数据化营销

由编辑数据化营销引言

数据之美

亲爱的读者朋友，看到这里的时候，一定是对数据化营销这个主题有浓厚的兴趣。我们总是在说，在电子商务中，精确营销很重要，数据也很重要，数据化营销更重要！

那么，数据化营销为什么重要呢？原因很简单，电子商务相对于传统零售，在各种 IT系统的支持下，对于买家行为进行了全程的记录和跟踪。我们可以通过对买家行为的分析，找到宝贝和买家之间的对应关系。通过做好产品来吸引买家，并服务好他们，进而根据买家的需求来优化产品设计，做好电子商务。因此，在当前日趋竞争激烈的电子商务红海市场中，数据化营销的方法比非数据化营销的方法往往可能有更高的成功概率和投入产出比。这是我们研究数据化营销的主要原因。同时，对于各个阶段的卖家，同时又要通过数据衡量自己的营销工作是否有效。因此，数据化营销是当代电子商务成功卖家的必修课。我们下面先来看几个实例。

精品会员活动

一个卖农产品的卖家，在情人节的时候做了一个专门针对会员的促销活动。

内容如下：

亲爱的会员客户，我是新疆明星淘宝店铺客服经理郭靖！情人节快乐！您永远是我们公司的情人，相约七夕我们也送上一份情人节的礼物！区区几十元红枣核桃礼物虽小，但我们心中有您！请用旺旺联系我们客服，领取礼物！

在发送这个活动短信的时候，按照客户最近一次购买时间的不同，分成了三组，第一组是6个月内有过购买行为的客户，第二组是6到12个月内有过购买行为的客户，第三组是已经一年以上没有购买行为的客户。然后发现，在领取赠品的客户中，6个月之内有购买行为的客户的比例达到92%，这是由于此店铺产品的类目的品性造成的，6到12个月有购买行为的客户比例只有46.88%，一年以上有购买行为的客户比例是22.4%。同时，此活动带来了64802元的关联销售。

我们可以很清楚地通过这个案例看到，淘宝买家对于营销活动的响应情况。最近一次购买的时间越短，响应的程度越高，因为淘宝网是平台式购物的网站，买家非常容易忘记卖家店铺。对于这个店铺来说，接下去至少要在每3到6个月搞一次会员回馈的活动，尽可能让买家始终保持在这个区间内，这样就不容易导致客户的流失。

从这个案例我们可以看出，可以用数据和简单的客户分层，对于不同阶层的买家做简单的分类，来指导会员体系的运行。

关联营销

图0-2是某店铺5月份跟4月份数据对比，我们发现5月份比4月份销售额有所上涨，但是日均的客单价是下降的。原因在于此店铺的关联销售。下面我们来解决这个问题。

首先在量子恒道统计里看一下商品的排行榜，找到哪些是热卖的商品。然后选择一个热卖的商品，通过对后台订单的Excel 表格计算它的关联交易数据，如表0-1所示。

这个宝贝有一个非常明显的特征，首先这个商品的销量是比较大的，一个月卖出几千件，经验告诉我们，一个月能卖到300件以上的商品，它的流量肯定不低。但是它的关联销售订单是比较低的，在每100个订单当中，有78%订单是只买这种商品，有22%的订单连带买了另外一种商品。但是我们发现这22%关联销售订单，带来了70.5%的销量，说明这个商品是一个很好的引流宝贝，我们可以拿它来做关联销售。

例如在它的宝贝详情页面里，放置跟它关联宝贝的推荐。10天以后我们发现，所有推荐关联的产品，全部都在量子恒道统计的排行榜上榜上有名。再来看一下指标树，前后两周数据的对比非常明确，日均客单价提升达12%，关联销售订单占比提高了8%。

大型促销活动

某日用消费品店铺A要新开一个店铺B，并把原来店铺里的B类目商品逐步转移到B店铺中经营。这时会遇到如下几个问题。

1．客户流失问题

这里以家乐福，沃尔玛等常见的超市为例。一般大超市既有生鲜类产品又有日用品。现在假设家乐福和沃尔玛两家超市是对着门开的，平时超市的人流不相上下。现在家乐福由于各种原因，被拆分成了两家，一家卖生鲜，一家卖日用品。于是很多家乐福的客户开始选择去沃尔玛购物，从而造成了客户流失。

