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文档简介

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总规模已超越美国中美网购规模比较中国移动购物市场发展趋势中国O2O市场规模发展趋势大数据时代正在来临TBPBZBEB大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长根据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..中国大数据市场规模12011年-2016年中国大数据市场规模22012-2015年各行业大数据市场规模2012年政府、互联网、电信、金融的大数据市场规模较大,四个行业将占据一半市场份额。由于各个行业都存在大数据应用需求,潜在市场空间非常可观。2011年是中国大数据市场元年,一些大数据产品已经推出,部分行业也有大数据应用案例的产生。2012年-2016年,将迎来大数据市场的飞速发展。2012年中国大数据市场规模将达到4.7亿元,2013年大数据市场将迎来增速为138.3%的飞跃,到2016年,整个市场规模逼近百亿。21互联网行业大数据主要应用在社交和网购方面结合位置数据、消费数据进行实时营销信息推送是电信行业大数据应用主要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大数据应用场景主要集中在投资方面4制造行业大数据应用场景制造行业具有多环节、多地域特色,各个环节的优化是制造行业最关注的大数据应用场景大数据具体应用场景示例数据来源:CCWResearch,2012/4导航网站戶外门户网站PR网站联盟SEMSEOEDM第三方平台仅5%访客下单成为客户流失流失流失流失大量流失大量流失社会化营销成本高:媒体碎片化,目标顾客越来越分散流失率高:95%访客初次访问网站后即离开多兴趣点:单一广告创意难以触动顾客电子商务企业面临的挑战观点:流失访客的价值高于陌生访客机会原因目标大数据为电商锁定和找回流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消费潜力二次沟通成本低

