智子云电商行业大数据营销分享

1、 智子科技2013年12月智子云电商行业大数据营销分享中国网购购总规模模已超越越美国中美网购购规模比比较中国移动动购物市市场发展展趋势中国O2O市场规模模发展趋趋势大数据时时代正在在来临TBPBZBEB大量新数数据源的的出现则则导致了了非结构构化、半半结构化化数据爆爆发式的的增长根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量数据量增加数据结构日趋复杂这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴大数据时代正在来临.中国大数数据市场场规模12

2、011年-2016年中国大大数据市市场规模模22012-2015年各行业大大数据市市场规模模2012年政府、互联网网、电信信、金融融的大数数据市场场规模较较大，四四个行业业将占据据一半市市场份额额。由于各个个行业都都存在大大数据应应用需求求，潜在在市场空空间非常常可观。2011年是中国国大数据据市场元元年，一一些大数数据产品品已经推推出，部部分行业业也有大大数据应应用案例例的产生生。2012年-2016年，将迎迎来大数数据市场场的飞速速发展。2012年中国大大数据市市场规模模将达到到4.7亿元，2013年大数据据市场将将迎来增增速为138.3%的飞跃，到2016年，整个个市场规规模逼近近百亿。

3、21互联网行行业大数数据主要要应用在在社交和和网购方方面结合位置置数据、消费数数据进行行实时营营销信息息推送是是电信行行业大数数据应用用主要场场景互联网行业大数据应用场景电信行业大数据应用场景3金融行业大数据应用场景金融行业业大数据据应用场场景主要要集中在在投资方方面4制造行业大数据应用场景制造行业业具有多多环节、多地域域特色，各个环环节的优优化是制制造行业业最关注注的大数数据应用用场景大数据具具体应用用场景示示例数据来源源：CCWResearch, 2012/4导航网站戶外门户网站PR网站联盟SEMSEOEDM第三方平平台仅5%访客下单成为为客户流失流失流失流失大量流失失大量流失失社会化营营

4、销成本高：媒体碎片片化，目目标顾客客越来越越分散流失率高高：95%访客初次次访问网网站后即即离开多兴趣点点：单一广告告创意难难以触动动顾客电子商务务企业面面临的挑挑战观点：流失访客的价值高高于陌生生访客机会原因目标大数据为为电商锁锁定和找找回流失失访客行动客户知道你的品牌客户流露他的偏好客户具有持续续消费潜潜力二次沟通通成本低低但是找回回成本高高点击表示示有偏好好浏览记录录兴趣点点第一次交交易成本本高购买次数数与营销销成本成成反比让目标受受众看到到广告让广告内内容更加加相关让老顾客客多次购购买抓住流失失访客开开展广告告攻势个性化推推荐动态广告告创意老顾客二次营销计划大数据为为电商带带来的机机遇

5、智子云电电商大数数据营销销策略4、增值服服务3、智能广广告投放放2、动态创创意设计计1、个性化化推荐智能推荐荐与客户户数据库库营销渠渠道整合合实现个个性化EDM大数据智智能报表表系统站内搜索索智能化化升级数据定向向与重定定向同步步媒体精选选，规格、位位置精选选分老客和和新客，与差异异化营销销相结合合设计动态态广告框框架，确确定展现现算法，多渠道道输出A/B测试，优优选创意意追踪并建建立行为为数据仓仓库用户行为为/兴趣细分分，建立立推荐模模型生成个性性化推荐模块，提提升站内内转化率率个性化推推荐-数据分析析与建模模建设步骤骤首先构建建独立于于操作型型系统的的分析环环境；然后建立立以数据据仓库或或

6、数据集集市，收收集客户户行为和和相关数数据源，建立分分析指标标体系；在此基础础上建立立各种分分析模型型；将模型应应用到各各个具体体的应用用环节中中；再根据反反馈调节节和优化化模型。数据仓库库的逻辑辑体系架架构数据源：外部数据据源，包括网站站访问日日志、广广告投放放日志、产品数数据、交交易数据据、用户户数据等等，以及及其他任任何商业业智能应应用需要要获取的的外部数数据源。ODS（数据缓缓冲区）：将来自外外部系统统的增量量数据临临时保存存的区域域。BASELINE（数据基基线）：数据基线线是数据据仓库的的核心。DataMart(数据集市市)：数据集市市是面向向分析，使用的的逻辑单单元。个性化推推荐

7、数据展现现及应用用OLAP分析：OLAP分析从技技术上可可以划分分为MOLAP（基于多多维数据据库）, ROLAP（给予关关系型数数据库），HOLAP（综合MOLAP和ROLAP），和和面向小小型分析析需求的的DOLAP。OLAP分析的目目标客户户是数据据分析人人员和部部分高层层管理人人员。EIS：通过数据据集市中中的轻度度汇总数数据，输输出管理理所需的的各种分分析统计计报表，并且根根据高层层管理人人员的思思维习惯惯，将信信息综合合集成展展现给最最终用户户。Dash Board：是一种特特殊类型型的EIS展现方式式。Dash Board技术被广广泛使用用与高层层管理层层决策之之中（无无论是否否

