หลังจากดำเนินการมาหลายปี ฉันรวบรวมผลกำไรและพบว่าสามารถสรุปได้เป็นสองคำ: ลูกค้าและข้อมูล สองบทความก่อนหน้านี้พูดถึงเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับลูกค้า คราวนี้ผมจะพูดถึงการใช้ข้อมูลเพื่อการตลาด
หลายครั้งเวลาคุยกับคนอื่น ทันทีที่ฉันบอกว่าฉันทำงานด้านการตลาดข้อมูล อีกฝ่ายก็มองฉันเหมือนนักคณิตศาสตร์ทันที แล้วเริ่มนึกถึง "การวิเคราะห์คลัสเตอร์ การวิเคราะห์การถดถอย การตั้งค่ากลุ่ม" ในใจของเขา . “และอื่นๆ. ขณะที่เราพูดคุยกันและพบว่าฉันไม่ได้พูดถึงสิ่งเหล่านั้นเลย พวกเขาก็เริ่มถามฉันว่า: “การตลาดข้อมูลคุณหมายถึงอะไรกันแน่”
ฉันจะไม่ลงรายละเอียดเกี่ยวกับทฤษฎี ช่วงนี้ฉันคุยกับพี่น้อง Taobao บ่อยมาก ฉันจะใช้ซูเปอร์มาร์เก็ตออนไลน์เป็นตัวอย่างเพื่อดูว่าการตลาดข้อมูลทำอะไรได้บ้าง
ระดับแรกของการตลาดบนพื้นฐานข้อมูล: ผู้คนหลายพันคนมีใบหน้าที่เหมือนกัน - ผู้คนหลายพันคนมีใบหน้าที่เหมือนกัน
ชั้นที่สองของการตลาดข้อมูล: การจัดการวงจรชีวิตลูกค้า
การตลาดข้อมูลระดับที่สาม: การปลูกฝังลูกค้าเก่า
ระดับแรกของการตลาดบนพื้นฐานข้อมูล: ผู้คนหลายพันคนมีใบหน้าที่เหมือนกัน - ผู้คนหลายพันคนมีใบหน้าที่เหมือนกัน
บทบาทหลักประการแรกของการตลาดโดยอาศัยข้อมูลคือสามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าเป้าหมายได้ละเอียดและแม่นยำยิ่งขึ้น ทำให้เนื้อหาของเราในกระบวนการส่งเสริมการขายมีความเกี่ยวข้องกับผู้ซื้อมากขึ้น และเปลี่ยนการดำเนินงานจากขนาดเดียวที่เหมาะกับทุกคนเป็นขนาดเดียวพอดี -ทั้งหมด นี่เป็นหนึ่งในเป้าหมายหลักของการตลาดดิจิทัล
ก่อนหน้านี้ฉันได้รับอีเมลส่งเสริมการขายจากร้านค้าหมายเลข 1 ดังนี้:
ฉันคิดว่าทุกคนได้รับและส่งอีเมลจำนวนมากเช่นนี้ทุกวัน เราจะไม่พูดถึงอีเมลนี้อีกต่อไป มาดูวิธีทำให้อีเมลนี้ดีขึ้นผ่านการตลาดข้อมูลกันดีกว่า
สมมติว่าอีเมลนี้ถูกส่งไปยังสมาชิก 1 ล้านคน หากเราต้องการได้รับอัตราการซื้อสูงสุด วิธีที่ดีที่สุดคือการส่งอีเมลส่วนตัว 1 ล้านฉบับไปยังผู้คน 1 ล้านคน และโปรโมตผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันให้กับแต่ละอีเมล แต่เห็นได้ชัดว่าวิธีนี้ไม่สามารถทำได้ในการใช้งานจริง ดังนั้นการตลาดแบบใช้ข้อมูลจึงเป็นการค้นหาวิธีทางการตลาดที่ใช้งานได้ซึ่งช่วยให้เราได้รับอัตราการซื้อสูงสุด
อีเมลข้างต้นที่ส่งถึงผู้คน 1 ล้านคนจะมีอัตรา Conversion ที่สูงขึ้นได้อย่างไร
ลองดูวิธีที่ดีกว่าเล็กน้อยก่อน:
เราแบ่งลูกค้าออกเป็น 4 กลุ่มตามอายุและเพศ แล้วเลือกสินค้าแนะนำบางส่วนตามลักษณะของกลุ่มนี้ แล้วจัดทำ 4 หน้า และส่งมอบให้กับลูกค้า 4 กลุ่มตามลำดับ
การเขียนคำโฆษณาทั่วไปของผลิตภัณฑ์ทั่วไปตามอายุและเพศ
โค้กผู้ชาย 15-25 โค้กกล่องละ 18 หยวน ถูกกว่าในซุปเปอร์มาร์เก็ต 5 หยวน จัดส่งถึงหน้าบ้านคุณภายในครึ่งวัน
ผู้หญิง 15-25 คน ขนมต่างๆ แชมพู
เบียร์ผู้ชาย 25-35 คน
25-35 แชมพูผู้หญิง กระดาษเช็ดมือ น้ำมันสลัด
