وبعد عدة سنوات من العمل، قمت بتقييم المكاسب ووجدت أنه يمكن تلخيصها في كلمتين: العملاء والبيانات. تحدثت المقالتان السابقتان عن المحتوى المتعلق بالعميل، وهذه المرة سأتحدث عن كيفية استخدام البيانات للتسويق.
في كثير من الأحيان عند الدردشة مع الآخرين، بمجرد أن ذكرت أنني منخرط في تسويق البيانات، نظر إلي الطرف الآخر على الفور كعالم رياضيات، ثم بدأ يفكر في "التحليل العنقودي، تحليل الانحدار، تفضيل المجموعة" في ذهنه "وهلم جرا. وبينما كنا نتحدث، ووجدنا أنني لم أذكر هذه الأشياء على الإطلاق، بدأوا يسألونني: "ماذا تقصد بالضبط بتسويق البيانات؟"
لن أخوض في تفاصيل حول النظرية مؤخرًا، لقد كنت أناقش موضوع سوبر ماركت تاوباو كثيرًا مع إخوتي في تاوباو، وسأستخدم السوبر ماركت عبر الإنترنت كمثال لمعرفة ما يفعله تسويق البيانات.
المستوى الأول من التسويق المعتمد على البيانات: آلاف الأشخاص لديهم نفس الوجه – آلاف الأشخاص لديهم نفس الوجه
الطبقة الثانية من تسويق البيانات: إدارة دورة حياة العميل
المستوى الثالث لتسويق البيانات: تنمية العملاء القدامى
المستوى الأول من التسويق المعتمد على البيانات: آلاف الأشخاص لديهم نفس الوجه – آلاف الأشخاص لديهم نفس الوجه
الدور الرئيسي الأول للتسويق القائم على البيانات هو أنه يمكنه تقسيم العملاء المستهدفين بشكل أكثر دقة ودقة، مما يجعل المحتوى الخاص بنا في عملية الترويج أكثر ملاءمة للمشترين، وتغيير العمليات من مقاس واحد يناسب الجميع إلى مقاس واحد يناسب -كل ذلك هو أحد الأهداف الرئيسية للتسويق الرقمي.
لقد تلقيت سابقًا بريدًا إلكترونيًا ترويجيًا من المتجر رقم 1، كما يلي:
أعتقد أن الجميع يتلقى ويرسل الكثير من رسائل البريد الإلكتروني المشابهة كل يوم، ولن نناقش البريد الإلكتروني نفسه اليوم، فلنلقي نظرة على كيفية تحسين هذا البريد الإلكتروني من خلال تسويق البيانات.
لنفترض أنه سيتم إرسال هذا البريد الإلكتروني إلى مليون عضو، إذا أردنا الحصول على أعلى معدل شراء، فإن أفضل طريقة هي إرسال مليون رسالة بريد إلكتروني مخصصة إلى مليون شخص والترويج لمنتجات مختلفة لكل منهم. ولكن من الواضح أن هذه الطريقة غير مجدية في التشغيل الفعلي. لذلك، فإن التسويق القائم على البيانات يدور حول إيجاد طريقة تسويقية قابلة للتنفيذ تتيح لنا الحصول على أعلى معدل شراء.
كيف يمكن أن يكون للبريد الإلكتروني أعلاه المرسل إلى مليون شخص معدل تحويل أعلى؟
دعونا نلقي نظرة على طريقة أفضل قليلاً أولاً:
قمنا بتقسيم العملاء إلى 4 مجموعات حسب العمر والجنس، ثم قمنا باختيار بعض المنتجات الموصى بها بناءً على خصائص هذه المجموعة، ثم قمنا بعمل 4 صفحات وقمنا بتسليمها إلى مجموعات العملاء الأربعة على التوالي.
كتابة النصوص النموذجية للمنتجات النموذجية حسب العمر والجنس
15-25 كوكا كولا للرجال، سعر الكولا 18 يوانًا للعلبة، أي 5 يوانات أرخص من محلات السوبر ماركت، ولم يعد عليك حملها بنفسك، وسيتم توصيلها إلى باب منزلك في غضون نصف يوم.
