浅谈营销中的数据互动

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作者:刘小娇 盖洛普咨询高级统计分析师 (Washington D.C., Headquarter)、《阿里商业评论》特约撰稿人、大数据文摘翻译团队成员

标题图由作者本人,多才多艺刘喵喵(就是刘小娇啦)同学手绘

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邮 件: xjliu_bd@126.com

互联网的飞速发展使营销理念从传统的“媒体导向”向“用户导向”过渡。如今,营销不再是单纯往知名度高、浏览量大的媒体投放广告, 而是通过把握潜在用户的特征、规律和属性进行有效推广。在这个背景下,大数据技术的发展提供新的数据分析与挖掘思路,为营销带来增值点。人类社会活动都可以在不同程度上进行数据化,产生数据可分为三个层面:个人、群体、以及二者间的联系。这第三层联系衍生出数据的互动性。个人与群体数据的互动,不仅为商家提供多角度营销策略,还可使客户由传统的被动接受者,转变为能认知自身消费行为、过滤有用营销讯息的主动一方。形成商家和客户共创价值的生态结构。

用户关注数据的互动性

数据的互动帮助用户了解群体分布,找到个人定位,改善自身行为。这种互动的需求随着社交媒体的发展变得更加方便、全面。比如,旅行综合平台tripadvisor(到到网)提供了覆盖全球190个国家的酒店比价和折扣、景点、美食点评和旅游攻略,全面收集并反馈旅行过程中的互动信息,甚至包括订机票、租车等决定出行整体质量的细节信息。不仅如此, 用户还可同社交软件中好友分享优惠信息和沟通旅行经验。可见,消费者关注并会切身参与到个体与群体数据互动的过程。

同步数据互动增加个体参与度,激发主动性

随着电子产品的发展,数据收集变得越来越简单。用户个体数据汇入群体,再通过有效的统计指标,精美的可视化效果,加之实时的分析和展示的数据反馈,有效提炼群体信息、映射回个体,从而更快更准的捕捉趋势和变化。同步具有实时性、可跟踪性和易变性,目的在于抓住用户的注意力、参与度、主动性和更多碎片时间的投入。从这一点来看,同步数据互动比时点数据结果展示更具潜力。

健康软件应用中就有很多同步数据互动的成功范例。比如“动动计步”展示了用户个人运动情况和全体用户的比较,不仅有基于卡路里消耗值设定的不同阶段目标(如牛人、神人、超人、火星人目标),更加有趣的是有通过算法得到的用户个人运动量相当于什么年龄段的活力指数。简单的数据互动反馈可激发不同年龄用户主动健身、超越自我、赶超他人的兴趣。

在可视化内容的选择上,设计者应从用户普遍关注的角度出发,优先选择能反应群体集中趋势的易被理解的指标。比如跑步软件中一周平均跑步速度、行程、消耗的卡路里值,睡眠软件中睡眠总时间、深浅度睡眠时间、夜间醒来次数;减肥软件中每日热量摄入值,体重减少量,一周完成几次超过30分钟的有氧运动,一周有几天摄入5-9份的蔬菜水果等都是可以和群体数据进行同步比较的典型指标。

客户根据动态指标调整自身行为,可为商家提供新的营销机会。例如,运动品牌店可对健身软件中一个月内三次以上击败90%的用户推出下次购物八折的优惠。对于近期逐渐增加运动量、或开始尝试某项新运动的用户,商家可为其初次购买的产品提供相对高的折扣。针对近期购买同一健身器材的所有消费者,可建立沟通平台,形成小型健身的用户社群。还可根据用户个人偏好,推荐更佳的跑步路线,更有营养的配餐等。再如,医疗保健产品的销售商可推广健康状况实时追踪软件,同步可穿戴设备数据,未使用可穿戴产品的用户可自行记录每日饮食卡路里,运动量,基本健康指标如平均心率、血压、血糖等指标,进而为消费者推荐私人定制的健身计划和保健产品。以上的例子都可使用户个人积极参与到线上线下的营销中。

