怎樣理解網際網路行業資料分析的意義

2021-03-04 09:07:56 字數 4830 閱讀 4492

1樓:cda資料分析師

網際網路企業擁有大量的線

上資料,而且資料量還在快速增長,除了利用大資料提公升自己的業務之外,網際網路企業已經開始實現資料業務化,利用大資料發現新的商業價值。

以阿里巴巴為例,它不僅在不斷加強個性化推薦、「千人千面」這種面向消費者的大資料應用,並且還在嘗試利用大資料進行智慧型客戶服務,這種應用場景會逐漸從內部應用延展到外部很多企業的呼叫中心之中。

在面向商家的大資料應用中,以「生意參謀」為例,超過 600 萬商家在利用「生意參謀」提公升自己的電商店面運營水平。除了面向自己的生態之外,阿里巴巴資料業務化也在不斷加速,「芝麻信用」這種基於收集的個人資料進行個人信用評估的應用獲得了長足發展,應用場景從阿里巴巴的內部延展到越來越多的外部場景,如租車、酒店、簽證等。

因為客戶的所有行為都會在網際網路平台上留下痕跡,所以網際網路企業可以方便地獲取大量的客戶行為資訊。由網際網路商務平台產生的資訊一般具有真實性和確定性,通過運用大資料技術對這些資料進行分析,可以幫助企業制定出具有針對性的服務策略,從而獲取更大的效益。近年來的實踐證明,合理地運用大資料技術能夠將電子商務的營業效率提高 60% 以上。

大資料在過去幾年中已經改變了電子商務的面貌,具體來講,電子商務行業的大資料應用有以下幾個方面:精準營銷、個性化服務、商品個性化推薦。

1. 精準營銷

網際網路企業使用大資料技術採集有關客戶的各類資料,並通過大資料分析建立「使用者畫像」來抽象地描述乙個使用者的資訊全貌,從而可以對使用者進行個性化推薦、精準營銷和廣告投放等。

圖 1 使用者畫像

大資料支援下的營銷核心在於,讓企業的業務在合適的時間,通過合適的載體,以合適的方式,推送給最需要此業務的使用者。

首先,大資料營銷具有很強的時效性。在網際網路時代,使用者的消費行為極易在短時間內發生變化,大資料營銷可以在使用者需求最旺盛時及時進行營銷策略實施。

其次,可以實施個性化、差異化營銷。大資料營銷可以根據使用者的興趣愛好、在某一時間點的需求,做到對細分使用者的一對一的營銷,讓業務的營銷做到有的放矢,並可以根據實時性的效果反饋,及時調整營銷策略。

最後,大資料營銷對目標使用者的資訊可以進行關聯性分析。大資料可以對使用者的各種資訊進行多維度的關聯分析,從大量資料中發現資料項集之間有趣的關聯和相關聯絡。

例如,通過發現使用者購物籃中的不同商品之間的聯絡,分析出使用者的其他消費習慣。通過了解哪些商品頻繁地被使用者同時購買,幫助營銷人員從使用者的一種商品消費習慣,發現使用者另外的商品消費規律,從而針對此使用者制定出相關商品的營銷策略。圖 2 顯示了**會根據使用者畫像為不同客戶推薦不同商品。

圖 2 精準營銷

例如,某電子商務平台通過客戶的網路瀏覽記錄和購買記錄等掌握客戶的消費模式,從而分析並分類客戶的消費相關特性。如收入、家庭特徵、購買習慣等,最終掌握客戶特徵,並基於這些特徵判斷其可能關注的產品與服務。

從消費者進入**開始,**在列表頁、單品頁、購物車頁等 4 個頁面,部署了 5 種應用不同演算法的推薦欄為其推薦感興趣的商品,從而提高商品**率,促進交叉和向上銷售。從多個角度對**進行全面優化後,**下定訂單轉化率增長了 66.7%,下定商品轉化率增長了 18%,總銷量增長了 46%。

