種因素應該佔有造成該結果的多大的作用,即「功勞應該如何分配以及歸屬於誰」。為解決歸因的問題而建立的模型被稱為歸因模型,即 attribution modeling,翻譯成歸屬模型或許更容易理解。

Path:路徑。任何構成先後次序的一系列事件或行為都可以用路徑來描述。路徑分析(path analysis)也是較為常用的一種分析方法。

UID:是 User Identification 的縮寫,即使用者 ID。

Bots:機器人。非人產生的流量,都被稱為機器流量,即 bots traffic。Bots 是網路假流量主要的創造者之一。

Spider:常翻譯為蜘蛛,蜘蛛是一個自動程式,它的作用是藉由拜訪網站、收集並整理網路上所能收集到的網頁、圖片、影音等內容。比如 google 蜘蛛和百度蜘蛛,都會將網路的各種內容爬取回來,利用各家搜尋引擎所制定的規則下,將大量內容分門別類、建立索引數據庫,使使用者能在搜尋引擎中只要輸入想問的問題,搜尋引擎就能盡可能滿足所有人。

IP:是 Internet Protocol(網際協議)的縮寫。IP 位置就是給每個連線在線上的主機分配的一個地址,過去用於判斷不同的拜訪行為屬於同一個人(因為都是同一個IP記錄產生的訪問)。但由於各種動態 IP 和虛擬 IP 技術,用它判斷使用者人數已經很不可行,在台灣還有些名單行銷是利用IP搭配電話比對來與廣告主回報廣告操作進度。

Tracking:大陸翻譯為跟蹤,以台灣 google 的中文是以「追蹤」二字為主。主要就是數據分析工具跟蹤使用者各種行為的意思,使用者所有的線上行為都可以被追蹤的。追蹤需要用一定的資訊技術手段,其中核心技術之一就是追蹤程式碼(tracking code),是一串可以發揮追蹤使用者上網行為的功能(很多都是腳本語言編寫,比如 JavaScript 語言)。

Pixel:本意是像素,但是在追蹤(或流量監控)領域,是跟 tracking code有相同意思的「同義詞」。

VAST:影片廣告程式化的基本協議。目前是 4.0 版本。在兩岸甚至全球在往上流行起各種影音內容時,VAST可針對沒有拍攝動態廣告的品牌主,利用遵守世界知名龍頭大企業共同規範的 Digital Video Ad Serving Template,就能讓品牌主用現有的素材,將廣告推動至全世界的速度加快。

第四類 流量與使用者行為相關用語

Bounce Rate:跳出率。

Referral:大陸翻譯為引薦來源;台灣則習慣翻譯成推薦連結流量。現實生活中,如果A推薦了B使用了某個產品,A就是推薦人(referral)。而在網路行銷中,referral 是指那些給一個網站帶來了流量的另一個網站,通常這些網站上會設置超連結到我的網站。如果沒有做特殊的標籤(如使用 link tag)或者不是特殊的流量來源(如搜尋引擎),那麽大部分的流量來源都會被監測工具記錄為 referral。

Retention:指使用者的停留。如何讓使用者能夠停留,是一個重要的課題。

Engagement:沒有特別合適的中文,這個指標指的是使用者在網站或 APP上的互動程度、參與度等,可以由多個指標組合而成。比如一個網站有很多互動行為,包括下載文件、觀看影音、線上諮詢等,那麽會根據互動的重要程度,為每種互動行為給予分數,使用者每完成一次互動所產生的總分,就可以判斷不同類別使用者的互動程度以及在不同網頁下產生互動的差異。Engagement 和其他一些專有名詞如 effectiveness、performance、acquisition 等相似,都是泛指性的詞。

Session:session 實際上和 visit 是一回事。本來,每種不同的數位媒介,都是將使用者的一次訪問(網站)稱為 visit,但是隨著 app 的普及,visit app 聽起來感覺很怪(大多是 use app),所以 app 也就不存在 visit 了,於是就用 session 代替。為了統一 visit 和 session 對於造訪數據的統計呈現,有些流量分析平台乾脆就把 visit 改稱 session。

Visit:而每個使用者在進入一個網站時,動作像是傳統造訪一間房屋,當使用者對網站進行一次造訪,通常以 30 分鐘為間隔,如果超過 30 分鐘在網站上沒有什麼動作,則該次訪問預設判斷就結束了。

Direct:翻譯為直接造訪,比如使用者直接在瀏覽器輸入網址,或者使用者直接點擊我的最愛裡的網址,都會被視作直接造訪,除了上述情況,從 LINE、FACEBOOK、微信等聊天視窗所曝光的網址,當他人只要按下去的那一瞬間,流量就預設為直接訪問。

Exit:離開、退出,即使用者離開網站或 APP 的行為,使用者離開網站前的最後一個頁面稱為退出頁(exit page),離開 APP 時所在的最後一個 screen 叫做 exit screen。