15-25 امرأة وجبات خفيفة متنوعة، شامبو
25-35 رجل بيرة،
25-35 شامبو نسائي، مناشف ورقية، زيت سلطة
أحد المتطلبات الأساسية لتسويق البيانات هو تراكم البيانات. تحدد درجة تراكم البيانات مدى تعقيد تسويق البيانات. هناك القليل جدًا من المعلومات التي نحتاج إلى تجميعها هنا. العمر والجنس هما فقط سمتان. (إذا أضفنا المزيد من سمات العملاء هنا، فيمكننا تقسيم قاعدة العملاء بأكملها إلى مجموعات أصغر، مثل "الدخل"، و"المستوى التعليمي"، و"المهنة"، وما إلى ذلك. وسيقوم البنك بتكوين العملاء بناءً على هذه المعلومات. إدارة علاقات العملاء و تتمثل ميزة إدارة المخاطر في أنها يمكن أن تكون أكثر دقة، ولكن العيب هو أن تكلفة الترويج أعلى. وفي الوقت نفسه، مع تقسيم قاعدة العملاء إلى شرائح أصغر، تنخفض الفائدة الهامشية لكفاءة الترويج. لذا فإن التجزئة جيدة إلى حد ما.)
ثم دعونا نفعل ما هو أفضل قليلا من هذا:
في كل مجموعة، نضيف حقلين آخرين: "فئة التصفح" و"فئة الشراء".
أهم 3 فئات تصفح حسب العمر والجنس أهم 3 فئات شراء كتابة الإعلانات النموذجية
15-25 مشروبات رجالية، منتجات ورقية، أغذية ومشروبات مستوردة، أغذية مستوردة، منتجات ورقية. سعر كوكاكولا 18 يوان/العلبة، وهو أرخص بـ 5 يوانات من السوبر ماركت. لم يعد عليك حملها بنفسك، وسيتم تسليمها إلى باب منزلك خلال نصف يوم.
15-25 أنثى
25-35 ذكر
25-35 أنثى
ومن ثم يمكننا أن نرى أن "الفئات الثلاث الأكثر شراءً من قبل الرجال الذين تتراوح أعمارهم بين 15 و25 عامًا هي الأغذية - المشروبات، والمواد الكيميائية اليومية - المنتجات الورقية، والأغذية - الأغذية المستوردة"، ومن ثم يمكن أن يكون لدينا عدة اختيارات: انقر ببساطة لاختيار منتج ترويجي واحد من بينها. كل من "المشروبات والمنتجات الورقية والأغذية المستوردة" لعمل حزمة ترويجية وترويجها للمجموعة بأكملها.
يعد تجميع البيانات هنا أكثر تعقيدًا. أولاً، نحتاج إلى تجميع سجلات الشراء وسجلات التصفح لكل عضو. ويتطلب هذان الحقلان وحدهما قاعدة بيانات ضخمة.
هل يمكن أن يكون أفضل؟
بعد أن نرى سجلات المعاملات وسجلات التصفح الخاصة بكل شخص، يكون لدى الشركة العديد من الأفكار التي يمكن تحسينها بشكل أكبر:
1. ما هي الأشياء التي ينظر إليها العملاء غالبًا ولكن لا يشترونها؟
2. ما هو (ب) الذي من المرجح أن يشتريه العميل بعد شراء (أ)؟
للقيام بالخطوة الأولى، نحتاج إلى ربط سجلات التصفح وسجلات الشراء، وتعيين معيار "مشاهدات الفئة > N وعدم الشراء" من خلال تحليل البيانات.
الطريقة الثانية أكثر تعقيدًا هي تحليل سجلات الشراء من خلال تحليل قاعدة العملاء بأكملها، وافترض أن هناك 10000 شخص قاموا بشراء المنتج أ. قم بتحليل سجلات الشراء لهؤلاء الأشخاص البالغ عددهم 10000 شخص واكتشف ذلك. المنتجات الأخرى التي تم شراؤها من قبل هؤلاء الأشخاص، يوصى بالمنتجات B وC وD الأكثر شراءً على الصفحة A (وهذا ما تفعله أمازون بشكل أساسي).
اليوم سأكتب عن المستوى الأول أولاً إذا كنت مهتماً سنتحدث عن المستوى الثاني: إدارة دورة حياة العميل.
مصدر المقال: Paidai.com