在美國的沃爾瑪大賣場,當收銀員掃瞄完顧客所選購的商品後,pos 機上會顯示出一些附加資訊,然後售貨員會根據這些資訊提醒顧客還可以購買哪些商品。沃爾瑪在大資料系統支援下實現的「顧問式營銷」系統能夠建立**模型,例如,如果顧客的購物車中有不少啤酒、紅酒和沙拉,則有 80% 的可能需要買配酒小菜、作料。

2. 個性化服務

許多電商都已經嘗試了依靠資料分析,在首頁為使用者提供全面的個性化的商品推薦。海爾和天貓提供了讓使用者在網上定製電視的功能,顧客可以在電視機生產以前選擇尺寸、邊框、清晰度、能耗、顏色、介面等屬性,再由廠商組織生產並送貨到顧客家中。這樣的個性化服務受到了廣泛歡迎。

類似的定**務還岀現在空調、服裝等行業。這些行業通過滿足個性化需求使顧客得到更滿意的產品和服務,進而縮短設計、生產、運輸、銷售等週期,提公升商業運轉效率。

企業要為使用者提供理想的個性化服務,首先必須通過資料充分了解使用者的個性,其次是合理地掌控和設計服務的個性。了解使用者個性是為使用者提供他們想要的產品和服務的基礎。企業需要在龐大的資料庫中,找出最具有含金量的資料,然後,通過資料探勘方法對使用者進行聚類,再依據使用者型別的特徵設計針對性的服務。

個性化分散的單位可大可小,大到乙個有同樣需求的客戶群體,小到每乙個使用者都是乙個個性化需求單位。企業必須掌握好個性化服務的粒度,過於分散的個性化服務,會增加企業的服務成本和管理的複雜程度,所增加的個性化成本和實際收益需要成正比。

圖 3 提供個性化旅遊服務

要做到個性化,明確使用者的目標需求是至關重要的,不僅要看訂單,還要關心使用者所關心的內容。例如,同樣是預訂五星級酒店,有些使用者對酒店設施十分敏感,有些看重酒店位置,有些則更在意酒店服務,對此,攜程會根據使用者的需求推薦不同的酒店。

美國塔吉特(target)百貨設立了乙個迎嬰聚會登記表,並對登記表中顧客的消費資料進行建模分析。他們發現,許多孕婦在第二個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護手霜,在懷孕的最初 20 週會大量購買補充鈣、鋅之類的保健品。

塔吉特最終選出了 25 種典型商品的消費資料,構建了「懷孕**指數」。通過這個**指數,塔吉特能夠在很小的誤差範圍內**到顧客的懷孕情況,從而就能在合適的時間把孕婦優惠廣告寄發給顧客。

「nike 跑鞋或腕帶感測器」使耐克逐漸成為大資料營銷的創新公司。運動者只要穿著 nike 的跑鞋運動,與之關聯的 ipod 就可以儲存並顯示運動日期、時間、距離、熱量消耗值等資料。

nike 通過跑步者上傳的跑步路線掌握了主要城市最佳跑步路線的資料庫,而且組織城市的跑步活動效果更好。目前,nike 的運動網上社群有超過 500 萬名活躍使用者每天不停地上傳資料,nike 藉此與消費者建立了前所未有的牢固關係。同時,海量的資料對於 nike 了解使用者習慣、改進產品、精準投放和精準營銷也起到了不可替代的作用,nike 甚至掌握了跑步者最喜歡聽的歌是哪些。

個性化服務離不開顧客的主動參與和分享,**於客戶的資料也能更精準地服務於客戶。

通過分析顧客過去在**的購買習慣,使用者的購買評價,來判斷哪種口味的產品在哪個地區賣得最好,哪種產品是消費者最樂於接受的,從而進行更有針對性的產品首頁推薦。同時,他們會對顧客進行個性化、人性化的標籤分類和細化分析,從而根據這些分類,推送不同的產品型別。例如,愛老婆型顧客購買的產品主要是以老婆食用為主的,「三隻松鼠」會在包裹裡放上書信,以「松鼠」的口吻代替顧客給他老婆寫一封信。

