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國雙黃勇堅碎片化海量消費行為數據靠大數據

发布时间:2020-01-25 01:27:04 编辑:笔名

国双黄勇坚:碎片化海量消费行为数据,靠大数据结合CRM转化,促进营销成功

2017年4月15日,由清华大学数据科学研究院联合西班牙IE商学院举办的大数据挑战日活动在清华大学FIT楼举行国双副总裁黄勇坚受邀在业界分享环节中做了题为《大数据在消费领域的运用》的演讲为参加大数据案例大赛的同学们阐述了大数据的行业趋势,并分享了国双大数据在数字媒体营销领域帮助企业洞悉用户真实需求、优化用户体验、提升转化率的案例参与此次比赛的优胜队伍,可以得到IE商学院大数据硕士项目奖学金和国双的实习机会

图:演讲嘉宾合影,左一为国双副总裁黄勇坚

以下是黄勇坚精彩的演讲摘录,分析了当前在消费领域的业界发展趋势,展现国双运用大数据技术在商业线上为客户创造价值的成功案例

为什么我们现在可以谈论大数据呢?

,可收集数据以前人们的生活绝大部分是发生下的,并没有使用计算机,例如看报纸了解,下买东西,数据难以被收集和当年相比,现在很多的事情是可以用计算机、智能设备去做的,包括看视频、滴滴打车、用头条来看、用百度进行搜索,产生了大量的可供采集的数据,这是这个时代的个特征

第二,现在数据是海量的在双11的时候,阿里1分钟时间不到,它的交易额就超过1亿人民币,非常迅速,海量并发当数据少的时候,单机就能处理完成;但现在数据是海量的,此时怎么去处理这些数据,对业界提出了很大的技术上的挑战

第三,结构化与非结构化数据并存互联上充满着海量文本和图片这些非结构化的数据,这些数据中隐藏着一个很大的金矿,怎么样从这些数据中提取价值呢?这是业内都想做的一个话题

大数据一定是要解决实际问题,一定要结合具体的业务、具体的行业让我们结合消费领域,看看大数据时代下的营销的发展情况

营销行业的发展情况

随着计算机技术的迅猛发展,各个消费者习惯发生了变化,互联和移动互联在消费者的消费决策过程中占据越来越重要的地位

营销决策提前,营销开始比销售重要

这是在大数据时代中搞营销、消费研究的很重要的一个特征以前,企业的市场部会投放广告,当消费者看到广告,会去这个企业的门店中进行购买这个时候,门店的销售起到了非常重要的作用,他会跟你说这个产品多么好、用这个产品能够达到什么样的好处,销售部门对消费者的购买起到主导作用

现在不一样了,消费者在到达门店之前,早已在上查过各种资料,早被无数广告影响过,当他到达门店之后很多时候实际上已经有强烈的购买意向了所以,营销部门就承担了非常关键的角色,企业的CMO所起的作用越来越重要,而销售所起到的作用在下降

在现在的领域中,消费人群受影响的因素也变得更多

以前,用户的触点有限,包括传统的报纸杂志、户外广告和电视广告,这些触点所产生的数据难以被收集,也难以与用户发生交互现在除了这些传统渠道以外,还多了很多新渠道,有、微博、各类垂直门户站、企业官、各种各样的论坛,而且微博、、论坛还有不同的特征,内容很多是是用户自己产生的,而且这些触点有很多是可与用户发生交互的用户所产生的内容往往是包含着商机,也影响著消费者的购买行为

消费者受这些渠道影响的因素变得更多,同时也产生了大量碎片化的数据

我们尝试回忆一下大家买东西的一个过程首先,你可能是听到朋友说这个东西好,就会在上搜比如,你要买化妆品,会搜去皱纹化妆品美白化妆品美白护肤品,去搜索不同的关键词你搜索完之后,可能还会在化妆品的论坛上,在一些丽人站上看看大家都怎么谈论化妆品这个时候的数据已经割裂了,你搜索的数据是在搜索引擎上的,丽人化妆品评论的这些数据是在各大丽人站、各大垂直站上而你去买的时候,又会直接去京东、天猫或者官方商城,这些数据又割裂了,消费者的这些行为就带来了大量碎片化的数据当使用完产品之后,无论你觉得爽或者不爽,你会发一个朋友圈炫耀或者抱怨一下,这又多了一个渠道所以,现在消费者的行为就带来了大量的碎片化数据,这些数据呈现割裂状态,把这些数据打通在一起整合分析尤其重要

在不同时代下,消费者的理念其实在发生变化

在以前可能是受同事、朋友的推荐,受口碑的推荐,影响着一个消费者的决策过程现在就不是了,朋友的推荐仅是一个参考,我还需要大量的时间在上搜索、自己看各种信息,因为互联提供了非常重要的渠道,它彻底改变、颠覆、革新了消费营销领域

国双的5A 3M理论

一个品牌从用户知道到该用户成为真正的忠诚客户,会受5个A的阶段: Awareness(需求意识)、Appreciation(鉴别信息)、Assessment(评估信息)、Action(开始行动)、Advocacy(忠诚用户)每一个过程由三个维度进行描述,分别是:Media(媒介)、Message(内容传递)、Measurement(度量标准)

大家回忆一下,当你有需求想买东西时,你先需要去知道一个品牌,知道一个产品,产生Awareness,为了达到这个目的,需要在一些媒介进行内容传递,要传播的主要是广泛的品牌的声量怎么去衡量你的这个效果传递得好不好呢?这个时候我们就需要定义measurement(度量的标准),比如品牌的知名度、曝光度、谈论企业相关产品的人多不多、在互联上的声量多不多

当消费者次被影响之后,他就开始鉴别这些信息对不对、有没有影响力、会不会影响决策的过程此时的媒介会关注各种权威的专业站,以及在搜索品牌上的专区,这个时候企业要向消费者传递的是品牌的特性,针对于这个品牌的关注点

有了这些信息之后,下一步消费者自然就要评估这些信息,去比较谁好,究竟是买哪个品牌的产品比较的时候有一个度量标准,品牌的提及率、正面和负面提及率,怎么去影响消费者

到了第四步,该买的总得买,企业需要在一些媒体上投放能够吸引用户购买产生购买的一些广告,比如一些促销类、优惠类的广告衡量这一步的成功标准是什么?就是转化成功率,用户有没有埋单

那买完了之后是不是就完事儿了?当然不是,用户买完一次还有第二次,还有售后,还有很多的事情,你要让顾客变成你的忠诚顾客,下一次还会再买这个时候,就需要把这个顾客留住,在售后的服务上需要和他建立个性化的关联例如当用户生日的时候,有一些会员的关怀,当预测到某用户的化妆品可能要用完,也许这个时候就要给她推一些新的化妆品,培养品牌的忠诚度

国双在消费领域的大数据营销方法论

为了让消费者形成一个认知、互动、转化的过程,我们需要在不同的媒体上投放广告,把这些流量带到企业的官、企业微博、企业的官方商城、企业的公众号、企业APP,这些都是现代化的营销渠道到了这些平台之后,把这些数据从消费者看到这个广告、到去到你的品牌站、到转化,这一全系列的行为通过国双的各个Dissector产品收集到国双的DMP(Data Management Platform)平台上,在这个平台上我们通过人工智能技术进行数据建模,充分挖掘用户众的特点,做好潜索发现、用户再营销、提升用户忠诚度的工作,让企业在消费领域的营销能够更加成功我们一起看看国双在这个领域的案例

案例:通过大数据去优化用户体验,提升转化率

例如某知名化妆品的官,用户在官上买东西,会有很多鼠标点击,哪一块点击的多,哪一块点击的少?通过国双的热力图技术很自然地展现出来,热的地方就是消费者感兴趣的,冷的地方就是消费者不感兴趣的从而了解到哪些内容是用户比较感兴趣的、哪些内容用户根本连看都不看你需要对用户所感兴趣的内容提升官上大部分的点击都是在左面,右面是广告区域,大家不怎么关注,是因为右边这个品牌、这个产品根本就没有人关注?还是因为它的位置放在右边占更多的原因呢?的办法就是A/B Test把右边的广告区域,挪到左边试一下,看到左边吸引到了更多的用户关注于是,品牌就把官的广告从右边挪到的左边调整完之后,通过数据发现,点击量涨了2.7倍,产品收入也得到了大幅度地提升这是一个真确的案例,通过国双的热力图技术帮助客户分析用户的行为,提升用户体验,提升转化率

案例: 搜索引擎广告的成本越来越贵,如何用数据节约成本?如何洞察用户的实际需求?

再看一个搜索的例子,一个人要买SUV,他在百度搜20万的SUV买什么好我们通过国双站分析产品Web Dissector分析得到,20万买SUV买什么好这个词的访问量、点击行为进一步能够看到触发这个搜索词的其实是SUV这个更通用的广告词,客户在百度上购买的关键词是SUV,但是用户事实上在搜索的时候,他搜索的词更具体,是20万SUV买什么好百度上SUV这个通用词的竞争比较激烈,价格较贵,而20万SUV买什么好这个长尾词的价格要低于SUV这个通用词,在这个时候就会发现,如果我用20万SUV买什么好这个长尾词来投放,得到的广告效果是一样的,但是却更节省预算

一般用户在搜索的时候是一个不断精细的过程,一开始他会搜SUV,然后搜 20万SUV买什么好、20万四驱SUV什么好,他会越搜越细,渐渐地暴露出这个用户的诉求、预算、喜好等关键信息,这是搜索营销的重要特征,结合国双的大数据技术我们会通过用户的搜索行为判断用户的需求是什么,为每一个用户打上精确的标签得益于国双的技术优势和在SEM领域的业务优势,国双在用户画像上做得更加精确

案例:舆情技术帮我找到民关注的问题,然后呢?

刚才说的例子都是结构化的数据,都是用户广告的交互、用户去了企业的官产生的数据如果用户根本就没有去企业的官,在中国有微博、,还有各类的论坛以及门户站,在这些领域应该怎么去做呢?我们通过国双的信息挖掘产品Media Dissector监测全的与企业产品服务相关的信息,用户在微博上发了一个针对某款产品的使用投诉,我们通过技术的手段在海量的用户、海量的文本数据当中,把这条微博监测下来,通过国双的自然语言处理技术由机器判断这条信息是值得关注的,这时企业可以在微博上针对这个人的投诉和抱怨做一次售后的维护,这是一个售后的关怀这在以前的传统领域是不可实现的,只有到了今天消费者习惯通过论坛、微博、等渠道进行发声,才能够实现,这也彻底颠覆了售后服务领域用户通过论坛或者微博发了一段文字说他的需求当我们爬取到这样一段话之后,要进行分词、降噪、消歧、语法分析,提取这句话特征,通过自然语言处理技术,计算机知道这个用户是在对产品进行抱怨,这是属于售后领域,计算机自动将这段文字归为售后类的用户需求,让客户去做新时代下的售后服务

高效回呼:监测数据也能助力呼叫中心

通过大数据人工智能技术进行业务建模,提升企业经营效率用户访问企业官会留下很多行为数据,比如是通过搜什么关键词来的,是不是新访问者,停留时间多少,停留的时间长说明他可能关注你的品牌,用户做了所有的这些行为需要记录下来,我们进行建模,找出有可能是你的客户的人以汽车销售为例,呼叫中心的话务员需要给真正愿意买车的人打通过想买车的人在站留下的行为信息,从他的停留时间、他看的页面数等等更多细节的数据,我们可以判断挖掘可能买车的人的特征,进行业务建模,通过模型的输出结果针对这些线索按照购买意向的高低进行排序,呼叫中心的话务员可以只给可能买车的人打以前是每打305个才能有一个成交的单子,现在只打69个就有一个成交的单子,有效提升了呼叫中心的效率,这是大数据领域里面的一个应用

刚才我分析了很多在消费营销领域国双运用大数据技术和人工智能技术为客户创造价值的案例,背后需要有国双强大的大数据平台技术进行支撑国双持续在大数据技术和人工智能技术领域进行研发投入,结合业务应用,不断为客户创造价值

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