但是找回成本高点击表示有偏好

浏览记录兴趣点第一次交易成本高

购买次数与营销成本成反比让目标受众看到广告让广告内容更加相关让老顾客多次购买抓住流失访客开展广告攻势个性化推荐动态广告创意老顾客二次营销计划大数据为电商带来的机遇智子云电商大数据营销策略4、增值服务3、智能广告投放2、动态创意设计1、个性化推荐智能推荐与客户数据库营销渠道整合实现个性化EDM大数据智能报表系统站内搜索智能化升级数据定向与重定向同步媒体精选,规格、位置精选分老客和新客,与差异化营销相结合设计动态广告框架,确定展现算法,多渠道输出A/B测试,优选创意追踪并建立行为数据仓库用户行为/兴趣细分,建立推荐模型生成个性化推荐模块,提升站内转化率个性化推荐荐--数据分析与与建模建设步骤首先构建独独立于操作作型系统的的分析环境境;然后建立以以数据仓库库或数据集集市,收集集客户行为为和相关数数据源,建建立分析指指标体系;;在此基础上上建立各种种分析模型型;将模型应用用到各个具具体的应用用环节中;;再根据反馈馈调节和优优化模型。。数据仓库的的逻辑体系系架构数据源:外部数据源源,包括网站访访问日志、、广告投放放日志、产产品数据、、交易数据据、用户数数据等,以以及其他任任何商业智智能应用需需要获取的的外部数据据源。ODS(数据缓冲冲区):将来自外部部系统的增增量数据临临时保存的的区域。BASELINE(数据基线线):数据基线是是数据仓库库的核心。DataMart(数据集市):数据集市是是面向分析析,使用的的逻辑单元元。个性化推荐荐—数据展现及及应用OLAP分析:OLAP分析从技术术上可以划划分为MOLAP(基于多维维数据库)),ROLAP(给予关系系型数据库库),HOLAP(综合MOLAP和ROLAP),和面面向小型分分析需求的的DOLAP。OLAP分析的目标标客户是数数据分析人人员和部分分高层管理理人员。EIS:通过数据集集市中的轻轻度汇总数数据,输出出管理所需需的各种分分析统计报报表,并且且根据高层层管理人员员的思维习习惯,将信信息综合集集成展现给给最终用户户。DashBoard:是一种特殊殊类型的EIS展现方式。。DashBoard技术被广泛泛使用与高高层管理层层决策之中中(无论是是否使用数数据仓库))。嵌入式应用用:在交易型的的业务应用用系统中直直接嵌入数数据仓库的的分析结果果,或者数数据,集成成到日常的的业务流程程之中。以以及对于更更加高层次次的应用,,例如数据据挖掘,优优化,预测测等,提供供数据基础础。最典型型的签入式式应用就是是推荐引擎擎,将数据据挖掘得到到的模型结结果以相关关商品、猜猜你喜欢、、Email推荐、智能能广告等形形式嵌入到到业务系统统中。个性化推荐荐--数据分析与与建模首页:个性性化类别页面相似浏览历历史推荐跨类别推荐荐商品页面看了还买了了买了还买了了看了还看了了相似浏览历历史推荐加入购物车车推荐组合推荐购物车:买了还买个性化广告告着陆页同类商品相相关推荐可能感兴趣趣商品推荐荐站内搜索搜索了还购购买了相关搜索词词用户中心::猜您喜欢欢站内个性化推推荐带来站内20%-30%的订单推荐引擎功功能模块推荐引擎界界面示例个性化推荐荐—个性化广告告着陆页个性化广告告着陆页1、同类商品品相关推荐荐显示与广告告推荐展示示商品相同同品类的相相关推荐商商品,按照照购买的比比率排序,,类似看了了还买了位置:在展展示单品介介绍下方作用:引导导客户关注注更多与广广告推荐展展示商品同同类的相关关商品,增增加购买转转化率2、可能感兴兴趣商品推推荐显示根据用用户行为判判断的客户户可能感兴兴趣商品,,使用猜你你喜欢规则则位置:在同同类商品推推荐下方作用:引导导客户关注注更多其可可能感兴趣趣的多品类类商品,增增加购买转转化个性化推荐荐—指标体系指标体系推荐点击率率=推荐位商品品点击次数数/商品页面总总体点击次次数直接衡量用用户对推荐荐的认可程程度(受展展示位置的的影响)。。订单转化率率=推荐位导致致的订单数数/推荐位商品品点击次数数直接衡量推推荐功能对对订单的贡贡献平均订单内内产品数量量=一天内销售售商品数量量/一天内订单单数量衡量交叉销销售的效果果提升此指标标意味着我我们在多大大程度上利利用了用户户的本次购购买欲望平均用户点点击次数=一天内总体体商品页面面点击次数数/一天内总体体商品页面面点击人数数由于目前电电子商务网网站的用户户中大多是是单次点击击用户,提提升此用户户的商品展展示次数将将带来更多多的商品销销售机会。。提升此指标标意味着更更多的垃圾圾流量转化化成了有价价值流量,,并且有效效提升了用用户的网站站体验。