PPV课数据科学社区案例阿里巴巴G

消费者导向(ConsumerOrientation),已经获得世界范围的学术界和主流品牌商广泛的认可,大量的研究、理论与实践围绕着消费者洞察展开,国际品牌商的营销战略和规划,更是基于此。定性、定量的研究方法,专业的研究体系及系统,如:CMMS、CNRS、IuserTracker等等,甚至跨国品牌、4A代理商有专门的研究中心,大量的系统、理论、模型被每天应用在营销决策当中。

这些消费者研究主要基于样本调查,有效的合适数量的样本置信度(confidence)已被大量的研究证实,所以问卷、小组访谈被广泛的采用,结论用于品牌、营销、媒体传播等大预算支持的市场活动。

如果被问到,你前天做了什么?或许能回答上来,那么上个月呢?半年前呢?一年前呢?恐怕记性再好的人也难以准确回答了。

但是大数据可以,被遗忘的、忽略的、甚至是不经意的,都可以被还原。冰山上或许可以知其然,而巨大冰山下可知其所以然。

或许看到此,营销者会很自然的联想起那些熟悉的消费者研究,那些问卷、小组访谈的主持人(Coordinator)、单面镜(one-waymirror)、各种回答……在那个场景下,被研究的消费者,即是所罗门提到的,“消费者这一身份”。他们既然是“消费者这一身份”,给到的也是这一身份的回答。

世界的规律之一即“平衡”,这里少了,那里要补上,“试错”也就难免了。

常用的消费者洞察维度,如下左图:目的、动机、态度、选择、评价、购物、行为、决策过程……这些耳熟能详专业词的背后是大量的理论、模型、消费者样本、数据、分析,不管有多少,多么专业,就是那样冷冰冰的存在。

将消费者当人看,就是那样温暖的存在。源自关心和爱心,而非洞察。这个思考角度,写在大数据大营销具体阐述之前,始为不谋于心者,不足以谋其大。

大数据、大营销,还原消费者为之“人”,还原营销之为“生活”,实为“大”的本意。在具体阐述大营销之前,先来看下大数据,以及阿里的大数据。

提到大数据关联和整合,是阿里大数据独特所在。阿里陆续将可关联的“大数据源”整合起来了(淘宝、天猫、支付宝、聚划算、淘点点、淘宝旅行……这些是阿里大数据的基础,高德导航、虾米、新浪微博、友盟、UC浏览器、快的、优酷……这些是各种功能的关联对接,宝洁、联想、AC尼尔森、电通……这些是无限的延展),并不断吸入第一方(品牌客户)、第二方(代理商)、第三方(数据研究、开发)的数据,便是阿里的数据黑洞。黑洞里巨大的吸引力正是消费者的“人与生活”。

阿里大数据在全网有超过4亿的活跃用户,远超过门户、搜索、视频等主要媒体。[6]更重要的是,这些数据关联了从曝光、转化到销售的用户完整的路径。门户和视频更侧重在曝光、搜索侧重在转化,阿里在电商十几年的用户网络购物积累,可以帮助还原完整的用户行为路径,完成营销闭环。根据艾瑞的数据研究:2014年电商的媒体份额将超过多年来的搜索引擎,成为新的领袖。并保持每年超过30%的高速增长。

全息大数据驱动下的新营销革命。还原消费者为之“人”,还原营销之为“生活”,对接企业从品牌研究、品效合一推广到全链路检测及优化的一体化需求。更将从1P(传播)到4P(涵盖产品、渠道、定价),全面帮助提升营销价值。

关于全息大数据的关键点:全链路、时光可逆、地理位置、全网、跨屏。后面两个比较好理解。主要阐述前面三个:

全链路,即G-Aliba消费者行为模型下的购买全链路。

G-Aliba消费者行为模型,核心在于基于网络购物消费者“逛”的特点,形成从看、挑、查、买、享全过程的网状结构,更好的还原的消费者的真实状况,可以从任何一点到另一点,将碎片化的行为及接触点还原为全息映像,以模型呈现出来。该模型的应用是在全网跨屏范围内。

而这对于营销的改变如下:

营销环境:从被动到主动-将改变原有营销因为缺乏精准的把握而“猜测和试错”

数据基础:从分散到全面-对于营销过程和结果的把控,相对轻松并可积累

投放模式:从片段到全链-可以进行更长期、更大范围的整合营销及品牌持续性传播

购买路径:从单一到灵活-对于碎片化营销更好的把握

地理位置:

时光可逆:

基于阿里全网4亿用户数据,进行品牌、竞争、用户、销售研究的分析,即全景洞察。还在不断的与更多的数据源做整合,并结合品牌的需求做更多的应用场景和模型展现的探索。

交叉分析–进行消费者特征、产品型号、产品属性、购买特征等数据的交叉研究,用于还原用户与产品的多维度关联。如图:研究消费者在不同级别市场的分布,哪些型号的产品在几线城市更受欢迎,进一步进行营销的力量配比。

