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京东商城徐雷:运用大数据提升转化率

[日期:2013-12-18] 来源:比特网  作者: [字体: ]

  12月18日,由“大数据精准营销平台领导者”亿玛公司主办、亿邦动力、派代网、《广告主》杂志协办的“2013亿玛智慧峰会暨第五届整合营销高峰论坛”(以下简称2013亿玛智慧峰会)在京隆重开幕。

  此次峰会吸引了来自传统IT企业、平台型电商、传统商超百货和移动新锐企业的代表和精英,超过千人围绕“数据未来,营销锐变”的主题,讨论了 大数据下“精准营销之品效合一”、“零售O2O思维变革”和“移动营销”等业界最关注的热点话题。

  峰会上,京东商城高级副总裁徐雷通过具体案例,详细解读了京东商城运用大数据制定营销策略的过程,并指出,大数据技术如果运用得法,将打打提升转化率。

  以下为京东商城高级副总裁徐雷演讲实录:

  谢谢各位!上一次见到姚总的时候咱俩还在中欧上课,您那天是补课,我们俩坐在旁边,四天课聊的好像就上了一天课。跟老柯很多年了做朋友,一步一步看到亿玛的成长,首先要恭喜。完了你讲大数据,今天你看这个舞台就特别大,去年这个舞台就没这么大,如果以后要叫大大数据,可能这个舞台就会更大了。

  当时老柯说让我讲大数据,我觉得这事不太靠谱。为什么呢?一个连Excle都不太会用的人怎么能讲大数据,但是后来发现有一些关键还是可以跟大家做分享。因为现在大家讲大数据,可能觉得特别大,刚才姚总讲的几个小点,可能他用平时的一些语言讲,但是他们听的也好像挺简单,不会有特别的感觉,但是如果在应用的时候,实际上他讲的几个点,应该都是在大数据应用里面最常应用的,而且也是比较看一家企业,就是跟自己模式相关的时候这些数据应用对自己生意的帮助。

  我也不讲特别大的宏观的东西,再讲一个观点,回到京东又开始做营销,完了以后将近有一年的时间,跟大家分享一个观点。以前可能跟老柯分享过这个观点,实际上外界人看一家企业做营销的时候,或者是非市场的人看市场人捉营销的时候,可能是拍了一个什么片子,搞了一个什么创意,比如以京东为代表的这样的体量的互联网企业,有两类市场工作,一类叫做运营类的市场工作,比如针对自己会员的营销,这些实际上按我们内部说法其实特别苦,特别赃,特别累的活,这些工作基本上外面人很难知道,你需要降规则,再优化,甚至包括公司的老板,包括外边人很难知道。但是,这样的工作其实保障了像京东这种体量的公司70%的市场的效果,但是它同时也需要30%左右,以项目的这种保障了公司内部以及外部看到京东的一个灵活的,完了以后可以能够大家感知到的一家公司。所以说,有的时候可能有的同行会把项目认为是市场工作的最主要的,讲到大数据的时候,实际上营销人员做的时候更多是属于运营类的工作。我今天就讲其中的一个跟市场工作比较相关的会员营销。

  我记得两年前的时候,站在亿玛的峰会上,当时我提了一个观点,我说最早的时候互联网广告大家都是先买流量,我只是讲电商的,之后买订单,其实如果只是从广告角度来说,应该是买用户。当然作为一家电商企业来说,更多是要经营用户。实际上你看到,从最早的我们希望一家电商企业,无外乎就是卖商品,卖商品,卖商品。但是,如果换一个角度,实际上是一个整个以客户为中心,做经营客户。无外乎会形成一个闭环,这个闭环就是首先我们希望自己能够获得并且维持一个高质量的客户。第二个就是我们要提高这些客户的购物频率与购物篮子,第三个尽可能的提高客户的生命价值,如果自己作为一个个体,其实他有自己的生命周期。对于一个零售企业来说,其实所有的客户在一家零售企业的表现也是有生命周期的。在提高客户生命周期的时候,我们希望驱动更高的一些价值,能驱动更高的一些销售,最终我们希望形成品牌的知名度。如果我们站在经营客户的角度来说,应该形成一个完整的闭环。

