数据实践之美:33位大数据专家的方法、技术与思想. NO.2 数据化营销中的“一•二•三”-阿里云开发者社区

开发者社区> 华章出版社> 正文
登录阅读全文

数据实践之美:33位大数据专家的方法、技术与思想. NO.2 数据化营销中的“一•二•三”

简介:

NO.2

数据化营销中的“一·二·三”

叶秋萍

专注数据分析多年,做过物流行业、保健品行业及秀场行业的数据分析,也做过银行电商项目的咨询顾问,传统行业和互联网行业都有涉猎。对用户心理学、用户行为学、商业学颇有兴趣,一直致力于CRM的学习和实践。对BI和可视化分析也有一定的研究和了解。

个人微信号:binglingzi3344

这个时代,瞬息万变,传统的商业模式在悄无声息中被“革命”,互联网蓝海中的风浪再大也无法阻挡我们向前迈步的热情,梅特卡夫定律所概括的经济效应随着我们的热情日益增大,两者相生相灭。在这个效应里最有价值的是我们在不断沦陷的过程中贡献出的“隐私”,我们作为一个虚拟的人物,每天活跃在互联网产业的链条中,自得其乐,企业为了更好地“抓住”我们而绞尽脑汁,最终拿住了我们的“把柄”,得出了该产业链条下的新型营销概念—数据化营销。

所谓数据化营销,顾名思义就是数据和营销的整合,在现有数据的条件下对企业用户进行精准营销。著名哲学家莱布尼茨说过:“世界上没有两片完全相同的树叶。” 所谓精准就是要照顾到每一位用户的需求差异,企业要尽力满足这种差异以巩固用户的持续性消费能力。但是数据化营销并非纸上谈兵,它需要大量的前期工作,包括用户行为数据的收集、清洗、分析、建模,以及产品策略的制定和营销文案的编写,况且用户数据疯长的速度不可估量,要对每一位用户进行细分不实际,我们要做的是在个性中找共性,精确到类即可。

关于数据化营销,能谈的内容很多,但篇幅有限无法全部涉及。本文着重讨论如何从数据化的角度做好营销活动的思维方式。本文主要是以介绍思路及应用思维为主,对实操特别有兴趣的朋友可以自行找寻相关资料进行深入研究。

那么具体谈什么呢?概括起来就是:用好一个模型、做好两个营销策略、把握好三个数据化思维。

用好一个CRM模型—RFM

CRM的理念是认为客户是企业最重要的一项资产,应该最大限度维系好每一位用户与企业在营销及服务上的关系,尽可能提高客户对企业的终生价值以及延长客户对企业贡献的生命周期。在服务至上的理念当中,RFM理论是贯穿始终且是最为重要的一个理论模型,我们可以毫不夸张将其膜拜为“女神”。

1.但识女神真面目:RFM模型解读

RFM(Recency 最近,Frequency频率,Monetary金额)是一种理论模型,并非数学意义的公式模型。该理论认为,在数据营销中客户最近的消费时间、消费频率及消费金额构成了营销的三大黄金要素。在满足消费时间最近、消费频率最高、消费金额最大的三个条件下的用户是最具营销价值的,所以在每次的营销前期数据准备时,分析师应该优先筛选出满足这三种情况的客户,并赋予营销的优先级顺序。

为何把这三个元素放进模型里,我们来进行拆解分析。

(1)消费时间

对于最近购买过产品的用户,他们可能是新用户,或“休眠”已久的老用户,也可能是长期的忠诚用户。新用户,对我们的产品尚处于探索的阶段,对产品的新鲜感和热度未消退,营销活动的接受度会比较高。而回归的老用户或忠诚用户,他们已经深度体验过产品,目前还在消费就说明他们对我们产品的购买期望并未降低,营销接受度也较强。那些很久不再消费的用户,可能已经找到了替代品牌,或者正在流失的漩涡里挣扎徘徊,对于他们而言,常规的营销活动已经失去魅力了,我们要考虑的是如何能重新点燃他们的消费热情。