3. 商品個性化推薦

隨著電子商務規模的不斷擴大,商品數量和種類快速增長,顧客需要花費大量的時間才能找到自己想買的商品。

個性化推薦系統針對使用者特點及興趣愛好進行商品推薦,能有效地提高電子商務系統的服務能力,從而保留客戶。

1)電子商務**

隨著電子商務的蓬勃發展,推薦系統在網際網路中的優勢地位也越來越明顯。

在這些電子商務平台中,**提供的商品數量不計其數,**中的使用者規模也非常巨大。據不完全統計,天貓**中的商品數量已經超過了 4 000 萬。

在如此龐大的電商**中,使用者根據自己的購買意圖輸入關鍵字查詢後,會得到很多相似的結果。使用者在這些結果中也很難區分異同,難於選擇合適的物品,推薦系統能夠根據使用者興趣為使用者推薦一些使用者感興趣的商品。電子商務**利用推薦系統為使用者推薦商品,方便了使用者,從而也提高了**的銷售額。

該比賽對推薦系統的發展起到了重要的推動作用:一方面該比賽給學術界提供了乙個實際系統中的大規模使用者行為資料集(40 萬使用者對 2 萬部電影的上億條評分記錄);另一方面,在 3 年的比賽中,參賽者提出了很多推薦演算法,大大降低了推薦系統的**誤差。

圖 4 ***flix 電影推薦

3)網路電台

pandora 的演算法主要是基於內容的,其**家和研究人員親自聽了上萬首來自不同歌手的歌,然後對歌曲的不同特性(如旋律、節奏、編曲和歌詞等)進行標註,這些標註被稱為**的基因。然後,pandora 會根據專家標註的基因計算歌曲的相似度,並給使用者推薦和他之前喜歡的**在基因上相似的其他**。

last.fm | play music, find songs, and discover artists 記錄了所有使用者的聽歌記錄及使用者對歌曲的反饋,在這一基礎上計算出不同使用者在歌曲上的喜好相似度,從而給使用者推薦和他有相似聽歌愛好的其他使用者喜歡的歌曲。同時,last.

fm | play music, find songs, and discover artists 也建立了乙個社交網路,來讓使用者能夠和其他使用者建立聯絡,以及讓使用者給好友推薦自己喜歡的歌曲。last.fm | play music, find songs, and discover artists 沒有使用專家標註,而是主要利用使用者行為計算歌曲的相似度。

4)社交網路

社交網路中的個性化推薦技術主要應用在 3 個方面:利用使用者的社交網路資訊對使用者進行個性化的物品推薦,資訊流的會話推薦和給使用者推薦好友。

facebook 儲存著兩類最寶貴的資料:一類是使用者之間的社交網路關係,另一類是使用者的偏好資訊。

facebook 推出了乙個稱為 instant personalization 的推薦 api,它能根據使用者好友喜歡的資訊,給使用者推薦他們的好友最喜歡的物品。很多**都使用了 facebook 的推薦 api 來實現**的個性化。

5)其他應用

因為電子商務企業基本上實現了業務流程的各個環節的資料化,所以可以充分利用大資料技術對這些資料進行挖掘分析來優化其業務流程,提高業務利潤。除了前面介紹的幾個應用之外,大資料在電子商務行業還可以應用在其他許多方面。

① 動態定價和**優惠

② 定製優惠

電子商務企業可以通過使用資料來確定客戶的購買習慣,並根據以前的購買方式向他們傳送有針對性的**優惠和折扣**。資料也可以用於在客戶中止購買或只看不買時重新吸引客戶,例如,通過傳送電子郵件提醒客戶他們檢視過的產品或邀請他們完成購買。

③ **鏈管理

④ **分析

使用這些資訊就可以幫助規劃下一階段的庫存,並制定新的市場目標。隨時了解電子商務的最新趨勢具有一定的挑戰性,但是利用大資料技術可以大大提高企業的利潤,並幫助企業建立乙個成功的前瞻性思維業務。如果不利用挖掘大資料的力量,就可能會錯過市場成功的機遇。

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