数据互动帮助商家决策

商家可以通过众多平台收集到庞大的多种形态的数据,通过数据挖掘算法进行分类、聚类,最后,有针对性的反馈到个体,使基于互动数据的营销落实到消费者个人。淘宝店铺的动态评分系统就是一个很好的应用,将买家个人对宝贝描述与实际是否相符,卖家的服务态度,卖家的发货速度,退款速度四个指标的动态评分,与同行业的群体平均水平比较进行排名。再如1号店的个性化精准平台。在群体数据层面,该平台使用30种以上不同算法推荐产品,并贯穿用户各个购物路径、以及广告、团购等垂直领域。特别是利用了购物车信息,浏览记录,大大提升了预测推荐的准确性。此外,在个体层面建立用户画像平台。利用实时大数据平台更新描绘每个人的兴趣图谱,购物类型等维度,从主站首页到应用软件、移动端触点,给每个用户个性化推荐产品,准确地捕捉个体的及时需求。1号店的基于个人和群体数据互动的个性化推荐引导销售订单占比接近20%。

兴趣和需求是强大的推动力,未来的营销不仅是商家单方面的努力寻找客户,更是会形成一种互动的形式。谁掌握了数据,谁掌握了主动,消费者同样可合理地搜寻商家。重要的是,消费者不仅购买产品,更可认知自己的购买习惯并做出调整。将用户与群体互动数据反馈给用户能在某种程度上刺激他们行为上的改变,而这种改变对商家来说正是至关重要的。具体来说,用户在消费过程中不断变化的心态,甚至是发展模式是从单纯的消费者普遍购物行为数据中看不到的。比如,电商可在用户端生成个人历史跟踪模块和个人、群体信息比较模块。通过跟踪一些可视化指标,如一定时期内总交易笔数,一定金额以上交易笔数,购物中拿到的折扣与所有在此店购买相同产品的平均折扣的比较,个人购物折扣的月度、季度比较,有百分之多少的消费者在多次购买同商家产品后更换商家等,用户很有可能会调整购物的频率分布,如在促销期增加交易量,在折扣较密集时段注重搜索感兴趣的优惠信息,对较少消费者多次购买同家产品后更换商家的卖家进行长期关注(不等同于基于一次性购物的销量和评价的卖家排名)等。在积累了一定数据量后,电商还可结合用户个人背景和经济指标,展示个人消费指数和群体消费指数的趋势变动、个人购买力的趋势等。商家在这个数据互动的过程可获得更多的机遇,从而进行更立体地决策。

用户积极参与营销,形成互动化的市场营销

广大用户是数据的生产者,经过多种途径的传播,用户不仅在个人层面建立时间轴联系,还可通过与之有联系的用户进行网状式的数据互动。用户由之前的单一购买行为,转为关注、购买、再分享的过程,尤为注重体验与传播。在数据的互动比较和分享行为中,消费者可以判断在背景相似的人群中自己是否做出了准确的行动。特别是通过和那些本来并不熟悉的人有效联系起来,收获更多方面信息,从而使营销手段成为提供沟通交流的一种媒介,而真正运营的恰是消费者本身。

在2013年6月被谷歌收购的众包软件Waze就是客户参与营销的很好案例。Waze利用移动设备的 GPS定位来获取路面交通流量的信息,为汽车驾驶员提供更好的行车路线。每个行驶在公路的用户可以在软件中标记所经过的路段是否发生堵车、事故、施工封路,甚至是否存在闯红灯摄像头、警车等信息。报告事故可以获得奖励积分,因此激发了用户的兴趣和参与。路线地图使用不同颜色显示堵车的严重程度,使驾驶者一目了然,提前避开拥堵路段。基于用户提供的数据,Waze会自动为个人推荐三条拥堵最少、最快到达目的地的个性化路线。还可搜寻动态行车中附近的加油站、餐饮信息,这些信息(如加油站油价等)都是每个用户上报的。Waze非常巧妙地做到将个体与群体数据结合起来,取之个人,服务于个人。注重信息分享与回馈,使用时实准确数据,生产成本低廉,吸引旅游达人,提高用户的互动和出行质量、心态。

未来的营销是立体的。人们的生活将全面实现数据化。健康指标可以通过可穿戴电子产品记录,家具数据可以通过智能家居及传感器记录,消费者能够全方位、多角度跟踪记录自己的生活状态,改善不良的生活习惯,提高生活品质。

数据生活化将会是未来发展的趋势,这其中蕴藏着巨大的商业利益和营销潜力。生活中的大数据为消费者与商家的双赢局面提供途径,诸多数据互动的应用将有广阔的推广空间。把人们日常生活中的各项行为指标结合起来,使得数据动态化、完整化、立体化,才能真正有效地指导人们的生活。让数据活起来,才能让客户动起来,从旁观者变为参与者。客户的活跃、数据的互动带动大规模的营销网状式发展,这样营销手段才更有趣、更具有价值。

摘自:《阿里商业评论》-- “营销的未来”

原文发布于微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

原文发表时间:2014-11-23

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