  在做营销决策的时候,我们一定要回到问题的原点就是客户。那么,客户是什么?很多人可能关注的是客户购物以后的东西,如果他已经跟你形成了一个稳定的交易关系,或者初步的一个交易关系的时候,实际上当客户浏览,进入这家公司网站的时候所产生的所有的行为都会产生数据。这些数据经过有效的组织和形成信息,有好的商业人员,我跟阿里的车老师,车老师应该是电商圈里面做数据非常好的良师益友,他每次到北京我们俩都聊天,我们俩有很多观点比较类似,其中一个就是往往做商业决策的人对商业的感觉会比数据的分析人员,BI人员更有价值。所以,最终发现整个这个链条,以客户为起点,我们观测客户,因为会有各种各样的数据,把数据有效的整合形成一个信息,通过这些数据,再用客户整个的商业视野去观察,这样会作出自己针对客户营销的营销决策。

  这个公式我只是站在客户营销的角度看一下,一段时间的GMV=活跃客户数量×在这段时间客户人均购物,会发现每一个阶段永远会有很多的新客户涌入成为你的客户。这个图也分了一些颜色,这些颜色没有特别大的意义,只是告诉大家,当新客户进来的时候,其实本身已经给了你很多的信息,你要把它进行客户分总。进来以后,在不同的电商公司,或者不同的互联网公司对活跃客户的定义其实不太一样,因为经营的模式,经营的类别,经营的价格,以及他所经营的商品的频次是不一样的。所以,在活跃客户里面,你会发现会由老客户和新客户组成,如果你不把客户进行有效的分组,可能就是一大堆用户,这一大堆用户其实是没有太多价值,只是这个月有多少活跃用户,其实有多少购物的用户,其中购物频次是多少,这一大堆数据在真正做营销人的眼里是没有任何意义。老板很忙,可能需要一个大数,但是你一定要把客户分准。

  这里面必定要导致流失客户,任何一家零售企业都有流失客户,如果没有流失客户这个世界太可怕了,但是流失客户为什么流失,你怎么影响流失客户的流失行为,尽可能不让它流失,这里面又需要通过大数据的分析做一些营销上的动作。这张图其实在很多零售企业里都会常用,大家可以看到,横轴是客户的生命周期,纵轴就是客户的价值,当然我们希望生命周期越来越长,客户价值越来越高,这时候我们在客户身上赚取的收益是越多的。我们认为除了客户关系从一种状态,比如他以前只是一个访客,没有跟你发生交易,到跟你注册,注册以后,通过若干次的访问,因为我们可以看到一个数据,大概只有20%左右的客户,多的可能30%的客户,少的10%的客户是当天注册,当天购物,剩下的客户你会很奇怪,你既然要购物干吗要注册,我也没有强迫你,该浏览就浏览。但是,注册用户会在浏览一定频次以后转为购物客户,紧接着大多数客户会进入到一个快速的跟你发生交易关系的一个成长的阶段,但是这个时候会有客户开始流失,这是第一个虚线。这个时候成长客户再往下走的时候也会存在流失,这时候我们需要做维持的动作。而有的客户的生命周期比较长,有的客户会快速的流失。

  这张图是一个事例,这里可以看到,我们有其中的几个纬度,列出一个纬度,新老客户,比如我们列举新客户的时候,我们认为年龄小于13个月的认为新客户,我们发现购买金额在400元左右波动大的时候客户的流失率非常大。所以,大家看到左侧上图有一个蓝色的图,全世界所有零售企业在这个环节是一模一样,没有任何一家企业是反着来的,只不过它这个定义的数值不太一样,但是整个图形一模一样。大家会看到,刚开始熟的新客户一来迅速就可以进行流失,但是这时候流失下来的客户消费金额就会进行快速的提升,之后到了一段相对非常稳定的阶段,当然这个我们是在13个月的新客户为定义的情况下购买。我们在14到24个月的时候,我们定义为老客户,这时候购买金额发生变化了,原来400块钱,现在是600块钱,客户就比较稳定,因为资源有限,完了客户生命周期从14到24个月的时候是客户发展阶段一个稳定的重要的节点,我们找到不稳定节点的时候我们需要做什么样的动作。