(2)消费频率

消费频率一般来说是与消费金额同样重要的。拆解开来,如果忽略每次的消费金额,频率越高说明用户对我们的产品需求越多,或者越感兴趣。

(3)消费金额

消费金额越大不仅说明用户对产品的认可度越高,更说明了此类用户强大的经济实力,或者是有着比较强的消费观。正常逻辑来说,经济拮据的用户,需求再大,在消费上也是会严格克制的,而且更容易沦为价格战的倒戈方,所以我们在谈论20%的重要客户贡献80%的价值时,特别需要积累这样的用户。当然,这里并不否认经济学中的长尾理论,我们只是在排营销的优先级而已。

2.天生我材必有用:RFM模型的作用

(1)蒲草韧如丝,磐石无转移:论RFM模型在产品营销中的决策支撑

产品营销,严格意义上分为新产品和老产品的营销。新产品指那些将要进入市场的全新产品,以及与市面上某一产品具有某些共性的同类产品。从数据化营销的角度来说,每一类产品的营销前都应该训练历史数据,对潜在的受众人群进行量化。全新产品的受众人群量化比较复杂,需要对目前的在售产品进行深入的了解,然后借助其他边缘产品的数据进行训练,考虑到篇幅的问题,我们在这里只讨论第二种情况下如何借助RFM模型的理论思想。

案例:

A企业是母婴产品的网上零售商,在产品上并非是单一的品牌代理,目前就尿不湿这款产品而言,售卖的品牌大概在四种以上。现在市场人员又引进了一个新品牌的尿不湿,据说吸水的速度更快,透气性也更好,但成本更高。现在的情况是此品牌尚未进过中国市场,考虑到市面上零售尿不湿的互联网企业众多,那么A企业如何快速对此品牌的尿不湿产品进行市场试探,在最短的时间内获得市场反馈呢?在时间上如果能够取胜,就是取得独家代理的先机条件。

根据此目标,目前有两种方式做投放的决策选择。

第一,广撒网。马上进一批产品直接放到网上售卖,并且在首页放Banner进行眼球吸引,并配以一定的文案内容进行刺激。这种选择会造成信息的闭塞,很多人不一定能及时关注到。若要全员发短信提醒关注,这两个成本叠加在一起,营销成本马上水涨船高。

第二,借助RFM理论模型进行人群预筛选。根据模型的理论思想,从历史数据中进行目标筛选,当然我们同样可以在网站首页进行新品介绍及展示,只是我们的眼球吸引着重放在预设的目标人群上,再适当搭配重要人群的EDM投放,这样进货成本和短信推送成本就能得到控制。

案例思考

每一个模型都不是放之四海皆准的,针对该案例中涉及的产品和目标用户的显著特点,我们应该考虑加以改进。该案例中的产品和用户有什么特点呢?大家知道尿不湿产品并非是所有年龄周期的小孩都需要使用的,一般来说两岁之前比较常用,转换到用户的思维就是该款产品具有一定的生命周期。另外,尿不湿是宝宝贴身使用的,这就决定了某些宝妈们会考虑到宝宝的健康问题而对一些大品牌进行主观判断,并形成一个不可逆且固执的品牌忠诚。

基于以上所提到的产品和用户的特点,我们运用RFM理论模型的时候至少应该遵循两个思路:

基础思维:首先按模型最基础的理论,把购买过尿不湿产品的、并且消费时间最近、消费频率最高、消费累计金额最高的人群先筛选出来。考虑到婴儿使用尿不湿的周期,消费时间不宜往前推得太久,在这个案例中,消费时间远近显得尤为重要。

变异思维:基于产品及用户的特点,我们在这个模型里至少应该额外注入两个变量参数,一个是品牌专一度,即判断哪些用户是对某一品牌尤其专一的,自始至终只使用某一品牌;另一个是使用周期长度,每位被筛选出来的用户从第一次购买尿不湿开始迄今为止的生命周期已经延续了多久。