竞争网络-洞察不同品牌产品消费者属性之间的细微差异,明确竞争关系及定位,用于还原消费者在竞争网络中的关联。如图:气泡大小代表销售状况,灰色线越粗,代表对于消费者而言,品牌竞争度越强。根据大量的实践发现,品牌主认为的竞争者,往往与用户真实购买过程品牌产生的竞争关系有差异,特别对于细分化的产品。

趋势分析:展示各个品牌/商品型号的趋势变化,并且可进行各种维度的细分,来挖掘趋势变化背后的原因。

接下来根据品牌研究的需求可以参考的研究方法及模型:

1、G-Aliba消费者行为全网触点及行为全链路模型:

3、品牌竞争定位模型(PerceptualMap)。

整合目标人群认知的品牌之间竞争的关联度及不同品牌之间的认知关键词的差异性,来进行品牌竞争定位的分析和研究。

如图:品牌(绿色字)的竞争关系,是由所在的位置决定的,距离越近代表品牌竞争关系越强;产品的特点(兰色字),表示用户认为的该品牌的特点差异,之间的关系强弱是线段的长短以及和品牌的距离决定的,越靠近某个产品特点的品牌,即具有这种特性的倾向性越明显。

4、更进一步还会包括CDI/BDI的品牌和产品的区域性竞争分析模型、媒体间用户路径及流向关系模型等等,这里暂不详细阐述。

程序化购买(ProgrammaticBuy)前利用大数据进行品牌的研究,可以有效提升整体品牌推广效率。这方面阿里巴巴集团旗下的阿里妈妈走在了最前沿。具体涵盖品牌研究,包括消费者、竞争、行业、定位、诉求方向等主要研究;整合阿里妈妈钻展、直通车、智无线、Tanx、外投外、视频等产品平台,并将品牌分析结果直接连接入达摩盘DMP投放系统完成程序化投放管理;正在深度开发淘宝指数的企业营销功能,与数据魔方一起为全链路检测和优化服务。实现品效合一,全面提升客户品牌及营销效率。

案例:

案例一:大数据分析对于发掘目标人群、重新调整品牌定位、重新设计品牌战略和重新设置营销规划,最终大幅提升品效合一效率。

案例二:与代理商大数据合作提升研究能力,帮助客户获得O2O项目的成功。

案例一:燕格格重定目标人群。

目标:做大市场蛋糕!

【原有圈定人群】辣妈-操心老公、操心孩子、操心长辈,但同时追求保养,对美容、养身、抗衰老有强烈需求

【沟通内容】宝宝秀

分析过程:

通过全景洞察找原因:是否找对人?

通过【大数据时光可逆】对最近一个月购买燕窝的女客户进行分析,发现她们在过去六个月中的消费偏向给自己买东西,很少买宝宝用品;通过TGI查看她们购买的品类排序,发现她们更偏重补品、营养;对比已经有宝宝的妈妈,她们更多是买宝宝的东西,很少买给自己。

分析结论一:所以燕格格要找的人不是辣妈而是怀孕中的妈妈。

分析结论二:所以燕格格要对目标人群说的话不是萌宝来袭而是一人吃两人补年龄冷冻剂。

结论:

【重定人群】孕妇

【重定沟通内容】让更多的孕妇了解燕窝的好处;为胎儿补充必备营养;为自己保持美丽健康;

整个效果:CTR提高60.64%;ROI提高45.6%

案例二:阿里妈妈电通金钻合作,联想O2O喜获成功

背景:2013年7月阿里妈妈携手电众数码,针对联想线下体验店初步尝试O2O模式推广并取得成效后,2013年10月双方达成战略合作打造O2O营销平台产品及解决方案。

2014年4月全面启动金钻品牌实效营销系统及解决方案项目。希望通过聚合双方优势,共同打造O2O解决方案及金钻营销系统,以系统化产品化完善落地合作,旨在为联想等品牌客户提供更为高效全面的营销服务。

产品说明和定位:

活动过程:联想O2O活动

活动还在进行中:活动上线15天(截至2014年9月28日),已取得令客户“惊喜”的成绩已有超过16万人次线上预约到门店体验券/购买优惠券。(去年同期一个半月不到2万人次)

项目核心价值:

品效合一的新篇章:阿里妈妈整合体系内大量资源,为品牌企业进行淘宝推广而定制了全新的实效营销系统,满足品牌客户全链路的[整合电商营销服务]需求。

大数据全新应用场景:阿里大数据在品牌营销上的价值展现,全程平台化、程序化、数据化管理,建立和完善品牌私有数据,不断优化投放效果,指导改善营销策略。

创新合作模式:借助代理商擅长把握客户需求及品牌研究。加强我们对于客户需求的把握,并引导数据和产品的发展和应用,提升效率及销售同时扩大影响。电众数码此次合作的阶段性成功为后续的模式复制打下良好的基础。