ข้อกำหนดเบื้องต้นที่สำคัญสำหรับการตลาดข้อมูลคือการสะสมข้อมูล ระดับของการสะสมข้อมูลจะกำหนดว่าการตลาดข้อมูลมีความซับซ้อนเพียงใด มีข้อมูลน้อยมากที่เราต้องสะสมที่นี่ อายุและเพศเป็นเพียงสองคุณลักษณะ (หากเราเพิ่มคุณลักษณะของลูกค้าตรงนี้ เราก็สามารถแบ่งฐานลูกค้าทั้งหมดออกเป็นกลุ่มเล็กๆ ได้ เช่น “รายได้” “ระดับการศึกษา” “อาชีพ” เป็นต้น ธนาคารจะทำให้ลูกค้าอยู่บนพื้นฐานของข้อมูลนี้ การบริหารจัดการ CRM และ การบริหารความเสี่ยงข้อดีของการแบ่งส่วนคือสามารถแม่นยำยิ่งขึ้น แต่ข้อเสียคือต้นทุนของการส่งเสริมการขายสูงกว่า ขณะเดียวกัน เนื่องจากฐานลูกค้าถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มเล็ก ๆ ผลประโยชน์ส่วนเพิ่มของประสิทธิภาพการส่งเสริมการขายก็ลดลง ดังนั้นการแบ่งส่วนจะมากหรือน้อยก็ได้ โอเค)
ถ้าอย่างนั้นเรามาทำอะไรให้ดีขึ้นกว่านี้สักหน่อย:
ในแต่ละกลุ่ม เราจะเพิ่มฟิลด์อีกสองฟิลด์: "เรียกดูหมวดหมู่" และ "หมวดหมู่การซื้อ"
หมวดหมู่การสืบค้น 3 อันดับแรกตามอายุและเพศ หมวดหมู่การจัดซื้อ 3 อันดับแรก การเขียนคำโฆษณาทั่วไป
15-25 เครื่องดื่มผู้ชาย ผลิตภัณฑ์กระดาษ อาหารและเครื่องดื่มนำเข้า ผลิตภัณฑ์กระดาษ โค้กกล่องละ 18 หยวน ซึ่งถูกกว่าซูเปอร์มาร์เก็ต 5 หยวน คุณก็จัดส่งเองได้ ถึงประตูบ้านคุณภายในครึ่งวัน
หญิงอายุ 15-25 ปี
ชาย 25-35
เพศหญิง 25-35
แล้วเราจะเห็นได้ว่า "3 หมวดหมู่ที่ผู้ชายอายุ 15-25 ปีซื้อมากที่สุด ได้แก่ อาหาร-เครื่องดื่ม เคมีภัณฑ์รายวัน-ผลิตภัณฑ์กระดาษ อาหาร-อาหารนำเข้า" แล้วเราก็มีให้เลือกหลายแบบ ง่ายๆ คลิกเพื่อเลือกสินค้าส่งเสริมการขายจาก “เครื่องดื่ม ผลิตภัณฑ์กระดาษ และอาหารนำเข้า” แต่ละรายการ เพื่อจัดทำเป็นแพ็คเกจส่งเสริมการขายและส่งเสริมให้ทั้งกลุ่ม
การสะสมข้อมูลที่นี่มีความซับซ้อนมากขึ้น อันดับแรก เราต้องรวบรวมบันทึกการซื้อและบันทึกการค้นหาของสมาชิกแต่ละคนเพียงอย่างเดียว
มันจะดีกว่านี้ไหม?
หลังจากที่เราเห็นบันทึกธุรกรรมและบันทึกการสืบค้นของทุกคนแล้ว ธุรกิจก็มีแนวคิดหลายประการที่สามารถปรับแต่งเพิ่มเติมได้:
1. อะไรคือสิ่งที่ลูกค้ามักจะดูแต่ไม่ซื้อ?
2. ลูกค้า B ใดมีแนวโน้มที่จะซื้อมากที่สุดหลังจากซื้อ A?
ในการดำเนินการ 1 เราต้องเชื่อมโยงบันทึกการเรียกดูและบันทึกการซื้อ และกำหนดมาตรฐานของ "มุมมองหมวดหมู่ > N และไม่มีการซื้อ" ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล
การทำ 2 นั้นซับซ้อนกว่า วิธีที่พบบ่อยที่สุดคือการวิเคราะห์บันทึกการซื้อโดยการวิเคราะห์ฐานลูกค้าทั้งหมด สร้างอัลกอริทึม สมมติว่ามีผู้ซื้อ 10,000 คน วิเคราะห์บันทึกการซื้อของ 10,000 คนแล้วค้นหา ผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ที่ซื้อโดยคนเหล่านี้ แนะนำผลิตภัณฑ์ B, C และ D ที่ซื้อมากที่สุดในหน้า A (นี่คือสิ่งที่ Amazon ทำโดยทั่วไป)
วันนี้ผมจะเขียนเกี่ยวกับระดับแรกก่อน หากคุณสนใจ เราจะพูดถึงระดับที่สอง: การจัดการวงจรชีวิตลูกค้า
ที่มาบทความ : Paidai.com