营销数字化中的用户画像与数据分析
这是一篇技术化的文章,让大学毕业生也能理解
营销数字化的基建虽然完成不难,但应用却是个难题。应用技术成为了实现营销数字化的拦路虎。只有通过用户画像,才能实现精准、实时的交互。因此,在互联网时代,商业逻辑要用数字化的方式表达出来。精准和实时是通过技术实现的,技术的反应时间可以快到用户感受不到。
大数据商业认知的基础是,消费行为是可以预测的,而预测的依据不是传统的人口统计数据,比如性别、年龄、收入等,而是消费行为数据。这与传统的营销逻辑不同,传统营销是基于人口统计分类的。大数据商业的逻辑是将消费者标签化,标签就是消费者的DNA,而DNA源于消费行为。标签化是为了简化,简化是为了在人的心力临界点之内。不同的角度和目标会得到不同的用户画像。
阿里大数据的理念与应用
阿里大数据的理念是不看人口属性,而是看行为标签来找顾客。传统营销是根据人口统计学特征进行分类,而大数据营销是根据消费行为进行分类。行为标签只关注购买行为,比如将消费者分为新顾客、主力顾客、沉睡顾客等,并进行分类追踪。大数据营销模型包括消费者模型、成效模型、步骤和预测模型。目标是预测购买时间和倾向,以改善营收。大数据可以简化个性化标签,阿里将1000种人口特征标签简化为6组动态及19种标签。
品牌商与零售商的数字化区别
品牌商和零售商在数字化方面有一些区别。首先,零售商有无限的产品种类,而品牌商只有有限的产品种类。其次,零售商面临着众多替代产品,而品牌商没有替代产品。零售商追求平台黏性和关联销售,而品牌商追求品牌复购。零售商需要产品画像和用户画像,而品牌商可能只需要用户画像。零售商的数字化要求产品与用户匹配,提高转化率,而品牌商的数字化追求认知转化和复购率。
平台或零售,用户画像的重要性
在平台或零售业中,用户画像的主要目的是提高产品与用户的匹配度,从而提高转化率。除了预测下次购买时间外,用户画像还可以帮助推荐产品的时机和特征,使其与用户完美匹配。
品牌商的用户画像对于20岁左右的大学毕业生来说非常重要。首先,品牌商希望用户能够重复购买他们的产品,从而成为老用户并逐渐成为大客户。由于品牌商的产品选项较少,复购成为必选项。因此,了解用户行为画像以及相应的政策来引导复购是至关重要的。
其次,品牌商希望通过C端用户激活B端市场,这是品牌商数字化营销的重要目标。通过小数据激活大市场,是品牌商发展的要求。
最后,用户裂变也是品牌商非常关注的目标。尽管拼多多等平台也有用户裂变,但对于品牌商来说,由于在线选项较少,用户裂变变得更加重要。
与平台或零售商的用户画像相比,品牌商的用户画像有以下几个区别。首先是用户画像的区别:零售商只有C端用户画像,而品牌商还有B端用户画像。C端用户画像主要以用户属性为主,而B端用户画像则更注重用户行为。
其次,针对用户画像的政策也有所不同。零售商会针对用户制定平台政策和商户政策,而品牌商则会针对C端用户制定品牌商政策和代理商政策。
此外,在线推送对于平台或零售商来说更为重要。由于平台或零售商拥有大量的产品选项,形成了完整的产品生态系统,用户在线频率高且时间长。因此,可以根据预测下次购买时间提前推送产品或政策。而品牌商的产品较为有限,可能没有其他选择。因此,系统需要提前推送政策以诱导用户上线,或者在上线过程中适时推送政策以诱导用户下单。
平台或零售商可以根据用户画像做关联推荐,因为他们拥有大量的产品选项。例如,可以向宝妈推送系列产品。但是对于奶粉品牌商来说,他们只需培养用户复购或成为大客户。
最后,平台或零售商需要同时考虑产品画像和用户画像,并进行匹配。而对于品牌商来说,在销售过程中基本不存在产品画像及匹配问题。
总结来说,品牌商的用户画像对于20岁左右的大学毕业生来说非常重要。他们希望用户能够重复购买产品,通过C端用户激活B端市场,并实现用户裂变。与平台或零售商相比,品牌商的用户画像有一些区别,包括用户画像的差异、针对用户画像的政策不同以及在线推送的重要性等。
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