
京東如何用大數(shù)據(jù)經營用戶_數(shù)據(jù)分析師
京東商城高級副總裁徐雷就京東在大數(shù)據(jù)驅動營銷的方法和策略進行了深入分享。徐雷表示,越鮮活的數(shù)據(jù)時間越短,超過3個月的Cookie價值不大;此外,大數(shù)據(jù)技術如果運用得法,將打打提升轉化率。
當下,業(yè)界、學術界都在談論“大數(shù)據(jù)”。似乎不談論大數(shù)據(jù)你就OUT了!在最靠近日常消費的電商圈是如何運用大數(shù)據(jù)的呢?易觀網對徐雷的演講進行整理:
經營用戶——京東的閉環(huán)思維
以京東為代表互聯(lián)網企業(yè),有兩類市場工作:其一,運營類市場工作,比如內部會員營銷,(這也是京東內部認為苦、贓、累的活)。這一工作保障了大體量公司70%的市場效果。其二,項目被認為是市場的最主要工作。
談及大數(shù)據(jù),實際上營銷人員涉及的工作更多屬于運營類工作。今天,我將分享與市場工作緊密聯(lián)系的會員營銷。兩年前,電商企業(yè)對互聯(lián)網廣告的應用就是買流量,隨后變成買訂單,如果單純從廣告角度來說就是買用戶。作為一家電商企業(yè),更需要關注經營用戶。
從外表來看,電商無外乎就是賣商品。但是,換個角度來看,電商需要以客戶為中心,做經營客戶的生意。消費者進行購物就會涉及到“消費閉環(huán)”。首先,我們通過構建閉環(huán)獲得并維持一個高質量的客戶。其次,要提高這些客戶的購物頻率與購物籃子。最后,力圖提高客戶的生命價值。對于零售企業(yè)來講,所有的客戶對于一家零售企業(yè)都是有生命周期的。在延長客戶生命周期的同時,我們希望驅動更高的一些價值,能驅動更高的一些銷售,最終形成品牌的知名度。這便是經營客戶的角度,企業(yè)應該構建額完整的閉環(huán)。
從數(shù)據(jù)里看營銷——誰是最有價值的人?
傳統(tǒng)線下的客戶生命周期管理與線上大有不同。線上我們通過數(shù)據(jù)進行整合分析以后,分成購物前的行為,比如瀏覽行為、評論行為、促銷行為,判斷客戶的價值。再判斷客戶的實質價值與客戶的預測價值組成了客戶全生命周期的價值,而權聲明價值的高低將決定購物轉化率的高低。這里需要強調,越鮮活的數(shù)據(jù)時間越短,按我們定義,超過3個月的Cookie價值不大。
通過大數(shù)據(jù)技術來尋找客戶生命周期種不同階段的節(jié)點。在第一個流失的環(huán)節(jié)和第二個流失的環(huán)節(jié)的時候是一個關鍵點,要在不同的時間點進行刺激。京東內部分成很多不同的組織,在不同的流失節(jié)點要做到不同的流失行為和動作。根據(jù)用戶訪問的情況,我們會針對他系統(tǒng)定制化的,發(fā)出推薦商品。
在做營銷決策的時候,企業(yè)思考問題的原點就是客戶??蛻糍徫镆院?,他已經跟你形成了一個穩(wěn)定的交易關系,或初步的交易關系。實際上當客戶瀏覽,進入公司網站的時候所產生的所有的行為都會產生數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)經過有效的組織和形成信息最終實現(xiàn)營銷價值轉化。客戶就是整個價值鏈條的起點,企業(yè)觀測客戶,觀測各種各樣的數(shù)據(jù),把數(shù)據(jù)有效的整合形成一個信息,通過這些數(shù)據(jù),再觀察整個商業(yè)視野,最終提出針對自身客戶營銷的營銷決策。
不同的電商公司、不同的互聯(lián)網公司對活躍客戶的定義不盡相同。這是因為不同企業(yè)的經營模式,經營類別,經營價格,以及他所經營商品的頻次不同。所以,在活躍客戶會由老客戶和新客戶組成。如果切不把客戶進行有效的分組,就是一大堆沒有太大價值的用戶。
任何一家零售企業(yè)都有流失客戶。大數(shù)據(jù)的分析可以幫助企業(yè)看清,流失客戶為什么流失?企業(yè)如何影響流失客戶的流失行為?客戶關系從一個訪客關系,到注冊,并在注冊以后的若干次訪問,大概只有20%左右的客戶當天購物。注冊用戶會在瀏覽一定頻次以后轉為購物客戶,緊接著大多數(shù)客戶會進入到一個快速的跟你發(fā)生交易關系的一個成長的階段,但同時會有客戶開始流失。成長客戶也會存在流失,這時候需要營銷人幫助做維持工作。而有的客戶的生命周期比較長,有的客戶則會快速的流失。
京東會對消費者進行新老客戶的再定義。京東認為年齡小于13個月的屬新客戶,我們發(fā)現(xiàn)購買金額在400元左右波動大的時候客戶的流失率非常大。全世界所有零售企業(yè)在這個環(huán)節(jié)同樣遭遇流失的境況。大家會看到,剛開始熟的新客戶一來迅速就可以進行流失,但是同時,留下來的客戶消費金額就會快速提升,進入到一段相對非常穩(wěn)定的階段(當然這是根據(jù)京東對13個月內新客戶為定義的情況下做出的判斷)。在14到24個月的時候,京東將該階段的消費者定義為老客戶,在這一時期,消費金額發(fā)生了重大變化,客戶也比較穩(wěn)定??蛻羯芷趶?4到24個月的時候是客戶發(fā)展階段一個穩(wěn)定的重要的節(jié)點。此外,京東發(fā)現(xiàn),老客戶不太愛登錄,新客戶反而愛登錄。從登錄的人數(shù)角度來說,老客戶登錄遠遠低于新客戶的占比,但是從客戶30天購買,老客戶只購買不登錄占6%,新客戶占1%。
今年,電商企業(yè)在互聯(lián)網營銷里面有兩個重大的打擊:其一,中國幾個主流的硬件服務商在收緊郵件的發(fā)送。電商企業(yè)想針對自己的會員進行EDM營銷,進行設置、組織商品等營銷型郵件的時候,各大運營商會進行控制。所以,如果通過方式計算市場觸發(fā)性的郵件的發(fā)送,可以直接到用戶發(fā)送。其二,電信運營商也在控制短信的發(fā)送。電商企業(yè)想要發(fā)短信服務,一定會受到電信運營商的控制,而且這個政策據(jù)說是中短期的政策。這時候,就需要用技術、用大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)解決并提高轉化率。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到決策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10