个性化推荐荐—应用实例客户指标体体系案例((梦芭莎))推荐产品订订单占比占整个销售售额的20%左右推荐点击率率总体点击率率稳定在8%左右,远高高于一般的的站内广告告位订单转化率率商品详情页页的推荐位位订单转化化率在3%以上,比同同一页面上上的广告位位提升30%-50%;购物车页的的推荐位订订单转化率率在15%以上,比同同一页面上上的广告位位提升100%以上;平均订单内内产品数量量平均有5-10%的提升平均用户商商品页面浏浏览次数人均商品页页面浏览次次数在15左右,远高高于全站平平均水平。。动态创意实实时一对一一普通广告动态模板设设计实时个性化化重定向每个网民浏览览商品的记记录为每个网民民动态生成成个性化的的广告广告跟着人走走A/B测试优选选创意PK模板一模板二信息简单,,突出品牌牌产品价格格优势。同样配置投投放测试一一周点击率率9‰各类促销优优惠热门门信息植入入,信息多多元化。猜猜你喜欢个个性化推荐荐同样配置投投放测试一一周点击率率7.5‰全网媒体RTB(RealTimeBidding)通过展示广广告实时竞竞价平台,,在全网媒媒体仅针对对目标受众众投放广告告访客重定向向与数据定向向(Retargeting&DataTargeting)全程记录访访客的浏览览和点击行行为,建立立访客行为为数据仓库库,开展定向个性化动态态广告打动动顾客访客兴趣分分析与个性性化推荐-BI(Businessintelligence)一对一动态态广告,个个性化推荐荐内容成为为广告创意意,最大化化贴近访客客兴趣点实时追踪流流失访客变媒体采购购为受众购购买RTB广告投放原原理通过RTB重定向广告告向目标人人群投放234客户浏览您的网站,智子云云帮助建立用户户行为追踪数据仓仓库和推荐模型。。客户离开您您的网站,智子云云在互联网媒体体进行重定向。客户点击感感兴趣的内容然后后回到您网站的个个性化着陆页面针对目标客客户依据访客兴趣展展示个性化动态广告告。1234XX网站RTB广告位1海量活跃人人群Cookies数据库UserCookieID广告位相关关信息UserIP……2捕捉服装人群人群比对识识别3偏好分析CookieID:DH23CYD45属性标签属性标签属性标签流行时尚……4匹配广告XX网站流行女装广告1.依据智子云云人群数据据库来识别别该cookie的人群属性通过RTB数据定向广广告向目标标人群投放放3.全方位分析析和定义目目标人群感感兴趣的内内容需求2.判断是否与与梦芭莎的的目标人群群匹配4.给予投放最最适合的广广告。媒体优化对接国内主流广告交易平台、日均曝光量量超过60亿PV(GoogleADX、腾讯ADX、淘淘宝宝Tanx、百百度度BAE、新新浪SAX、网网易易、、搜搜狐狐)超过过1,500,000个网站站组组成成的的巨巨形形网网络络!分媒媒体体分分时时段段分分人人群群分分素素材材等等全全面面追追踪踪投放放效效果果精精细细化化后后台台数数据据,,投投放放效效果果可可追追踪踪增值值服服务务-大数数据据BI应用用框框架架设设计计增值值服服务务-智能能报报表表系系统统网站站分分析析报报表表、、推推荐荐引引擎擎监监测测报报表表、、智智能能广广告告分分析析报报表表报表表系系统统实实时时动动态态更更新新,,掌掌握握效效果果营营销销全全局局个性性化化EDM,能能实实现现每每一一位位顾顾客客看看到到的的邮邮件件标标题题和和内内容容,,都都与与顾顾客客的的喜喜好好高高度度相相关关,,进进而而提提升升邮邮件件的的开开启启率率、、点点击击率率和和转转化化率率。。除除了了用用于于营营销销型型EDM,还还可可以以用用在在事事务务性性EDM,增增强强事事务务性性邮邮件件的的营营销销价价值值。。用户户浏览览网网站站A商品品购买买网网站站B商品品A网站站B网站站计算算用用户户偏偏好好,,形形成成邮邮件件正正文文用户户交交叉叉销销售售达成成增值值服服务务-个性性化化EDM增值值服服务务-站内内搜搜索索BI优化化通过过BI优化化后后的的站站内内搜搜索索结结果果页页,,不不再再是是简单单的的全全文文检检索索,,而而是是将将用用户户的的浏浏览览轨轨迹迹、、喜喜好预预测测、、相相同同用用户户的的搜搜索索-点击击行行为为整整合合进进来来,,形成成了了站站内内搜搜索索结结果果页页FashionRank索引引算算法法。。通过过FashionRank索引引算算法法,,将将顾顾客客最最有有可能能感感兴兴趣趣的的关关键键词词匹匹配配商商品品优优先先进进行行推推荐荐,,可有有效效提提升升搜搜索索点点击击率率和和搜搜索索转转化化率率;;同时时结结合合算算法法策策略略优优化化调调整整,,有有效效提提升升长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

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