在依靠大数据训练出人工智能后,电商获取流量的方式已经全然改变了。

Part1:

从数字化到智能化

行业的发展总会依照一定的轨迹,从自动化到数字化,再从数字化到智能化。之前的电商做到了数字化,把产品信息和交易、支付都数字化搬到了线上,让信息打破边界高效的流通,促成了电商的繁荣。

这时候的电商还没做到智能化,上到购物网站首页每个人看到的页面基本是一样的。运营手法追求大流量曝光,和爆品战略,盈利的公式一直是:

GMV=流量x转化率x客单价

随着新技术的出现,移动网络的普及,从原来系统记录追踪用户电脑的IP地址信息变为追踪用户的手机ID,这在本质上发生了改变。电脑是固定在一个地方,也许有多人使用,而手机则是对应了每一个具体的人,留存了他几乎所有的活动信息。

这使得系统能收集到大量的信息,从而训练出能服务个体的人工智能。把原来静态的网站信息进化到了千人千面为每个个人定制的页面

△千人前面技术 让每个人接收到的信息都不同

这种技术的出现,使得像字节跳动这样的人工智能公司凭借抖音、今日头条、火山视频这些app 获取近7亿用户,在这些app里软件会不断的记录你的操作,学习你的偏好,进而给你推送最符合你喜好的内容。在这些领域完全的击败了老技术派的新浪新闻,搜狐视频这些公司。

△依靠人工智能技术崛起的 APP

电商公司利用给用户打标签的技术使得每个人的购物页面都不尽相同,比如如果你去过南极,那你会被打上去过南极的标签,在接下来的时间里总会推送一些关于北极旅游的信息给你种草,当你又去了北极后,那下次推送给你的信息又换成了类似纳米比亚这种地方了。这背后是巨大的客户消费信息分析。再比如如果你是每个月都会买一次杜蕾斯的用户,突然某个月停止购买了,系统就会分析大数据,首先选出和你有相同购买习惯并突然终止购买的所有用户消费记录,再来看他们停止买杜蕾斯后都会买哪些东西,按销量做个排序,最后就可以把排名最高的那些产品推送给你了。

系统在流量分配的逻辑上是公域给私域导流,私域给公域做样本扩容。这句话可以用一个例子来理解:

假如仓库里有10万个苹果,如果在里面找出甜的那些?

系统会随机抽取1000个苹果分给客户,然后让客户反馈甜还是不甜。假设反馈过来有200个是甜的,那么系统会分析这200个苹果的标签有哪些是相同的,哪些是和不甜的苹果是不同的,比如个头大小,颜色深浅,梗和底的样子,采摘的日期,采摘的果园等。进而得出这些甜的苹果是具备了那些特性标签。再利用这些信息在剩下的99000个苹果里筛选出具有同样特性的苹果来判定它们也是甜的苹果。

简而言之,系统分配流量的方式已经从原先的暴力灌输改成了人工智能按人群不同的标签推送不同的产品。

这种情况下运营的手法就要改变了,再按之前的打法,只会打乱你的客户群标签。比如刷单,系统会认为你的客户群就是这群刷单客人群,那么你的产品只会推给这些人,进而你的销售转化不了,流量被截流,进入恶性循环。而且当系统识别出这些人都是作弊的刷单客后,之后凡是他们去刷单的店铺都可能会被做降权处理。再比如当你只是以价格战为主要营销手段,系统就会把不断的把低端客户和你的产品相关联,最终你会失去你的优质客户,只剩下一堆价格敏感的低端客户。

△系统会给客户打上各种标签

Part2:

一个女性时装表的案例

一个国内不知名女性时装表品牌,原先在线下做得不好现在想开拓线上市场。

首先她寻找了一些类似小红书上的小红人,赠送产品,换取对方的撰写一些试用和推荐的文章。虽然这些文章的浏览量不足以打爆这个品牌,但是这些内容素材已经可以撑起一个非常丰富、有活力的产品详情页面。

在这个产品带着这些素材上到淘宝店铺之后,期初产品的用户标签还是空白的。这时候你可以花钱通过工具选择与你目标客户群相同属性的客户池通过“钻展”,”猜你喜欢“这些渠道投放广告,当这些客户点击和购买后系统会将这些客户打上和你产品有链接的标签,进而会推送给你更多拥有同样属性的客户,继续加大广告投入,当有一定数量相同属性的客户都和你的产品有购买链接。系统会把标签的深度加深。这时候就算你停止广告,系统已经正确的标识你产品的属性,会不断的给你推送数据库中符合你要求的客户,进而进入正向循环。

用付费流量打标,用免费流量放大。

未来公域的流量会越来越贵,企业和企业的竞争都会是在私域。导入的流量够不够精准,你的人货场有多少匹配,进来的人能不能被圈粉,只有精准的匹配才能得到正向反馈从而从公域里获取更多的流量。

△水晶木马时装表

Part3:

一个多肉植物店铺案例

一位客户去一家卖多肉植物的店铺,问客服:你们家的多肉好养吗?