品牌营销的升级:建立品牌专属用户数据库,根据营销需求生成专属的品牌指数报告,定义品牌专属的精准定向标签。通过大量的客户需求与大数据产品及服务的对接,完善品牌营销支持体系,给品牌主及代理商带来全新的品牌营销。从1P(传播)到4P(涵盖产品、渠道、定价),全面帮助客户提升营销。

生态系统构建:涵盖品牌主、代理商、adtech公司等业务关联方在内的基于阿里大数据应用核心的生态体系的开放与互动,激发良性发展。

来自客户的寄语:

来自联想客户:

从2013到2014,阿里妈妈凭借DMP大数据的法眼,帮我们找到最精准的消费者,把他们从网络空间带到身边最近的联想店铺;我们想要带给消费者的体验就是,不管他是在电脑前忙碌,还是在拿着手机消遣,在任何一种情境下,只要他需要联想的产品,我们就可以将最适合的产品和最方便他购买的店铺推送给他;这样的构想,阿里已经帮我们实现了!从去年到今年,我们联想累计有三十多个城市的三百多家线下店铺藉由阿里妈妈的O2O营销解决方案获得了更充足的客源,实现了销量的提升。感谢阿里妈妈!

来自电通安吉斯集团.电众数码:

一直以来,我们都将阿里平台的用户视若珍宝——阿里不仅是消费者购物的平台,同时也是人们发现生活和满足内心小期待的生活场所。我们希望在大阿里平台上去发现消费者,将淘宝用户价值转化为客户的品牌价值。电众与阿里妈妈共同开发的金钻解决方案,通过双方DMP的合作,帮助我们实现了这一理想。金钻系统的金指数模块,为联想O2O项目的4P营销(人群/产品/地点/促销)策略制定提供了非常有说服力的数据依据,金标签模块则帮助我们锁定城市,锁定商圈,锁定对联想产品真正感兴趣的人,将他们带到身边最近的联想店铺。

在大阿里所打造的生态系统中,我们是为大品牌企业提供营销传播服务的公司,我们发展电商业务的基本战略,是藉由与阿里妈妈的大数据合作,充分开发阿里生活圈的消费者价值,帮助传统企业实现品效合一的全渠道营销引流。

最后借美国运通首席营销官约翰海斯的话来结束此文,“我们正在经历一场与工业革命十分类似的营销革命”。“将消费者当人看,而不仅仅是消费者的这一身份”是世界新品牌营销“消费者导向”的必然扩展和提升,大数据正在改变这一切,并将改变未来。

