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    基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷模型構(gòu)建

    2021-10-09 11:55:50唐慧羽
    科技視界 2021年27期
    關(guān)鍵詞:畫像網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷轉(zhuǎn)化率

    唐慧羽

    (廣西現(xiàn)代職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣西 河池 547000)

    0 引言

    在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新興科技的迅速發(fā)展下,人們的生活已經(jīng)離不開數(shù)字信息,各類信息網(wǎng)互相交錯(cuò),其線上信息量有了空前的發(fā)展效果。在此條件下產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)概念,它作為一種超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的工作能力集合的范圍數(shù)據(jù),能夠大規(guī)模地獲取、存儲(chǔ)、管理和分析數(shù)據(jù),具有數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)大、數(shù)據(jù)流傳速度快、數(shù)據(jù)類型多樣化、價(jià)值密度低四大優(yōu)勢(shì)。在近幾年來(lái),因其巨大的商業(yè)價(jià)值,已成為新時(shí)代社會(huì)的焦點(diǎn),越來(lái)越多的國(guó)家和企業(yè)相繼進(jìn)入大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域。在美國(guó),大數(shù)據(jù)應(yīng)用于醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域,平均每年可以創(chuàng)造4000億美元的生產(chǎn)價(jià)值,年生產(chǎn)力能夠提高0.75%,零銷行業(yè)每年能夠提高67%的凈利率[1]。從2004年開始我國(guó)大數(shù)據(jù)新興產(chǎn)業(yè)得利發(fā)展,帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)GDP增加。但由于大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的覆蓋范圍較廣,每個(gè)環(huán)節(jié)中的應(yīng)用和模式不同,大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的技術(shù)缺乏現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域的過(guò)渡切口,大多數(shù)的應(yīng)用實(shí)例無(wú)法成功在各個(gè)企業(yè)粘貼復(fù)制,依然在數(shù)據(jù)層面停留,沒有進(jìn)行深入的挖掘,導(dǎo)致用戶轉(zhuǎn)化率偏低,因此,本文基于大數(shù)據(jù)記錄和收集用戶信息,構(gòu)建大數(shù)據(jù)營(yíng)銷流程,識(shí)別用戶畫像規(guī)劃用戶類型,建立網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷模型,改善營(yíng)銷效果,增加客戶轉(zhuǎn)化率,為企業(yè)的發(fā)展提供可依靠的營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)思路。

    1 基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷模型

    1.1 記錄和收集用戶信息

    在當(dāng)前電子信息環(huán)境下,在建立營(yíng)銷模型前需要對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,識(shí)別出不同來(lái)源的用戶群體。對(duì)于大數(shù)據(jù)下的用戶信息一般分為匿名用戶數(shù)據(jù)和實(shí)名用戶數(shù)據(jù)。匿名用戶數(shù)據(jù)是用戶通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上,進(jìn)行瀏覽和購(gòu)買產(chǎn)生的數(shù)據(jù);而實(shí)名用戶數(shù)據(jù)是指經(jīng)過(guò)注冊(cè)后的用戶真實(shí)信息收集過(guò)程。首先,對(duì)于匿名用戶數(shù)據(jù),可以在網(wǎng)絡(luò)瀏覽器的監(jiān)測(cè)下,將用戶在各個(gè)網(wǎng)站上的訪問記錄和購(gòu)買過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行留存并記錄,分析每個(gè)商品在此網(wǎng)站的對(duì)應(yīng)參數(shù),通過(guò)這一參數(shù),找到對(duì)應(yīng)的商品型號(hào)和品牌數(shù)據(jù),在將其商品的大小和價(jià)格進(jìn)行對(duì)應(yīng),在網(wǎng)站有效代碼的監(jiān)測(cè)下,了解該用戶在購(gòu)買商品前的瀏覽記錄,其各個(gè)商品屬性是什么,通過(guò)對(duì)該用戶多次的訪問記錄分析,有效識(shí)別該用戶在購(gòu)買前的決策過(guò)程,從而制定針對(duì)該用戶類型同樣訪問記錄的訪問者,商品營(yíng)銷的推薦路徑,收集此類用戶信息。其次,對(duì)于實(shí)名用戶,根據(jù)其在購(gòu)買商品時(shí)留下的接收電話能夠查詢到常用郵箱,在固定配送地址的留存記錄中能夠規(guī)劃該用戶經(jīng)常出入的場(chǎng)景,如工作地點(diǎn)、居住地點(diǎn)、購(gòu)物地點(diǎn)等,針對(duì)用戶的實(shí)名信息,能夠更真實(shí)地記錄該用戶的真實(shí)數(shù)據(jù)[2]。將這些信息收集并記錄歸納,進(jìn)行有效清洗,留下對(duì)后續(xù)營(yíng)銷有用的數(shù)據(jù),建立信息系統(tǒng),使所得數(shù)據(jù)能夠有效串聯(lián)并加以分析,形成能夠識(shí)別的用戶視圖信息,然后基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建營(yíng)銷流程,便于后續(xù)營(yíng)銷工作的進(jìn)行。