这个案例只进行了简单的改进,由最初的三维模型演变为五维模型,如果大家有想到更为细致的一些影响参数,也可以往里加。这里主要是传达一种具体工作中的变异思维。产品营销如蒲草,风吹就能倒,成本的小船说翻就翻,我们要不断改进它,让它成为一把锋利的营销利剑为我们所用。

(2)千金散尽还复来:论RFM模型在客户管理中的价值应用

在高度竞争的市场里,对于用户来说,不管是产品还是品牌,可选择的范围都很广,所以对于企业来说用户关系其实是很脆弱的,一场价格战就能翻了友谊之船。因此,客户管理显得很重要,它虽不能让企业避开日益激烈的市场竞争,但可以帮忙管理企业的衣食父母。

衣食父母是谁?当然是客户。在互联网企业中,所有的用户都是虚拟的,我们无法如传统企业一般接触到现实中的每一个用户,我们能做的是通过用户在消费过程中所提供的个人“隐私”来进行虚拟画像,而与虚拟中的客户发展可持续的伙伴关系难度很大。如今互联网企业遍地开花,已经没有绝无仅有的行业了,寻找替代品牌或产品也更加容易。面对如此敏感和脆弱的客户关系,每一家企业的精力和人力都是有限的,我们无法照顾到每一位用户,此时我们便要依据一定的行业法则来帮助我们来做客户价值区分。这里会有人想到简单直接地进行TOP用户划分,这属于粗犷且粗暴的做法,在市场饱和的情况下,每一个行业都需要我们精耕细作。

我们谈RFM理论的作用,在价值用户判断上它为什么就能适用?经济学家帕累托曾提出一个著名的社会经济学理论:二八定律。二八定律又称“80/20法则”,认为社会上80%的财富创造来源于20%的优质群体。此定律一度被推崇到企业管理学中,而在客户关系管理中,此法则同样适用,核心思想就是少数用户贡献了企业绝大多数的经济财富。我们这里运用RFM来解决价值区分的问题就遵循这个法则,试图找出所有客户中的不同分位段人群。

案例

家居行业的C企业在2015年年终总结时,想对2015年的用户进行盘点和总结,并给予那些价值大的用户一些福利回馈。当然,企业在来年的产品规划中也有一些新品,想借此机会提前曝光。那么这里会发生不少成本,福利成本、快递成本、新品手册的印刷成本以及图文编排的人力成本,这些成本堆叠在一起就不会是小数目了。

案例思考:

关于受利用户的选择,选在过去一年贡献最大的用户无可厚非,但也折射出另一个问题,有些用户可能是在2015年前面两三个月进行了消费,后面已然进入流失状态。企业回馈福利的目的是巩固关系,并寄予未来的购买期望。那些贡献价值大且具有更高潜在再消费可能的用户是最为优质的,所有的企业都喜欢具有可持续性消费的用户。

做法:

我们沿用RFM的模型思想,依次取出2015年所有用户的交易金额、最后一次的交易时间、消费频次,然后借助统计工具来做RFM评分,找出最具价值的用户。下面简单介绍使用工具的步骤,大家有兴趣可以自行操作。

使用工具:IBM SPSS Statistics 20。

步骤1:打开IBM SPSS Statistics 20,导入表数据(刚才取出的三大纬度数据存放表)

步骤2:打开直销方法,页面如下图1所示。

 

图1 SPSS直销方法选择界面

步骤3:选择“帮助标识我的最佳联系人”后出现如图2所示的界面。

 

图2 SPSS RFM模型选择界面

步骤4:选择“客户数据”后出现如图3所示的界面。

 

图3 SPSS RFM客户数据模型界面

步骤5:把模型中变量窗口的相应字段拖到右侧对应的模块后点击确定,后台会自动运行模型,结果如图4所示,这里我们只选择RFM块图作为应用参照。

图形说明:

R、F、M都遵循高分为高价值的逻辑,消费时间分值越高说明时间越近,频率分值越高说明次数越多,消费金额分值越高说明消费金额越大。这本是三维图,在被扁平化后的交叉图里,其中F和R分别占了一根数轴,M这个纬度是被细分到每个方格里的横轴。比如555这个分值的人群就是图里最右下方的那根柱形。在这个块图里比较有价值的用户基本分布在555、455、545、445、554等三项高分值交叉的人群里。

 

图4 SPSS RFM客户数据模型结果RFM块计数图

应用思路:

在上方的RFM块计数图里,可以看出2015年客户在这个模型里的基本分布,整体来说购买积极性较高的用户相对较多。

福利目标群体在哪?福利政策拟定之前,相关部门肯定会预先做成本估算,然后换算出目标样本人数。按常理来说,一等福利、二等福利、三等福利给予的顺序是重要价值用户、重要发展用户、重要保持用户。程序运算完后在SPSS变量表里会自动计算每一位用户的RFM总分,我们可以依次排序进行人群截取。

关于低分人群,图中三个纬度分值在1-2交叉中的用户群体不少,他们基本已经处于流失的状态,此次活动可以顺带做一些产品保养的手册或者是企业挂历等不带任何营销产品色彩的小礼品邮寄给他们,进行情怀问候,以重新获取他们对我们产品的好感。

本文主旨不讲技术,只谈应用,所以具体的操作过程大家自行把握。在判别重要价值、重要发展、重要维持的客户的时候,可以采用平均值比较法来进行归类。回到这个模型的可变异性,任何时候我们都要考虑到活动的具体需求,切记不可一刀切。

做好两个营销策略

在营销的整个链条中,不是用好了模型就能一劳永逸,人群细分出来后的下一个环节是营销活动。人群再精准,营销策略如果没做好,最终也会功亏一篑,现在我们就来谈两个营销策略。

1.“神话”中的策略延用:交叉销售

谈起营销界的神话,我们本能会想到“啤酒与尿布”,它在产品摆放的思维上打破了传统的正常逻辑,把两种风马牛不相及的东西放到一起,最终取得了前所未有的成功。物以类聚是自然法则,但这两种产品完全不属于一类,它们为什么会被放到一起?追本溯源就要谈到购物篮分析,所谓的购物篮就是存放客户所购买的东西的篮子,在互联网行业来说有个专业名词叫“购物车”,在销售领域也有个专业名词叫“交叉销售”。

交叉销售即借助CRM发现顾客的多种需求,并通过满足其需求而销售多种相关服务或产品的一种新兴营销方式。通俗讲,可以理解为向拥有本公司A产品的客户推销本公司的B产品。

这里为什么要谈这个营销策略呢?首先交叉销售依赖的历史数据要求不高,只要有一个比较长的时间周期且订单信息比较完整的购买记录就可以了。严格来说,交叉销售是针对零售品类数量较多的企业来说的,我们推崇的是这种交叉的商业思维。亚马逊图书销售中的实时推荐,其实就应用了这种策略思维。

那它能为互联网营销做什么?

(1)产品角度,每种产品的功能基本都是单一的,依赖单一的功能想对用户产生终生的粘性有难度,如果能找一个产品与自己在功能上并为用户带来更好的体验,何乐而不为?

(2)用户粘性角度,每一位用户对一个企业的终生价值和生命周期都是有限的,多一种产品就多一份延长生命周期的可能。用户需求也不会是单一的,如果能一次性解决用户的需求不仅提高了市场占有率,还避免了用户随时寻找替代品牌的可能性。

能实现什么,能放大多少经济效应,都是根据企业自身的产品特点决定的。不恪守任何标准,勇于灵活运用就能创造标准。

2.“滥竽”充数的思维引用:捆绑销售

南郭先生的故事相信大家都耳熟能详,我想在300人的乐队里,不止南郭先生一个人是充数。但不论多少人充数,充数程度的深浅,但终归充了排场,撑了门面,效果是显著的。所以辩证来看,有时充数是有必要的,从产品营销的角度来说,充数更是有价值的,而被充数的“芋”是否是滥的,应该是因人而异。

通常来说,企业在每一次营销过程中都会制定一些套餐型的营销策略,而被捆绑成套餐的产品可能是功能互补型,也可能是相似型,也可能是其他的,这个主要看产品特点。

那它能为互联网营销做什么?

