從一號店談數(shù)據(jù)營銷-淘寶營銷引流淘寶干貨

本文主題淘寶運(yùn)營,淘寶數(shù)據(jù)營銷,淘寶運(yùn)營,淘寶超市,淘寶營銷引流。

這幾年運(yùn)營做下來，盤點(diǎn)一下收獲，發(fā)現(xiàn)用兩個詞就可以概括了：客戶&數(shù)據(jù)。前面的兩篇講的都是和客戶有關(guān)的內(nèi)容，這次來講講怎么用數(shù)據(jù)做營銷。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??？”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(shí)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(xiǎn)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）今天先寫第一層，大家有興趣的話再來講第二層：客戶生命周期管理

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