电商行业如何实施有效的数据分析策略?( 二 )


4 。受众定位和广告个性化
了解受众群体特征,划分建立多个客户档案,如何进行广告个性化,都属于广告分析的范畴 。Lookalike建模技术可以根据现有客户的行为特征,帮助识别潜在的新客户群,并推荐这些与现有客户相似的潜在客户,这对电商平台尤为有效和重要 。例如,脸书通过引入基于价值的相似用户模型扩展了传统的类似观众模型,该模型可以以可量化的方式确定观众中的哪些用户对公司最有价值 。
这种策略需要分析师投入大量的工作来整合客户群体的海量数据,无论是通过在网站上放置追踪器的方法,还是下文将继续介绍的CRM数据的整合 。整合后,分析师需要对数据进行更深入的分析和解释,以指导营销团队做出最有效的决策 。
客户关系管理(CRM)
客户关系管理是保证电子商务长期运营的重要一环 。随着网络付费广告竞价的兴起,广告投入的成本毕竟有限 。因此,维护现有的客户关系对于电子商务平台变得更加重要 。客户关系管理需要平衡品牌和消费者之间的联系,包括传达的内容和给予消费者的激励,而数据分析就是要确保这些措施能够被正确选择,并为不同的客户量身定制 。对于受众广泛的综合性电商平台,要做好市场细分,而对于那些专注于垂直领域,客户有限的电商,要尽可能提高客户的终身价值:
1 。市场细分
市场细分可以帮助消费者的不同产品、服务或激励措施找到合适的目标受众,也是这方面数据分析的最大价值 。它不仅仅是基于一些基本属性的分类(如年龄、性别、地域等 。),但市场细分分析的作用是创造一个更“智能”的细分 。这些“更聪明”的细分通常是使用RFM模型(最近、频率、货币)、聚类算法(K-Means、DBScan……)、决策树或趋势模型等技术创建的 。这些技术使分析师能够根据客户的行为模式或预期反应来识别不同的客户群体,进而更好地迎合受众,提高他们的传播相关性 。
2 。客户终身价值
营销分析师需要知道影响客户终身价值的不同因素是如何发展的,并受到不同活动的影响 。需要跟踪了解客户流失和留存行为,从而知道如何通过促销、向上销售和交叉销售来拓展订购模式和增加购买数量,并通过数据分析给出最佳推荐方案以达到上述目的 。
(归功于Klipfolio)
A/B测试
A/B测试和更常见的在线实验是为了给不同的客户群体或访问者提供不同的测试变量 。他们的目标是了解一项功能或服务对一群顾客的影响 。
当引入新功能时,A/B测试被用作控制变量的对比测试,以确保这些新功能不会对用户体验或业务销售产生负面影响 。它们也可以作为绩效指标来衡量不同方案产生的绩效增量 。
A/B测试一般分为三个阶段:实验定义阶段、测试阶段和评估阶段 。
1 。实验的定义
数据分析师在这个阶段需要思考和回答几个问题:
应该控制哪些目标人群,分类条件应该如何设置?
考虑到其他正在进行的实验,这个实验的目标群体应该如何分配?
我们应该关注什么样的指标?代表成功的预期增量和条件是什么?
实验应该持续多久?应该达到什么样的样本量?
2 。实验创作
实验创建阶段是开发人员花时间编写代码和构建实际实验的阶段 。它们通常基于产品经理提供的需求、设计师提供的设计和数据分析师提供的数据需求来构建 。数据人员在这一阶段的作用是配合工程师确保方案到位且质量良好,并将实验结果记录到整体实验分析框架中 。
3 。实验评估
这是数据分析师展示实力的舞台 。通过对实验结果的解读,我们可以更深入的了解实验结果,更好的理解客户的行为,了解是什么驱使客户去做一些行为 。它们帮助企业知道一个新特性是否应该被引入或退出,并从已经尝试过的实验中获得任何有价值的经验 。
【电商行业如何实施有效的数据分析策略?】

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