个性化标签,隐藏在数据背后的购买行为

樱桃博客
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2017年8月2日10:43:14 评论 414 次浏览 809字阅读2分41秒

重庆网络营销通过数据分析,一般来说,数据搜集上面会有客户静态数据文件,主要是性别分布、所在地区、年龄分布、学历、年经济情况等一些用户等背景档案;次要的就是用户一些动态的数据文件,最主要的还是用户在哪些地方的交易的数据,另外一种是商品特征编码,它的作用就是保存和用户买过的商品一些有关联的价格、商品的产生地域、详情描述、商品的好评情况等。

过去我们都把注意力放在顾客联系数据和交易主文件的搜集上,但是别忘记了,顾客交易的商品本身隐藏了很多信息,只是通过单品的记录,和一连串单纯的成交资料,我们无法看到隐藏在这些数据背后的真正价值。

假设今天有一台A品牌的吸尘器,在这个卖场的售价是2万元,这个卖场还有其他9款不同品牌的吸尘器可以选择,这10款吸尘器的平均价格是8000元。然后试着用整体卖场吸尘器的平均售价做分母,A款吸尘器的售价做分子,相除后你会得到一个2.5的数字结果。这个数字我们称之为“功能性价比”,它所代表的意义是A款吸尘器的定价,在整体卖场中是整体吸尘器产品均价的2.5倍。

换言之,从商品的角度来看,A款吸尘器在这个商场同类商品种,属性价格较高的商品;如果结合了顾客的购买行为,表现为当某个消费者在比较了众多的吸尘器品牌后,选择了A款吸尘器,某种程度上也表示这个顾客有高消费者能力,以及对高价商品的选择倾向。那么,当未来这个卖场有新款的果汁机要推荐的时候,针对过去曾经购买过A款吸尘器的顾客,你该推荐入门款还是高价款呢?

别考虑了,给他推荐高价的榨汁机吧!

一样的原理我们还可以应用在实际成交金额和商品定价的比(实际成交80元/商品定价100元=0.8),这个运算后的数值我们可以称为折扣率。当某一个顾客的数据在折扣率这一项总是小于1,就可以推测这个顾客极可能是一个非打折不买的消费者。

前面这两个例子,并没有运用到多艰深的算法,但是却能够为个别顾客贴上个性化标签。老话一句,数据最有趣,最迷人的地方,永远是以简驭繁。

个性化标签,隐藏在数据背后的购买行为

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