  这是客户营销里面我们所做的动作,我举两个例子,刚才举的是购买的例子,另外一个就是登录的例子,你会发现老客户不太爱登录,新客户反而爱登录,原因不讲,大家听会觉得特别有意义,跟我们想象的不太一样。但是,实际上你再琢磨琢磨,真的是这样。从登录的人数角度来说,老客户登录远远低于新客户的占比,但是从客户30天购买,老客户只购买不登录占6%,新客户占1%。如果玩大数据的人,大家应该知道,实际上越鲜活的数据时间越短,按我们定义,超过3个月的Cookie价值不大。新客户只登录不购买要高于老客户只登录不购买的比例,发现部分只登录不购买的用户并没有流失掉,他还做了一些其他的动作,而且动作还特别有意思。完了我们会发现有一些用户,比如直观的看京东有几级的会员,今天18号应该是我们首届的京东会员节,以后每个月18号都会进行京东的会员节,这个时候客户购物的时候会分成哪些类型,这些类型我们又分好几个纬度,每个纬度是不同的影响。

  传统线下的客户生命周期管理,基本上都是及比如沃尔玛购物了,购物了我们收集它的数据,我们也有很大的供应商宝洁,他们说我们在中国多少卖场没有数据,第一个你的数据是第三方的,是卖场的,但是我们会通过建立很好的流程,把数据反馈给我们。第二、你很难对他们进行营销的影响,我说你跟我合作吧,完了我说线下的客户购物行为要通过这些数据进行影响,判断客户的价值,但是线上我们通过数据进行整合分析以后,分成购物前的行为,比如刚才看到的浏览行为、评论行为、促销行为,判断客户的价值。再判断客户的实质价值与客户的预测价值组成了客户全生命周期的价值,而权声明价值的高低将决定购物转化率的高低。通过大数据技术来寻找客户生命周期种不同阶段的节点,我们更加强调把一个客户的生命周期定义以后,尤其在第一个流失的环节和第二个流失的环节的时候是一个关键点,要在不同的时间点进行刺激,比如有的时候是优惠券,总体来说,这张图是一个总的营销的一个汇总的图,大家比较能理解。但是,实际上内部我们分成很多不同的同事,在不同的流失节点要做到不同的流失行为和动作。

  这是应用案例,客户的购物行为,前面有浏览,有登录,有购物,这都可以。这时候我们会设定,加入这个用户登录的情况,多少天没有登录,根据他访问的情况也会定义,我们会针对他发出系统定制化的,而不是人工的方式,发出推荐商品,这个会分的非常细。假如你在30天内购物了,但是你还有一些EDM动作,完了我们也会针对你发一些定制化的系统算法的EDM。我们会发现这种做法比常规会员的数据,无论从打开率,还是点击率都高一倍以上,这个工作我们做了一段时间,但是还不太成熟,还在测试的阶段,但是从数据反馈来说非常领先。

  实际上这里面想告诉大家是什么呢?今年电商企业在互联网营销里面有两个重大的打击,以及是中国几个主流的硬件服务商在收紧邮件的发送,就是假如说用户在你们网站购物了以后,你会自动告诉他,你的商品已经打包了,出库了,已经在路上了,中国大的邮件系统运营商,比如像QQ,QQ可能还比较奇葩,像163得登录一个客户需要的邮件还好,但是你想针对自己的会员进行EDM营销,进行设置、组织商品,这叫营销型邮件的时候,这时候各大运营商会对你进行控制,所以,做这个应用的时候,如果通过方式计算市场触发性的邮件的发送,可以直接到用户发送。但是,你说今天要做一个促销,我要给我50万会员,像京东会员已经几千万了,我要发短信服务,一定会受到电信运营商的控制,而且这个政策听说至少是一个中短期的一个政策,这种几乎不花钱的营销,但是对电商企业的影响,如果控制不好会非常的惨。怎么办?用技术,大数据的技术能够帮助你解决,并且提高转化率。

  我刚才前面讲的针对客户营销,我们还有很多的一些营销的工具,或者是类别,我站在客户的角度跟大家分享一些观点和举一些相应的案例,谢谢大家!





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