Después de varios años de funcionamiento, hice un balance de los beneficios y descubrí que se pueden resumir en dos palabras: clientes y datos. Los dos artículos anteriores hablaron sobre contenido relacionado con el cliente. Esta vez hablaré sobre cómo utilizar los datos para marketing.
Muchas veces, cuando conversaba con otras personas, tan pronto como mencioné que estaba involucrado en marketing de datos, la otra parte inmediatamente me miró como a un matemático y luego comenzó a pensar en "análisis de conglomerados, análisis de regresión, preferencia de grupo" en su mente. . "Etcétera. Mientras charlábamos y descubríamos que no mencionaba esas cosas en absoluto, empezaban a preguntarme: "¿Qué quieres decir exactamente con marketing de datos?"
No entraré en detalles sobre la teoría. Recientemente, he estado hablando mucho sobre Taobao Supermarket con mis hermanos Taobao. Usaré un supermercado en línea como ejemplo para ver qué hace el marketing de datos.
El primer nivel del marketing basado en datos: Miles de personas tienen la misma cara - Miles de personas tienen la misma cara
La segunda capa del marketing de datos: gestión del ciclo de vida del cliente
El tercer nivel del marketing de datos: cultivar clientes antiguos
El primer nivel del marketing basado en datos: Miles de personas tienen la misma cara - Miles de personas tienen la misma cara
La primera función importante del marketing basado en datos es que puede segmentar a los clientes objetivo de manera más precisa y precisa, haciendo que nuestro contenido en el proceso de promoción sea más relevante para los compradores y cambiando las operaciones de talla única a talla única. -Todos. Es uno de los principales objetivos del marketing digital.
Anteriormente recibí un correo electrónico promocional de la Tienda No. 1, de la siguiente manera:
Creo que todo el mundo recibe y envía muchos correos electrónicos como este todos los días. Hoy no discutiremos el correo electrónico en sí. Veamos cómo mejorar este correo electrónico a través del marketing de datos.
Supongamos que este correo electrónico se enviará a 1 millón de miembros si queremos obtener la tasa de compra más alta, la mejor manera es enviar 1 millón de correos electrónicos personalizados a 1 millón de personas y promocionar diferentes productos para cada uno. Pero este método obviamente no es factible en la operación real. Por tanto, el marketing basado en datos consiste en encontrar un método de marketing operable que nos permita obtener la tasa de compra más alta.
¿Cómo puede el correo electrónico anterior enviado a 1 millón de personas tener una tasa de conversión más alta?
Primero veamos un método un poco mejor:
Dividimos a los clientes en 4 grupos según edad y sexo, y luego seleccionamos algunos productos recomendados según las características de este grupo, luego hicimos 4 páginas y las entregamos a los 4 grupos de clientes respectivamente.
Redacción típica de productos típicos por edad y sexo.
15-25 Coca-Cola para hombres, la Coca-Cola cuesta 18 yuanes la caja, 5 yuanes más barata que en los supermercados. Ya no tienes que llevarla tú mismo. Te la entregarán en tu puerta en medio día.
15-25 mujeres varios snacks, champú
25-35 hombres cerveza,
25-35 Champú para mujeres, toallas de papel, aceite para ensalada
Un requisito previo importante para el marketing de datos es la acumulación de datos. El grado de acumulación de datos determina qué tan sofisticado puede ser el marketing de datos. Hay muy poca información que necesitamos acumular aquí. La edad y el género son solo dos atributos. (Si agregamos más atributos de clientes aquí, podemos dividir toda la base de clientes en grupos más pequeños, como "ingresos", "nivel de educación", "ocupación", etc. El banco creará clientes en función de esta información. Gestión de CRM y Gestión de riesgos. La ventaja de la segmentación es que puede ser más precisa, pero la desventaja es que el costo de la promoción es mayor. Al mismo tiempo, a medida que la base de clientes se divide en segmentos más pequeños, el beneficio marginal de la eficiencia de la promoción disminuye. entonces la segmentación está más o menos bien).
Entonces, hagamos un poco mejor que esto:
En cada grupo, agregamos dos campos más: "Categoría de exploración" y "Categoría de compra".
Las 3 principales categorías de navegación por edad y sexo Las 3 principales categorías de compra Redacción típica
15-25 Bebidas para hombres, productos de papel, alimentos y bebidas importados, alimentos importados, productos de papel. La coca cuesta 18 yuanes la caja, que es 5 yuanes más barata que la del supermercado. a tu puerta en medio día.
15-25 mujeres
25-35 hombres
25-35 mujeres
Luego podemos ver que "las tres categorías más compradas por hombres de 15 a 25 años son alimentos - bebidas, productos químicos diarios - productos de papel, alimentos - alimentos importados", y luego podemos tener varias opciones: Simple Haga clic para seleccionar un producto promocional de cada uno de “bebidas, productos de papel y alimentos importados” para realizar un paquete promocional y promocionarlo ante todo el grupo.
La acumulación de datos aquí es más complicada. Primero, necesitamos acumular los registros de compra y de navegación de cada miembro. Estos dos campos por sí solos requieren una base de datos enorme.
¿Podría ser mejor?
Después de ver los registros de transacciones y de navegación de todos, la empresa tiene varias ideas que pueden perfeccionarse aún más:
1. ¿Cuáles son las cosas que los clientes suelen mirar pero no compran?
2. ¿Qué B es más probable que compre el cliente después de comprar A?
Para hacer 1, necesitamos asociar registros de navegación y registros de compra, y establecer el estándar de "vistas de categoría> N y sin compras" mediante el análisis de datos.
Hacer 2 es más complicado. La forma más común es analizar los registros de compras. Al analizar toda la base de clientes, suponga que hay 10.000 personas que compraron el producto A. Analice los registros de compras de estas 10.000 personas y averigüe. los demás productos comprados por estas personas. Los productos B, C y D más comprados se recomiendan en la página A (esto es básicamente lo que hace Amazon).
Hoy escribiré primero sobre el primer nivel. Si está interesado, hablaremos sobre el segundo nivel: la gestión del ciclo de vida del cliente.
Fuente del artículo: Paidai.com