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一块牛肉干引发的大讨论

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发表于 2013-7-10 18:46:10 |显示全部楼层
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――说说大数据时代的精准营销  在如今的大数据时代,几乎所有电商,做不到通过数据真正地洞察消费者,用未知数去求已知数,他们大多在玩概率营销,根本算不上精准。这距离真正的大数据时代,还有很长的路要走。
  专栏>张小平(博客,微博)商业观察者、CEO品牌传播网创始人
  前几日,我从淘宝网购了几袋牛肉干和鱿鱼丝。之后我意外地发现,新浪微博的“热门商品推荐”栏,不厌其烦地在向我推荐同类商品。于是,我顺手写了一条抱怨的微博:“我一次就吃腻了,不要再天天向我推荐了。你能追踪到我的消费痕迹,却体会不到我的消费感受!”
  然而,更让我意外的是:短短三四天内,微博点击率就达70多万人次,转发和评论上千条。参与讨论的,不仅有消费者,也有相关的研究者,还有电商企业的技术人员和管理人员。
  电商营销乱象
  其中,有很多消费者与我一样感同身受,大家纷纷吐槽:“今早我在淘宝搜农具,现在出来的全是镰刀、斧头……”
  “我回复一个关于无花果的微博,现在天天都是新疆无花果!”
  “点开一双鞋的链接,结果那鞋子无处不在‘侵犯’着我的眼球,真看吐了,快饶了我吧!”
  “一个多月前,我在淘宝买了台电视机,而现在还在推荐电视机。现在我都已经买过了啊,难道要让我再买一台?”
  “前段时间买了件亚麻衫,这些天,微博、优酷、腾讯等整天都给我推荐。要是就这样就算了。进去才发现,以我100多公斤的体格,没一款能穿。”
  ……
  现在,大数据已经是深受公众和舆论追捧的热词之一。但从网友们让人啼笑皆非的吐槽来看,在网络上,这种不精准的营销很普遍,几乎涉及所有电商。他们大多玩的是概率,根本不是精准营销。如此看来,所谓的“大数据时代”,还只是一种幻觉,距离真正的大数据时代,还有很远的路要走。
  所谓Big Data的本质,就是找到数据背后的消费者洞察,用未知数求已知数。Big Data带来BigIdea,而非大数据本身。
  精准营销是方向
  有人指出,在大数据时代,网友们之所以纷纷吐槽,主要是电商的推荐模型做得不到位,行为数据没有收集够就盲目推荐。因为某些产品的购买,在一定时段里是不会重复的,强行推荐,只会导致厌烦情绪和后悔情绪。因此,大数据时代的推广,不仅需要划分受众,更需要划分单体受众的心理层次。
  对这种推荐模型来说,需加入纵向数据分析的模型与算法,最简单的优化方法,是将买过牛肉干的人在近期(1年内)购买过的物品排列出来,找出共性较多的加以推荐。有几种方向:一、分析单一用户的购买频率,并对其进行调整,在预期的下一次购买时段内推荐。二、结合购买力及品牌偏好,做关联产品展示。三、推荐相同爱好的购买者,没准能团购一把。
  但是也有人指出,大数据本来搜集的就是Trends(趋势、倾向),不是背后的Why(为什么)。对数据个性化处理,加入感觉因子,目前无论是淘宝、新浪,还是其他网站,都做不到这点。因为消费者行为表现是多元的、动态的、可延续的,从“根据关键词投放广告”提升到“根据人的行为投放广告”,目前还是一种遐想。除非是一个吃货社区或者App。所以,淘宝的Transaction(事务,指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作)数据意图结合新浪的社交数据,来构建一个人的兴趣导购循环是不完整的,社交数据不应该这么玩!
  而过度进行数据挖掘,可能会带来负面作用:培养了被动接受和思考滞后。我们最终努力的方向,不是靠核心数据的挖掘和引导,而是提供方法与途径,让用户学会获取并主动解决问题,享受乐趣。
  然而,让我欣慰的是,淘宝网技术管理人员主动联系到我,并进行了很好的沟通。其实,他们早就发现了弊端,并已在积极进行修正,不断优化方案。比如,为了避免“买了再推”的情况频繁发生,技术人员已在系统中对活跃用户设置了购买降权的处理。而我给他们的回复是:“优化推荐系统,对商家和消费者来说都是好事。消费者并不是讨厌推荐或网购,还是希望数据分析更加精准,荐我之所需。”
  设想与担忧
  那么,网友理想的网购和推荐是什么样的呢?众网友纷纷进行了美好而大胆的设想――
  “买牛肉干,推荐牙签、牙线,或者山楂片,有助消化嘛。”
  “买了泳衣,就可以推荐防晒霜。买了冰箱,你可推荐乐扣保鲜盒。买了皮鞋,你就推荐皮鞋油……”
  “我在去哪儿网站浏览了内蒙古的景点,就可推荐当地的牛肉干等特产。”
  “你浏览了验孕棒的页面,10个月之后就可以推送尿不湿产品。”
  ……
  网友的设想虽带有几丝戏谑,却十分有道理。可能大家都听说过一个“啤酒与尿布”的推销理论:在一家超市中,人们发现了一个特别有趣的现象:
  对于尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品,居然摆在了一起。但让人不可思议的是,尿布和啤酒的销量大幅增加了。这可不是一个笑话,而是发生在美国沃尔玛连锁超市的真实案例。原来,在美国,妇女通常在家照顾孩子,她们经常嘱咐丈夫,在下班时要为孩子买尿布,而丈夫在买尿布的同时,就会顺手购买爱喝的啤酒。
  如何从浩如烟海的数据中发现啤酒和尿布销售间的关联度,是值得所有电商深思的问题。
  作为一个研究者,我觉得,比“推荐什么”更重要的是“不推荐什么”。比如,对我反胃的嗝与贪婪的口水进行区分,就可避免重复性的推荐。此外,我还有一个大胆设想:比如,在网上已经买了服装、化妆品等的男性消费者,你能否根据他的消费痕迹和数据,分析出他的消费能力如何?他是奢侈型还是勤俭持家型?如果是后者,能否在他的网页上调整此类商品的推荐频率、甚至进行屏蔽,从而避免此类消息可能刺激他女友(或老婆)的奢侈浪费性购物?但是,有谁愿意做这么“二”的电商呢?
  在此次讨论中,还有少数网友有一种担忧――消费行为及数据的深分析背后,可能是用户隐私的泄露或用户信息的窃取。既要贴心的服务又要保护隐私,这是一个两难的境地。
  更可怕的是:在这些背后,是否存在另一个“棱镜计划”呢?
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