(1)清库存,很多企业会将时间差异或者其他差异的产品捆绑一起,这个应用在超市的冰鲜产品上最为显著。

(2)提高客单价,销售两件产品的客单价和销售一件产品的客单价,肯定前者高。如果再搭配各种满减的门槛,就能让客户在恨得牙痒痒的同时心甘情愿从口袋里贡献出人民币。

(3)推销新品,很多新品不为人知,用户因为没有体验过就会产生抵触的心理,那么捆绑销售就可以“强制”制造用户体验的机会。

在策略制定过程中哪些环节可以借力?

(1)选品,论市场价值,每一种产品在研发前应该都是事先做过市场调查的,所以没有真正的“滥芋”,只有市场占有率高低。所有产品都可以选来充数,只是不能千篇一律。哪些产品要在当次营销中作附属品参与营销,需要实际情况实际分析,无法一概而论。

(2)套餐定价,分析过往购买两种及以上产品的用户的消费支出大概分布在哪些水平线上,然后依势定价。对于本身就喜欢购买多样产品的用户来说,如果套餐型产品的价格遵循他们的消费惯性,接受起来更容易。

对于以上两种策略,有人可能会嗤之以鼻,但不管最终从数据得出什么策略,我们的本质是不浪费数据。

把握好三个人群细分思维

这里要谈到的细分思维,它并不是“一个模型”和“两个策略”后进阶的一个营销阶段,它是前面两者不可或缺的充要条件。与其说是营销思维,不如说是心理学边缘化的一种思考思维,思维决定思路,思路决定出路。

1.用户的“一生”就是人的一生:把握“人生”的不同阶段

用户的“一生”并非是他本身的一生,指的是他从购买第一件商品开始直至最后一次消费,这中间的过程就是他对于企业的“一生”,每个生命长短不一。我们一直说的CRM,它的终极目的就是要延长每一位用户对于企业的生命长短。

生命从呱呱落地开始,直至结束,中间会经历童年、青少年、青壮年、中年、老年等阶段,同理,用户对于企业来说也具有同等生命特征。用户的生命阶段包括考察期、形成期、稳定期、退化期。

营销过程中,不管最终采用几个纬度来划分人群,都要结合每一位用户所处的不同生命周期来进行具体分析。因为不同生命周期的用户对产品的接受度不一样,他们的心理诉求也不一样。

(1)考察期。

对于考察期的用户来说,他们对于我们的产品处于探索和尚未认可的阶段,企业跟他们的关系敏感且脆弱。在营销的方式和内容方面,我们要一直照顾这种脆弱性,需要考虑更多的是如何增加他们对产品的认可度和信任,维系好这脆弱的关系。

(2)形成期。

这个阶段的用户已经跨过了第一阶段,对我们的产品形成了一定的认知,此时我们可以循序渐进地对他进行引导型消费,努力帮助他在我们这里找到最合适他的产品,努力增加他们的购买频次和消费种类,以增加企业与他们的密切关系。

(3)稳定期。

这个阶段,有一定比例的用户可以称为忠诚客户,双方处于一个比较稳定且进一步发展的关系上,此时我们可以从历史数据提炼出他们的需求,采用各种营销手段,大胆推送潜在产品,目的是最大限度发展长久稳定的关系。但在这个阶段要关注用户的消费情况,防止他们步入退化期。

(4)退化期。

这个阶段的用户进入产品倦怠期,或消费疲惫期,可能正在市场上寻找替代品,或者已经转变自身需求,随时都有可能流失。与其谈营销不如谈情怀,尽可能深挖他们的不满之处,寻找重新刺激他们的产品或者营销方式。另一方面,也要理智看到某些用户已经没有挽留的必要,从而痛苦放弃他们,毕竟“人来人往”是人群流动的一个自然法则。

