近年来,由于大数据等新兴技术和理念普及,电子商务等大量依托于数字化运营的行业迅猛发展。以此为依托,以数据分析为中心的各类应用和管理也层出不穷,以最大化的服务于企业的决策和运营。为此,很多企业聘请了专门的团队,或干脆购买了类似于DataFocus、Power BI等BI工具。而对于TO C企业来说,比如电商行业,客户数据是至关重要的一环,对于客户数据的利用能够很大程度决定企业营销计划的成功概率,此番也催生了“客户画像”概念的诞生。因此,如何有效的利用现有标签数据进行分析,以赋能客户画像的优化是很多企业都关心的问题。本篇就以真实案例为大家分享店铺的标签数据对于客户画像的妙用。

首先,我们可以以“宝贝详情”为依据,为商品打上标签。比如我们合作的某童鞋商家的一款女童时尚休闲鞋,被打上了“26-30中童”“橡胶”“PU”“休闲鞋”等标签。并且在宝贝详情中是有对应关键词和行列数据的。

那么第二步就是商品的会勾引到。这一步是打造客户画像的基石。我们可以针对相应数据标签的商品,看去年同期购买过的客户今年是否有回购,分析相关回购率数据。若未回购的,可以做营销引导回购。针对已经回购的客户,分析购买商品的具体数据,比如类目等,来分析客户购买趋势

第三步就是数据的最后采集,以打造客户画像。通过对商品打上标签,从而对购买商品的客户打上标签,通过分析客户购买的商品数据,来分析其消费习惯。通过数据的累积和细分,构建店铺客户的人物画像,为后期实现精准化营销做铺垫。

但要注意的是,此类应用对于很多“通用型”商品需更多的考量,比如店铺的商品类型单一,或是商品虽然多,在每一种类目比较单一却在类目间大相庭径。如百货类店铺,卖锅的同时还卖电脑,就无法判定买锅的人的具体潜在需求,无法精准化对应。因此,还是需要依照更多的数据分析工作。

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