    1.2 基于大數(shù)據(jù)建立營(yíng)銷流程

    在收集用戶數(shù)據(jù)信息后,由于該階段用戶還沒有產(chǎn)生咨詢行為和實(shí)際購(gòu)買記錄,所以需要構(gòu)建營(yíng)銷流程,對(duì)用戶信息進(jìn)行整合分析,激發(fā)潛在用戶購(gòu)買需求,提高后續(xù)用戶和商品的營(yíng)銷匹配度。當(dāng)公司和用戶接觸后,盡快地讓匿名用戶完成實(shí)名注冊(cè),通過(guò)上述采集到的用戶感興趣產(chǎn)品促成用戶成交轉(zhuǎn)換,對(duì)潛在用戶的購(gòu)買行為和產(chǎn)品進(jìn)行用戶可購(gòu)買預(yù)測(cè),使其完成注冊(cè),獲取真實(shí)信息。通過(guò)產(chǎn)品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),對(duì)用戶的購(gòu)買記錄和產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,總結(jié)用戶購(gòu)買結(jié)果和預(yù)測(cè)結(jié)果的關(guān)聯(lián)度,將相似產(chǎn)品納入營(yíng)銷中,營(yíng)銷流程如圖1所示。

    圖1 營(yíng)銷流程圖

    如圖1所示,并不是所有采集到的用戶信息都能夠及時(shí)地完成實(shí)名轉(zhuǎn)化,會(huì)有些許的用戶在數(shù)據(jù)收集的初始階段存在流失現(xiàn)象,不產(chǎn)生購(gòu)買行為,此時(shí)就需要對(duì)用戶進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)銷售,可以不定期地發(fā)送用戶感興趣的產(chǎn)品,增加用戶對(duì)商品的關(guān)注度,在此基礎(chǔ)上分析該用戶群體購(gòu)買可能性。其次,許多購(gòu)買后的用戶在一定時(shí)間內(nèi)不會(huì)產(chǎn)生再次購(gòu)買的需求,使得用戶信息輪轉(zhuǎn)至休眠數(shù)據(jù),而對(duì)老客戶的激活比較轉(zhuǎn)換新用戶來(lái)講,成本更低,所用時(shí)間更少,因此在營(yíng)銷流程構(gòu)建中是必不可少的一步[3]。通過(guò)匿名用戶數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化、實(shí)名用戶注冊(cè)、關(guān)聯(lián)營(yíng)銷設(shè)計(jì)、流失數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和老用戶激活五個(gè)階段構(gòu)建大數(shù)據(jù)營(yíng)銷流程,在此基礎(chǔ)上,對(duì)用戶畫像進(jìn)行識(shí)別規(guī)劃用戶類型,豐富用戶信息讓用戶的屬性產(chǎn)生更清晰的認(rèn)知。

    1.3 規(guī)劃用戶類型構(gòu)建營(yíng)銷模型

    用戶畫像能夠更好地聯(lián)系客戶訴求,從大數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)地對(duì)畫像進(jìn)行識(shí)別和分類,是大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的基礎(chǔ)。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)收集所需要的用戶信息,在獲取用戶信息后,將各個(gè)系統(tǒng)內(nèi)的實(shí)名信息進(jìn)行清洗整合,從用戶姓名、手機(jī)、住址三方面進(jìn)行匹配,形成一體的用戶數(shù)據(jù)信息,在將不同的標(biāo)簽從不同緯度進(jìn)行識(shí)別,形成清晰的用戶類型信息,一般從四個(gè)維度規(guī)劃用戶畫像體系,如表1所示。

    表1 用戶分類體系表

    由表1可知,在關(guān)聯(lián)用戶信息維度中涉及的體系標(biāo)簽,通過(guò)已知標(biāo)簽結(jié)合時(shí)間緯度,分別以一個(gè)月、三個(gè)月、近半年和一年為基礎(chǔ),整合用戶信息。規(guī)劃用戶體系,能夠?qū)τ脩舢a(chǎn)生360度的全方位識(shí)別,即使沒有面對(duì)面地和用戶交流過(guò),依舊可以對(duì)用戶的所有信息進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別,對(duì)用戶群體進(jìn)行劃分,以某個(gè)用戶為例,通過(guò)其畫像體系規(guī)劃其所屬用戶類型,如圖2所示[4]。