利用这个思维,可以帮助我们更好地照顾到用户在不同“人生”阶段的心理诉求,用用户的思维解决用户的痛点,出其不意、攻其不备才能旗开得胜。

2.萝卜青菜,各有所爱:把握用户的喜好差异

设想一下,一群人享受美食的时候,道道菜都秀色可餐,可总有人会觉得某一道菜胜于另一道,人越多,相似性越低,如果某道菜存在烹饪水准问题,就另当别论。我们总会说这种情况实属平常,因为萝卜青菜,各有所爱。

延伸到数据化营销的模型中,它同样应该作为一个变量参数参与到模型当中,尤其当企业售卖的品类较多时,如果只考虑模型与策略,那就是“一刀切”,不可取。放到实际生活中,每一位用户都有自己喜欢或者需要的产品,他们是随时在变的,而喜好程度和需求程度在不同时间阶段也表现不一样。拿薯片举例,A用户和B用户一直都在购买,但是A用户一星期购买四次,B用户一星期买2次,这两位用户对薯片的喜好程度明显不一样,我们若此时要推销另一款同类产品,营销成本又是有限时,A客户这样的明显就应该列为首选人群,而B客户就被划分到其次的人群堆里。所以不管是在提炼人群模型,还是在做营销策略,一旦涉及多样化的产品或需求时,这个细分思维就要被慎重考虑。

3.允许产品被购买后经历的自然“代谢”:把握营销“慢”思维

打个比方,我经常在W网站买护肤品和化妆品。我在当月1日的活动里一次性购买了两套水、乳、霜,且三种产品的份量差不多,每一套差不多可以用三个月左右。在历史的消费记录中,我的购买频次是很有规律的,基本是隔几个月买一套。

当月10日,网站又有新的促销活动,于是他们准备在7号那天开始做EDM营销。最终他们选定的投放人群是最近购买过产品、历史上护肤品消费频次比较频繁的、购买金额较高的用户群体,定点推送短信,每天推一次,连续推3天,以此来营造活动的热度,我也被选进这份营销名单里。

到了7日,他们开连续给我发短信,一连发三天。此时商场各大专柜也有活动,我也很荣幸地成为了他们的营销人群。于是那几天手机不停地在提示有新的短信进来,严重扰乱我的工作情绪,考虑再三,我便屏蔽了所有推送号码。

在这个事件中,像我这样拉黑的行为可能发生概率很低,但是对于精准人群定位来说,失去一位客户都是极大的损失。那我为什么拉黑呢?从我的角度来说,我刚在网站一次性消费了两个周期的用量,囤货已达极限。当然也有喜欢囤货的用户,但是为数应该不多,毕竟对于女生来说化妆品加护肤品已经是太多负担。企业在营销人群选取时应该考虑到我最近一次的消费时间、消费量以及我过往的消费习惯,给我一段享用的时间,而不是那么着急,把所有的产品都当成只可用几天的易耗品。

我们在谈客户关系管理时,能够长期持续发展的关系应该是彼此舒适的,作为企业不应该急于想从用户一再牟取利益,要时刻谨记过犹不及,月盈则亏。这里阐述的营销“慢”思维就是允许产品被购买后所必须经历的一个自然“代谢”过程,不要肆意营销,不要迫不及待,海浪般席卷的方式会让用户产生逆反心理,最终也拉低了企业营销的ROI。

纵观如今的互联网,怎么看都是高速发展的,但从王国维的人生三境界视野来看的话,我们绝大多数人其实仍是迷茫地徘徊在“昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路”的初等奋斗阶段,虽然我们一直在思考如何快速实现“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处”的顶层境界,但是现实太骨感,因为有“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴”的黑暗阶段横亘中间,数据修行之路漫漫。

关于本文,我一直在苦苦思索,如何能不落俗套,把想法写出深度,可最后发现我还未到达那种下笔出神的人生境界,只能简笔描像,用最平白的语言阐述我拙劣的想法。三人行必有我师,欢迎大家和我一起学习探讨。

 

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

分享: