大數據時代的電商營銷_數據分析師培訓

當我們細細品味去年阿里雙11取得571億成績的同時，不難發現，中國電子商務的市場份額正在向頭部靠攏。不管承認與否，市場份額向寡頭聚集說明電商行業的壟斷風險越來越高。壟斷是創新的殺手，如果中國的電子商務只有在天貓、京東這樣超級平臺上才能玩，這不得不說是一種悲哀。

    為何大部分獨立電商都面臨生存危機？這個問題與產品、營銷、營運等諸多因素關聯。智子云周凱試圖從大數據與電商營銷層面去做一些思考。
 
大數據營銷的核心
    獨立電商正在面臨前所未有的營銷挑戰，這種挑戰突出體現在三個方面。首先，營銷成本越來越高，獲客成本居高不下。成本高企的主要因素是媒體對定價權的掌握，以及電商巨頭對資源的壟斷；其次，隨著媒體碎片化越來越嚴重，營銷管理效率受到挑戰，機會成本越來越高。電商在找到適合自己的媒體之前，需要一個不小的試錯成本和時間積累；第三，促銷競爭越來越激烈，用戶忠誠度越來越低。一個同行的促銷就輕易把用戶給挖走，不動用特殊優惠難以觸動沉睡的老用戶。以往期望有高二購率的高舉高打營銷模式日漸式微。

    電商營銷的關鍵要素，在于營銷渠道的選擇、營銷效率的管控和營銷規模的可放大性。不斷會有新的渠道出現，然而這個渠道是不是一個優質渠道，主要體現在是否可以達到效率與規模的平衡。

    大數據正是這樣一個工具，幫助電商進行管控與計算，平衡效率與規模。大數據在電商營銷中的應用，核心是做數據資產的保值和增值。大體可分為CRM數據、訪客數據和第三方數據三類，數據規模依次呈幾何級數遞增。所謂保值，是練內功，通過數據發現消費規律，并在此基礎上對用戶細分和聚類，用適合的工具與用戶交流其關心的內容，最終實現用戶的轉化與再轉化；所謂增值，是走出去，基于對自身用戶的持續畫像，以此在外網尋找“有緣人”，故增值的核心是數據個性綻放，業務需求匹配。不論保值還是增值，應注重積累和持續，而非短平快；注重價值規律由內向外發掘，不同層次的差異化和遞進關系，而非一刀切。
 
大數據與網站優化
    電商營銷，轉化率是關鍵，提升站內轉化率是優化廣告效果的基礎。電商網站優化的核心KPI就是看轉化率是否得到提高、轉化成本是否可控。在這一塊，美國的Amazon是行業的標桿。Amazon網站上，有超過35%的銷售來自于站內推薦系統。推薦引擎是大數據的典型應用，其原理是追蹤每一個訪客的站內訪問行為，并建立推薦模型，預測該用戶可能感興趣購買的商品，然后通過推薦模塊在網站頁面輸出展示這些商品，從而吸引用戶點擊并購買。

    大數據不僅可以洞察消費者的購買興趣，還可以幫助網站開發者去做UI/UE的優化。通過大數據AB測試，可以了解頁面布局和功能設計對于二跳率、轉化率的影響，從而避免主觀判斷UI/UE的優劣，通過數據來持續優化UI/UE。在美國，有專門做AB測試的大數據公司，已經拿到了多輪融資，正在準備上市。在中國，目前電商的接受程度還非常有限，還處于方興未艾的階段。
 
大數據與會員營銷
     傳統的電商CRM，通過RFM模型對已購買顧客進行分組和差異化的營銷互動。而事實上，除了已購買顧客，還有大量的到訪顧客、興趣顧客、加入購物車未提交顧客等等，這些潛在購買顧客的數量級可能是已購買顧客的上萬倍甚至更高。在大數據時代之前，我們對于這樣一個龐大的潛在顧客群是無法管理和營銷互動的。大數據使CRM的概念發生了升級，變為VRM（訪客關系管理）。

    大數據應用將所有網站的到訪用戶都管理起來，從訪問到注冊、加入購物車、支付、購買等環節，建立一個客戶轉化銷售漏斗，這是進行廣義會員營銷的基礎。同時，大數據的引入，使得傳統的EDM、SMS變得更加智能化、高效率。VRM的思想，是以大數據為基礎的數據庫營銷升級版，這種升級，體現在基礎數據、營銷內容、觸達渠道、評價體系等多個方面。建立符合自身特點的VRM體系，是電商深入開展數據庫營銷的基礎。
 
大數據與媒體廣告
    展示廣告的程序化購買，是未來的媒體采購主流模式。程序化購買的發展，離不開大數據應用的普及。從媒體端的資源整合，到第一、第二、第三方數據的收集管理，再到智能競價、動態創意、智能LP的應用，大數據是必要條件和催化劑。

    最近一兩年程序化購買的發展速度非?？?，從單純的公開市場競價DSP，到私有化競價市場PMP的出現，再到移動廣告的程序化購買。如此快速的廣告采購方式升級，是很多電商所不適應的。反過來看，這些新的媒體采購方式，雖然從理論上能夠幫助到電商提升效率、降低成本，而事實上電商在程序化購買的實施過程中，實際效果與其期望值還有不小的距離。

    智子云周凱認為，電商要利用大數據做好媒體廣告程序化購買，離不開以下幾點：1、要有自身的大數據營銷規劃和架構，具有大數據營銷的技術儲備和思想意識；2、選擇DSP供應商要慎重，不能偏聽偏信，前期最好多選幾家，是騾子是馬，拉出來溜溜；3、科學設定程序化購買的KPI，不能簡單照搬其它渠道的KPI要求；4、合理設定程序化購買項目的啟動和評價周期，注重結果，更注重過程；5、培養自己的大數據營銷人才，深入進行大數據洞察，而不是簡單外包，淺嘗輒止。
 
大數據與電商營銷生態圈
    電商營銷生態圈，可以看做是媒體、流量、用戶、顧客、回頭客這幾個要素之間的閉環。每個要素，都涉及到一系列的產品和工具。大數據時代之前，我們也有報表，也能看到這些要素之間的遞進關系。而大數據時代的來臨，仿佛讓我們配備了高倍顯微鏡，能夠對這幾個要素的結構和流動看的更加清晰，同時大數據又構建的新的游戲規則，使得電商能夠用全新的視角和方法來開展新電商營銷工作。

    大數據讓電商營銷生態圈變得更加絢麗，對電商營銷人的學習能力和執行能力提出了挑戰。面對這種挑戰，迎頭而上是唯一的選擇。文章來源：CDA數據分析師官網