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有件事,阿里巴巴不说,却一直默默在做......

来源: 正和岛 点击这里给我发消息 转发至: 分享到QQ空间 百度收藏 人人网 开心网 豆瓣网

电商世界重新洗牌,淘宝店家越来越多,分到的流量越来越少,无法招揽顾客,连带广告投资回报率逐渐降低......当卖流量这项生意开始出现危机,阿里巴巴该如何应对?光环的背后多有隐忧,以往的粗放式营销、导流没了效力,阿里巴巴用上了筹谋已久的杀手锏:大数据营销。

一年一度的“双11”狂欢让剁手党们纷纷网购,2015年,天猫双11全球狂欢节总交易额达到创纪录的912.17亿元,举世瞩目。但是光环的背后,也有隐忧。

淘宝卖家的苦恼

移动互联网时代,许多创业者纷纷扎进了网络零售的世界。但电商世界重新洗牌,淘宝店家越来越多,分到的流量越来越少,无法招揽顾客,连带广告投资回报率逐渐降低,连阿里巴巴都在问,这是怎么了?

这是网络卖家的集体焦虑,更是中国最大电商阿里巴巴的痛点。阿里巴巴握有全中国80%以上的在线交易流量,流量数已达到顶峰,向上提升的成长空间有限,同时网络卖家成长速度越来越快,瓜分着有限的流量。对阿里巴巴来说,这是个危险的信号,代表着卖流量这项生意开始出现危机。

以淘宝网为例,开始产生僧多粥少、流量不均状况。短短一年的时间,网络卖家的感受更是深刻,花同样的营销预算买流量,成效却远不及一年前的一半。其中,出现两个问题,第一是流量成长有限,第二是导流的对象不够精准。

于是,大数据营销有了发力点。网络流量不足不是问题,不精准才是大问题,流量不是“患寡而患不均”,而是“患不精准”,解决流量不精准的问题,才能有效提高广告的投资回报率。

电商成功获利的关键在招揽顾客,网络广告仍是招揽顾客最有效的方法,投放广告有四个考虑要素:选人、选广告、选预算、选产品。具体来说,品牌商第一要考虑的是,我要接触哪个对象,第二是选择商品,第三是我愿意花多少预算来接触这些人,第四是我要用什么样的广告创意来接触他们。

面对庞大而陌生的消费者,没有逻辑与策略地投放广告,就像一场单凭运气的赌注。因此,选对人是有效投放广告的关键。

那么,我们该如何选对人说话?以淘宝商家为例,在广告投放上,除了选择位置外,也能选择标签人群名单投放,但深入了解后,发现一般标签名单是传统人口统计分类:性别、年龄、居住地、职业、消费偏好等特征。这些硬邦邦的人口统计标签,背后的意义其实是一批不变动的固定死名单,这些名单在大量曝光、打造品牌知名度,或是其他特别需求时适合使用,但是精准营销中,就显得过于庞大失准。

说穿了,广告营销无效,是因为数据库的名单失效。想象一下,某位顾客是公务员,喜欢团购美食,之后离职换工作到美妆产业,转而开始热衷于购买各类新奇美妆小物品,但却因为起初的职业设定,让彩妆销售员误判“这不是我的广告投放目标”而错失机会;人天天在变,店铺的运营状况也不断在改变,传统标签的定义方式显然跟不上“快营销”的电商脚步。

而这些人口统计标签更因为店家的不同需求,急速扩充到近1000种,使得营销人员难以驾驭,只能凭经验推测这次应该使用哪几个标签名单投放广告;庞大的名单数量,也使得营销人不得不花大笔预算,广告效果却并不理想。

看到痛苦的淘宝商家,我们认为,应锁定三个目标:精准、动态、简化,借助数据演算的动力,活化名单。

精准计算顾客DNA

在过去,淘宝商家要针对新产品——钢铁侠的T恤投放广告,就只能以操作经验来判断,从一般标签中选择“男性、20-30岁、购物偏好英雄动漫、曾买过T恤”这几项标签,锁定这些标签所产生的名单投放广告,借此找到钢铁侠T恤的爱好者。

但仅仅这些标签加起来,人数可能就高达数百万人,因为阿里巴巴数据库有上亿个会员,店主若要全部投放,所需耗费的广告成本将非常高昂,对小店来说,可能根本无力负担。而就算店主真的砸重金投放广告,广告效益如何呢?这些人购买钢铁侠T恤的概率有多高呢?答案是:不确定,也不知道。