客服回答:亲,你买了后可以加入我们的群,会指导你养殖,如果养死了我们包赔。(沉淀成会员,进入一个普通会员群,里面有500来人)

当这位客户把多肉养的很好,开出了花在群里分享了照片,客服又找到她,邀请她进入高级群(客户区分)

这个群是几十个人,里面都是养了很多多肉的人。在群的感染下,客户也开始购买很多盆养殖和分享。

客服开始在群里推荐稀有的难养的品种,并一再声明如果水平不够请不要认养。但是群里基本都会买来试试。

最终那些少量能养活的人在群里就有了炫耀的资本,在群外也有了传播的内容。这就是一种社群电商的玩法。

流量分配的转变让电商从本质上关注点已经从卖你的产品转移到了经营你的目标客户群,如何圈住他们成为你的粉,才是新竞争下的致胜点。

-END-

内容总结于 田野老师 在浙大EDP时尚总裁班的课程

长按订阅更多精彩▼

如有收获,点个在看,诚挚感谢

大数据下的电商新打法相关推荐

  1. 大数据下的电商风控体系——李学庆

    由51CTO举办的WOT"互联网+"时代大数据技术峰会上,来自京东商城安全管理部经理李学庆做了以<大数据下的电商风控体系>为主题的演讲.本文章是把本次分享的干货亮点整理 ...

  2. 大数据项目实战——电商推荐系统设计

    摘要 1 项目体系架构设计 1.1系统架构设计 项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的中文亚马逊电商数据集作为依托,以某电商网站真实业务数据架构为基础,构建了符合实践项目的一体化的电商推荐系统,包含 ...

  3. 大数据智慧数字电商第四课 数据拉取和etl处理

    大数据数仓项目第04天 课程目标 能够点击流日志实时拉宽处理 能够对订单数据以及订单明细数据进行实时etl处理 能够使用Flink异步IO拉取Redis维度数据 能够对商品数据以及购物车和评论数据实时 ...

  4. 《Storm技术内幕与大数据实践》作者陈敏敏谈大数据技术在电商领域的应用

    在10月15~17日的QCon上海2015上,1号店资深架构师.<Storm技术内幕与大数据实践>一书作者陈敏敏将分享<1号店通用精准化平台架构以及大数据营销实践>.在大会开始 ...

  5. 大数据智慧数字电商第一课 实时数仓技术选型和架构设计

    实时数仓第1天讲义 学习目标 理解实时数仓项目的基本需求.整体架构 了解常用实施方案 能够编写Canal客户端采集binlog消息 理解google ProtoBuf序列化方式 理解Canal采集原理 ...

  6. 除了啤酒与尿布 大数据又助电商玩口碑营销

    在快消行业,啤酒与尿布成了大数据应用的经典案例:全球零售业巨头沃尔玛通过对消费者购物行为进行分析时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是沃尔玛将啤酒和尿布陈列在一起,大 ...

  7. 大数据智慧数字电商第五课 程序整合 可视化和BI分析

    大数据数仓项目第05天 课程目标 能够整合Phoenix.HBase实现订单明细查询 掌握使用Phoenix创建二级索引提高查询效率 掌握Flink程序优化 完成 Imply 安装 能够使用 Drui ...

  8. 基于Hadoop开发的大数据实战项目——电商日志分享系统

    项目介绍 大数据电商日志平台项目以某电商网站真实的业务数据架构为基础,将数据从收集到使用通过前端应用程序,后端程序,数据分析,平台部署等多方位的闭环的业务实现.形成了一套符合教学体系的电商日志分析项目 ...

  9. 【大数据相关】电商大数据之用户画像介绍

    因为平时工作中接触的跟大数据有关,于是学习了一下大数据 第一篇学习的是:慕课网 -- 大数据 --  电商大数据之用户画像介绍 笔记--基本概念介绍: 1.用户画像的价值 --- 有利于精准营销,营销 ...

最新文章

  1. 【转】超简单利用UGUI制作圆形小地图
  2. delphi清理编译过程文件(*.dcu),以及垃圾文件*.~*
  3. linux oracle em使用,案例:五步解决linux操作系统Oracle EM乱码的问题
  4. 泰坦尼克号数据_看完泰坦尼克号生还数据之后,你还会认为是妇女和儿童先走吗?...
  5. 欧氏距离 vs 马氏距离
  6. android studio下NDK开发
  7. Intersection - POJ 1410(线段与矩形是否相交)
  8. 了解CSS核心精髓(一)
  9. golang杀死java_用Golang来保护Java程序-Go语言中文社区
  10. 帮MM修电脑的三个步骤-此文绝对实用
  11. 拳王虚拟项目公社:闲鱼虚拟资源玩法案例拆解,教你玩转虚拟资源,货源+方法
  12. Android本地应用程序应用方式介绍
  13. java xml转html_如何在Java中将XML文档转换成HTML文档.pdf
  14. VS中添加新项 数据选项卡下没有ADO.NET实体数据模型解决方案
  15. python爬取大众点评数据_小试Python——爬虫抓取大众点评上的数据
  16. MACD顶背离和底背离是什么(图解)
  17. Vcenter无法登录,“根证书错误”,“签名证书无效”
  18. 打印机服务器显示未连接,解决win10打印机提示“无法连接打印机 后台处理程序未运行”的方法...
  19. 程序员怒批996背后的支持者,刘强东和马云哑口无言!
  20. ensp系统服务器是哪个,ensp主机和服务器配置

热门文章

  1. mpython掌控板作品_mPython掌控板Easy-IoT物联
  2. java split array_Java如何循环数组并使用Split
  3. 《题目与解读》红书 训练笔记目录《ACM国际大学生程序设计竞赛题目与解读》
  4. 2018年第十届ACM四川省省赛题解(10 / 11)
  5. H - Pots POJ - 3414(两个锅互相倒水)
  6. wincc里c语言long int,WinCC V7.3_C脚本手册.pdf
  7. php四位数加密,如何使用php实现一个对数字进行8位的加密解密函数
  8. poj3686(最小费用流)
  9. 许昌科技学校工业机器人_【调研】省人大常委会副主任徐济超到许昌科技学校进行专题调研...
  10. lingo变量无限制版本_java变量必看知识点