8、使用数数据仓库库）。嵌入式应应用：在交易型型的业务务应用系系统中直直接嵌入入数据仓仓库的分分析结果果，或者者数据，集成到到日常的的业务流流程之中中。以及及对于更更加高层层次的应应用，例例如数据据挖掘，优化，预测等等，提供供数据基基础。最最典型的的签入式式应用就就是推荐荐引擎，将数据据挖掘得得到的模模型结果果以相关关商品、猜你喜喜欢、Email推荐、智智能广告告等形式式嵌入到到业务系系统中。个性化推推荐-数据分析析与建模模 首页：个个性化类别页面面相似浏览览历史推推荐跨类别推推荐商品页面面看了还买买了买了还买买了看了还看看了相似浏览览历史推推荐加入购物物车推荐荐组合推荐荐购物车:买了还买买个性化

9、广广告着陆陆页同类商品品相关推推荐可能感兴兴趣商品品推荐站内搜索索搜索了还还购买了了相关搜索索词用户中心心：猜您您喜欢 站内个性化化推荐带来站内20%-30%的订单推荐引擎擎功能模模块推荐引擎擎界面示示例个性化推推荐个性化广广告着陆陆页个性化广广告着陆陆页1、同类商商品相关关推荐显示与广广告推荐荐展示商商品相同同品类的的相关推推荐商品品，按照照购买的的比率排排序，类类似看了了还买了了位置：在在展示单单品介绍绍下方作用：引引导客户户关注更更多与广广告推荐荐展示商商品同类类的相关关商品，增加购购买转化化率2、可能感感兴趣商商品推荐荐显示根据据用户行行为判断断的客户户可能感感兴趣商商品，使使用猜你你

10、喜欢规规则位置：在在同类商商品推荐荐下方作用：引引导客户户关注更更多其可可能感兴兴趣的多多品类商商品，增增加购买买转化个性化推推荐指标体系系指标体系系推荐点击击率=推荐位商商品点击击次数/商品页面面总体点点击次数数直接衡量量用户对对推荐的的认可程程度（受受展示位位置的影影响）。订单转化化率=推荐位导导致的订订单数/推荐位商商品点击击次数直接衡量量推荐功功能对订订单的贡贡献平均订单单内产品品数量=一天内销销售商品品数量/一天内订订单数量量衡量交叉叉销售的的效果提升此指指标意味味着我们们在多大大程度上上利用了了用户的的本次购购买欲望望平均用户户点击次次数=一天内总总体商品品页面点点击次数数/一天内

11、总总体商品品页面点点击人数数由于目前前电子商商务网站站的用户户中大多多是单次次点击用用户，提提升此用用户的商商品展示示次数将将带来更更多的商商品销售售机会。提升此指指标意味味着更多多的垃圾圾流量转转化成了了有价值值流量，并且有有效提升升了用户户的网站站体验。个性化推推荐应用实例例客户指标标体系案案例（梦梦芭莎）推荐产品品订单占占比占整个销销售额的的20%左右推荐点击击率总体点击击率稳定定在8%左右，远远高于一一般的站站内广告告位订单转化化率商品详情情页的推推荐位订订单转化化率在3%以上，比比同一页页面上的的广告位位提升30%-50%；购物车页页的推荐荐位订单单转化率率在15%以上，比比同一页页

12、面上的的广告位位提升100%以上；平均订单单内产品品数量平均有5-10%的提升平均用户户商品页页面浏览览次数人均商品品页面浏浏览次数数在15左右，远远高于全全站平均均水平。动态创意实实时一一对一普通广告告动态模板板设计实时个性性化重定定向每个网民浏浏览商品品的记录录为每个网网民动态态生成个个性化的的广告广告跟着人人走A/B测试优优选创意意PK模板一模板二信息简单单，突出出品牌产产品价格格优势。同样配置置投放测测试一周周点击率率9各类促销销 优惠惠热门信信息植入入，信息息多元化化。猜你你喜欢个个性化推推荐同样配置置投放测测试一周周点击率率7.5全网媒体体RTB（Real TimeBidding）

13、通过展示示广告实实时竞价价平台，在全网网媒体仅仅针对目目标受众众投放广广告访客重定定向与数据定定向（Retargeting& DataTargeting）全程记录录访客的的浏览和和点击行行为，建建立访客客行为数数据仓库库，开展定向向个性化动动态广告告打动顾顾客访客兴趣趣分析与与个性化化推荐- BI（Businessintelligence）一对一动动态广告告，个性性化推荐荐内容成成为广告告创意，最大化化贴近访访客兴趣趣点实时追踪踪流失访访客变媒体采采购为受受众购买买RTB广告投放放原理通过RTB重定向广广告向目目标人群群投放234客户浏览您的网站，智子子云帮帮助建立用用户行为为追踪数据据仓库和