    圖2 用戶畫像識(shí)別舉例

    通過(guò)上述用戶畫像信息,我們可知這是一位未婚的26歲男性,現(xiàn)居住在河南,近半年內(nèi)對(duì)家電的需求量增加,幾乎高消費(fèi)金額都產(chǎn)生在家電類別,支出金額偏高,結(jié)合收貨地區(qū)信息,可知所處小區(qū)位置,所有電器均在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)購(gòu)買,沒有固定品牌,但外觀均以白色為主,對(duì)價(jià)格不敏感,可以推斷出該青年收入較高,且近半年內(nèi)處于房屋裝修狀態(tài),結(jié)合獲取信息,可以將該用戶規(guī)劃在新房裝飾類別,在后續(xù)營(yíng)銷中可以推薦相關(guān)產(chǎn)品,帶來(lái)其他類別產(chǎn)品轉(zhuǎn)化。通過(guò)上述三個(gè)方面,在收集用戶信息后,針對(duì)用戶所在群體制定相對(duì)應(yīng)營(yíng)銷策略,規(guī)劃用戶群體推送合適的產(chǎn)品,構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷模型。

    2 實(shí)驗(yàn)論證分析

    為驗(yàn)證新的營(yíng)銷模型能夠增加用戶轉(zhuǎn)化率,用戶轉(zhuǎn)化率是指在瀏覽數(shù)據(jù)的總?cè)藬?shù)中最后的成交結(jié)果和總?cè)藬?shù)比值,在同樣的客戶群體數(shù)量下,根據(jù)成交數(shù)量,對(duì)比用戶轉(zhuǎn)化率pvr,其計(jì)算公式為:

    式中:成交結(jié)果用iu表示;瀏覽總?cè)藬?shù)用full表示;根據(jù)影響轉(zhuǎn)化率的因素,設(shè)置對(duì)比實(shí)驗(yàn)條件,以雙“11.11”購(gòu)物節(jié)前預(yù)熱五天的用戶數(shù)據(jù)為例,根據(jù)每天的總瀏覽人數(shù),對(duì)比兩種營(yíng)銷模型下成交數(shù)量,分析各自的轉(zhuǎn)化率,對(duì)比結(jié)果如表2所示。

    表2 兩種營(yíng)銷模型下成交對(duì)比結(jié)果(人)

    由表1可知,在11月6號(hào)到11月11號(hào)之間傳統(tǒng)模型的轉(zhuǎn)化率分別6.94%、5.65%、5.34%、4.27%、3.68%、3.69%;新營(yíng)銷模型的轉(zhuǎn)化率分別為19.7%、23.0%、20.1%、16.7%、18.4%、19.2%;比傳統(tǒng)模式分別高了12.76%、17.35%、14.76%、12.43%、14.72%、15.51%。雙“11.11”期間傳統(tǒng)模型用戶總轉(zhuǎn)化率為4.5%,新營(yíng)銷模型為19.1%,比傳統(tǒng)模型提高了14.6%,說(shuō)明新設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷模型能夠提高用戶轉(zhuǎn)化率,能增加營(yíng)銷效果。

    3 結(jié)語(yǔ)

    本文在大數(shù)據(jù)的運(yùn)用基礎(chǔ)上,記錄收集用戶信息,構(gòu)建營(yíng)銷流程,識(shí)別數(shù)據(jù)畫像規(guī)劃用戶類型,建立網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷模型,改善營(yíng)銷效果,使客戶的轉(zhuǎn)化率增加了14.6%,為企業(yè)的發(fā)展提供了可靠依據(jù)。但本文的研究?jī)H限于定量分析,構(gòu)建的模型只研究了對(duì)大數(shù)據(jù)信息的處理問題,沒有產(chǎn)生直接量化效果,具有一定的局限性,需要企業(yè)在自我實(shí)際應(yīng)用中總結(jié)和分析。在后續(xù)的工作中可以針對(duì)大數(shù)據(jù)的其他特征進(jìn)行廣泛研究,使得大數(shù)據(jù)對(duì)營(yíng)銷領(lǐng)域產(chǎn)生更深刻的影響,提供更可靠的理論依據(jù)。

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