其实,找不到答案的最大的盲点在于,忽略了最珍贵、有效的数据就在身边,也就是本店曾经交易的会员的数据。虽然不如阿里巴巴的总体会员是大数据,但却能精准勾勒出会购买你家商品的会员样貌。广告要精准,不在于接触的人很多,而是在于接触到广告的人都会买。

另外,我们再将时间这个变量加入演算,便能清楚了解你的会员中哪些人第一次消费(新会员)、哪些人会在固定时间回来消费(主力会员)、哪些人消费后,很久没有再回来购物(流失会员)。有了这些数据,营销上便能有凭有据地灵活运用,对主力会员投放活动信息,持续提高贡献;对于流失会员投放回流方案广告,提醒这群人别忘了回来购物。

而对于潜在顾客的招募,通过分析“新会员”“主力会员”的数据,再到阿里巴巴大数据库“淘金”,挖掘出拥有相似DNA的潜在顾客投放广告,更能运用“标签智库”选择DNA序列相似的程度来进行不同策略的广告投放;如选择DNA相似程度仅放大5倍的淘宝会员,就像是近亲种子名单,消费行为非常相似,投递广告最精准;反之,若选择DNA相似程度放大30倍的淘宝会员,就如同远亲,人群较多但消费行为相对较有差异,因此投递广告精准度稍微下降,但好处是曝光度较高。

阿里巴巴的数据,与电商店铺数据建立互补关系,前者提供整体市场特征,后者精准掌握个别商家潜在顾客轮廓,让我们告别“猜”的不确定性,而名单精准收敛,更使投入的广告成本大幅降低,投资回报率自然攀升。

实际使用精准标签(标签智库)以投放广告的淘宝商家,平均投资回报率比原本用经验挑选的标签成效提升3-5倍,这就是精准数据营销的强大力量,用自己的数据,算自己的生意。

动态“标签智库”从店铺观点出发,通过消费者DNA算法,算出各店铺的消费者图像,并可依等比例放大范围。比如现有5000名曾经购买某产品的种子顾客,以他们为基准演算出DNA标签,根据DNA标签放大5倍,这25000名就是极有可能购买该产品的潜在顾客。店铺可依广告投放预算决定倍数,但准确率与放大倍数成反比。

建立消费者动态标签

一共2亿人次的淘宝会员天天在变,只靠一两个营销人员,绝对赶不上市场变化的速度,因此我们创造了“活的”标签,快速反应顾客需求。

什么是活的标签呢?

第一,所产生的种子名单在投放广告期间,将不断自动更新。昨天A会员还是潜在顾客,会收到吸引新客上门的广告,今天他上门购物,消费者动态标签就直接将他排除在“吸引新客”的广告名单之外,并转到“吸引二次购物”的广告名单内,这样一来,不但节省了广告费用,会员收到的广告也是相对有用的信息。

第二,一旦A会员购买了B商家产品后,他的消费数据DNA也同步开始被自动分析,B商家的顾客轮廓将多一个样本值。可以想见,当越多人购买你的商品,你将越来越了解什么样的人容易成为你的顾客,而且这次是扎扎实实地用数据计算出来的活标签,不只是经验之谈。

第三,依据这些“活”的动态数据,就可以计算出7天后最有可能购买B商家产品的名单并投放广告,为营销人找到最可能花钱购物的顾客。

上千标签简化成19个

阿里巴巴每天产生的庞大数据量,一方面是庞大的数据金库,产出许多有价值的数据,但高达1000种的人群标签,也同时让营销人看花了眼,与其花费大把时间一一选择标签,营销结果还不一定准确,不如把时间还给策略思考和创意营销,所以数据越大,营销人越需要用统计和科技简化决策流程。

多达1000种的人口特征标签,通过3个演算模型NES、LRFM(Length,顾客开始购买你家产品至今的时间长度。Recency,顾客最近一次来购物的时间。Frequency,顾客购物频繁程度,Monetary,顾客平均购物金额)及NPT。

将上千种标签改为简单清楚的6组动态及19种标签,6组动态包括“顾客动态”“入店资历”“购物情境”“购物频率”“购物金额”“购物概率预测”。

运用这19个动态标签,就能做到精准投放广告,标签名单每24小时自动优化,让广告投放自己找到最适合的人。这19个标签并非是穷尽的概念,而是通过数据分析,让高达千种的人口统计标签简化至19个,降维到营销人可以有效处理的范畴,具体成效在于足以提升广告精准度,商家还可以搭配原本的一般标签灵活使用。

责任编辑:崔有天

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