14、和推荐模型型。客户离开开您的网网站，智子子云在在互联网媒媒体进行行重定向。客户点击击感兴趣趣的内容然然后回到到您网站的的个性化化着陆页面面针对目标标客户依依据访客兴趣趣展示个个性化动态广广告。1234XX网站RTB广告位1海量活跃跃人群Cookies数据库User CookieID广告位相相关信息息User IP 2捕捉服装人群人群比对对识别3偏好分析析CookieID:DH23CYD45属性标签签属性标签签属性标签签流行时尚尚4匹配广告告XX网站流行女装广告1.依据智子子云人群群数据库库来识别别该cookie的人群属属性通过RTB数据定向向广告向向目标人人群投放放3.全方位分分析和定定义目标

15、标人群感感兴趣的的内容需需求2.判断是否否与梦芭芭莎的目目标人群群匹配4.给予投放放最适合合的广告告。媒体优化化对接国内主流广告交易平台台、日均曝光光量超过60亿PV(GoogleADX、腾讯ADX、淘宝Tanx、百度BAE、新浪SAX、网易、搜狐)超过1,500,000个网站组成成的巨形形网络!分媒体分分时段段 分人人群分分素材等等全面追追踪投放效果果精细化化后台数数据，投投放效果果可追踪踪增值服务务-大数据BI应用框架架设计增值服务务-智能报表表系统网站分析析报表、推荐引引擎监测测报表、智能广广告分析析报表报表系统统实时动动态更新新，掌握握效果营营销全局局个性化EDM，能实现现每一位位顾客

16、看看到的邮邮件标题题和内容容，都与与顾客的的喜好高高度相关关，进而而提升邮邮件的开开启率、点击率率和转化化率。除除了用于于营销型型EDM，还可以以用在事事务性EDM，增强事事务性邮邮件的营营销价值值。用户浏览网站站A商品购买网站站B商品A网站B网站计算用户户偏好，形成邮邮件正文文用户交叉叉销售达成增值服务务-个性化EDM增值服务务-站内搜索索BI优化通过BI优化后的的站内搜搜索结果果页，不不再是简单的全全文检索索，而是是将用户户的浏览览轨迹、喜好预测、相同用用户的搜搜索-点击行为为整合进进来，形成了站站内搜索索结果页页FashionRank索引算法法。通过FashionRank索引算法法，将顾

17、顾客最有有可能感兴兴趣的关关键词匹匹配商品品优先进进行推荐荐，可有效提提升搜索索点击率率和搜索索转化率率；同时结合合算法策策略优化化调整，有效提提升长尾商品的的动销率率。增值服务务-A/B测试引擎擎A/B测试广泛泛应用于于广告创创意优化化和广告告着陆页页优化中中。通过AB测试，可可以持续续将广告告创意和和广告着着陆页优优化到极极致。A/B测试消除除了人的的主观偏偏好所带带来的误误差损失失，用数数据帮助助决策者者选择最最优方案案。案例分享-梦芭莎莎BACKGROUND:梦芭莎成成立于2007年，是国国内知名名服装品品牌电商商，旗下下多个时时尚服装装品牌，提供女女装、内内衣、男男装、童童装、化化妆

18、品等等众多高高品质自自由品牌牌商品，2012年销售额额达15亿，是国国内消费费者首选选时尚服服饰类B2C网站。 CHALLENGE:增强用户户忠诚度度，提高高转化率率，提升升订单规规模SLOUTION:推荐引擎擎：通过个个性化推推荐引擎擎部署，提升站站内流量量交叉，转化率率和客单单价明显显提升站内BI：包括个个性化站站内搜索索、个性性化EDM、A/B测试引擎擎等站内内商业智智能项目目实施RTB广告：个性化化多商品品展示的的广告推推荐形式式吸引用用户点击击购买以访客行行为数据据分析为为基础，优化推荐引擎擎算法和和创意，广告点点击率持续提升升根据人群群，设定定差异化化ROI策略，在逐步稳定定广告ROI基础上，放大订单规模案例分享-梦芭莎莎梦芭莎智智能RTB广告ROI走势BI服务广告服务带来站内内20%-30%的订单站内数据挖挖掘，通通过分析析用户的的行为和和偏好，为其推推荐最适适合的商商品商品展示示更加科科学合理理增加交叉叉/向上销售售提升用户户体验带来站外外10%-15%的订单站外老客动态推推荐RTB广告，重定向广广告订单单转化率率为网站站平均水水平的2倍，ROI区间4，10实时一对对一动态态创意呈呈现找回流程程访客，提高老老客二购购率，降降低订单单成本站外新客广告点击率率较常规规