由此例子可以看出，购物尤其是电子商务购物一定要给客户好的体验和便利性。类目的拆分如果不处理好客户的体验性和便利性，肯定会带来不好的结果。

2．新客户引流问题

如何引来较多的新客户，让新客户可以产生较多的购买行为是要重点分析的。

3．大型活动需要有一定的利润，保证店铺的利益

围绕以上问题，我们对店铺的历史数据，从买家购买行为和商品两个维度进行分析：

首先分析同时购买A类目和B类目的买家有哪些，占总体比例多少？是购买过一次的买家为主，还是购买两次和两次以上的老买家为主？因为在这个案例中，一定是对A类目和B类目产品都有需求的买家是最容易流失的。我们发现对A类目和B类目产品都有需求的买家，占总体买家百分比的3.1%左右。

其次，对同时购买A类目和B类目产品的买家进行调研。看他们对于店铺的拆分是否介意。得到买家的反馈是，只要有方便的关联导购帮助他们找到产品，他们并不介意这种拆分。

然后再来研究店铺内商品的价位和人群之间的关系。一般来说，高价位的大品牌产品打折，总能吸引更多的关注。

分析清楚了数据之后，我们开始设计营销策略，这里需要注意以下几点。

1．在做大的调整之前，一定先做尝试：先开了一个新店B，把一部分产品挪过去，然后在A店铺挂链接推广，如果效果还不错，就可以进行调整；

2．折扣是否有吸引力，是要靠对比的。一味地打折，只会让买家觉得你其实赚了很多钱，这是消费者的正常心理；绝大部分消费者追求的是“看起来很便宜”的东西；这就需要打折一定要有对照；

3．买家不管在线上还是线下，购买东西的概率永远和在店内停留时间成正比。

遵循这几点原则，我们的设计营销策略如下所示。

（1）秒杀，引流怎么玩？

秒杀是一种很好的打折策略，但是对于一定量级的客户群，100个产品秒杀和10个产品秒杀制造的引流效果是差不多的。

因此，遵循买家的最佳购买时间段（可以在官方工具——量子恒道统计工具中找到）来设计多次秒杀活动，容易制造流量高峰的持续性。可以采用滚动式方法通知下一次秒杀的进行，而每次秒杀都设置在最佳购买时段，这个时段往往是买家们比较空闲的时段，因此容易带来很好的流量持续性。

（2）客户满意度如何补偿？

用多次秒杀引流，容易造成买家的满意度急剧下降。因此我们要采取一些措施提升客户对店铺的满意度，这是营销中要考虑的非常重要的一个概念。搞什么活动，可能对买家群体有什么正面影响，有什么负面影响，负面影响拿什么补偿，这些问题一定要考虑到位。

我们可以从历史数据中分析商品的关联性，选出30套经典搭配套餐打折用于补偿买家们。很多没有抢到秒杀的买家通过购买这些品种丰富的搭配套餐，同样会获得满足感，这就很好地提升了客户对店铺的满意度。

具体的策略怎么执行这里也有窍门。搞大型活动一定要先做预热，例如提前5天通过电子邮件给买家们发送预告，活动前一天，对于没有打开电子邮件的买家们，进行短信提示。同时在活动结束后，通过短信的形式对于参与活动的买家们表示感谢。这里要注意，短信通道尽量选用带“退订”功能的，以防止对买家造成骚扰。

执行的结果如下所示。

（1）如愿造成了多个流量高峰。

（2）活动前后三天，销售额总共合计提升100%。

（3）毛利投入产出比为1:3，销售额投入产出比为1:11。

（4）客户对新店铺服务很满意，未造成大量客户的流失。

由以上案例可见，结合数据分析的方法，遵循买家的行为来设计营销活动，可以达到事半功倍的效果。

网店运营那些事

看完了上面的三个案例后，相信读者朋友们一定迫不及待地要问了：数据化营销到底是什么？怎么做？俗话说，纲要很重要，好的纲要和脉络是成功的一半。因此，我们通过B2C的业绩公式，结合三张分析示意图（见书后插页），并围绕着三张分析示意图展开后续章节的内容，力图让读者朋友们一窥数据化营销的轮廓，并引发对各个细节的思考。

B2C的业绩公式为：销售额=流量×转化率×客单价

我们提供了流量、转化率、客单价分析示意图给电商朋友们做参考。将以这三张图为纲要，分流量、转化率、客单价三个主要章节，以消费者行为为基本立足点，阐述数据以及指标和消费者行为之间的关系，以及如何在营销中要思考的关键环节。同时，补充一些必要的案例和指标术语、方法的定义和解释。帮助读者朋友们全面掌握数据指标的定义。