THE END
1.全面解析AISAS模型:深入了解消费者行为模式与问卷调查策略在当今这个信息爆炸的时代消费者表现模式的研究对企业市场营销策略的制定至关必不可少。SAS模型作为一种新兴的消费者表现分析工具为企业提供了深入熟悉消费者购买决策过程的有效途径。与此同时问卷调查作为一种传统的市场调研方法在SAS模型中的应用也日益受到重视。本文将全面解析SAS模型深入探讨消费者行为模式并探讨问卷调...http://www.slrbs.com/jrzg/aitong/206130.html
2.基于一种大数据应用架构的消费者行为分析AET摘要: 研究了一种大数据的应用程序框架,通过使用拓扑数据结构、共生技术分析和马尔科夫链理论来分析消费者的购买行为。首先将与消费者相关的数据转换成一种拓扑数据结构;然后使用拓扑关系、一种共生矩阵对消费者行为进行分析,推断出马尔柯夫链模型。仿真结果证实了该理论框架的有效性。 http://www.chinaaet.com/article/3000007199
3.陈晓佳量化空间经济学的理论方法与应用·量化空间经济学的理论模型量化空间经济学有几个需要强调的优点。首先,模型产生定量预测。其次,使用此类模型可以进行大量的比较静态分析。最后,不同的模型彼此同构。 量化空间经济学的理论模型 (一)模型的菜单式组件 量化空间经济学的理论模型涉及多个关键模块的无缝结合,例如消费者偏好行为、企业的生产技术、商品贸易和人员迁徙等各种模块的组装。https://www.eyearbook.cn/document-information-info?documentId=168
1.消费者行为分析模型2 SICAS 模型 参考:基于 SICAS 模型的新零售消费体验升级研究——以盒马鲜生为例 https://www.zhihu.com/question/26558706 SICAS 是一种消费者行为分析模型 image.png sense: 感知消费痛点、提供精准服务 精准选择受众,需要依赖于用户需求画像;进行精准营销、个性化服务 ...https://www.jianshu.com/p/1adccdbd900c
2.消费者行为分析模型消费者行为模型消费者行为分析模型 无论你正从事或者即将从事的什么行业,生产的什么产品(汽车、衣服、软件),目标都是将产品卖给消费者。而消费者是如何做出购买决定的?了解这个将有助于你有针对性的开展营销,将产品最终卖出去。这个不需要我们去调查研究,我们就看看现今最流行的消费者分析模式有哪些。 https://blog.csdn.net/shuaihj/article/details/11523801
3.消费者行为分析4消费者行为模型 消费者决策过程 编辑本段 消费者行为分析1、需求识别:消费者在认识到自己存在某种需要或欲望时,便开始了消费者决策过程的第一步——需求识别。需求识别是指消费者意识到自己的某种需求或问题,并开始寻找相关的产品或服务以解决这个问题。 2、信息搜索:在需求识别的基础上,消费者会采取各种途径搜...https://vebaike.com/doc-view-1062.html
4.面向服务的消费者行为分析及推荐模型研究服务科学 消费者行为 长尾理论 推荐模型 评价搭配https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10445-1014191412.htm
5.8个必备市场营销分析模型,超实用!AIPL模型用来分析消费者的行为,可以帮助企业通过不同的付费工具,匹配不同的场景,加上溢价和创意,分别匹配不同的策略,满足不同阶段的消费者需求。 8.AARRR漏斗模型理论 AARRR模型是用户生命周期的用户增长模型,是获取用户增长的模型工具。AARRR模型将用户生命周期环节进行拆分,形成5个关键指标,通过对这5个指标进行分析,...https://boardmix.cn/article/8marketinganalysismodels/
6.典型的消费者决策路径模型——互联网营销数据分析系列之二E.B.M模式综合考虑了消费者行为阶段,和各阶段的影响因素,是一个相对完整的模型,“消费者行为五阶段”也在营销和广告界广泛使用,科特勒(Kolter)也在1991年提出“内部营销/外部环境刺激—消费者黑箱—消费者购买反应”的消费者刺激反应模型,由于两者核心思想基本一致,故不再赘述。 https://ask.hellobi.com/article/10151
7.经典模型范文7篇(全文)Tversky&Kahneman1991进一步研究了无风险选择中的参照依赖效应, 提出了一个参照依赖偏好的模型。Ainslie通过对动物和人的行为研究建议将双曲贴现函数作为表现跨期选择中消费者对时间度量的标准模型。Fehr&Schmidt1999给出了一个关心公平的效用模型, 为传统的自利经济人模型加入利他主义的因素做出的一次大胆尝试, 关心公平...https://www.99xueshu.com/w/ikeyw9o04c5c.html
8.研究模型3. 影响购买行为的因素分析 影响消费者购买行为的因素有许多,主要包括心里因素、内部因素和外部因素。通常按如下模式开展消费者行为研究: 4. 模型的优点: 全面性-从不同角度了解消费者行为的内因的形成过程。 有效性-准确了解消费者决策的影响因素,从而确定可行的市场策略。 准确性-准确界定目标消费群。 http://www.cdhddc.com/index.php?m=home&c=Lists&a=index&tid=5
9.新疆奶制品消费现状与发展趋势研究但由于奶业生产规模小、技术水平低、产品结构单一,人们对奶制品消费意义认识不足、流通渠道不畅等原因,目前新疆奶制品消费水平仍然较低。因此,全面准确的对新疆奶制品消费现状、消费结构特征、消费者行为进行分析,对奶制品消费的中长期发展趋势进行预测,对于新疆奶业的持续、稳定、健康发展具有重要指导意义,对拉动奶制品...http://xjzd.stats.gov.cn/xwfb/xxfx/201009/t20100915_3698.html
10.{消费者行为分析}消费者市场与消费者行为{消费者行为分析}消费者 市场与消费者行为 方式达到商品交换的目的,因而,市场这一定义,又发生了根本的变化。从微观市场学观点 看,即从卖方立场来研究买方市场。那么,市场是由那些具有特定需求或欲望,而愿意通过 交换来满足这种需求或欲望的全部的潜在顾客所构成。从宏观市场学观点看,市场是商品供 求关系的总和。而...https://doc.mbalib.com/view/9882b0bdc7fdb45255b9685be09d6894.html
11.顾客类型消费心理分析(精选6篇)致力于研究互联网环境下消费者行为和影响消费者购买因素分析的文献也层出不穷, 但绝大部分文献都是依托在TAM理论基础上来探查互联网环境下消费者行为倾向的前因, 也有一部分文献是基于交易成本理论来分析影响消费者网上购物的因素。虽然这些研究成果能够在一定程度对消费者网上购物行为进行解释, 但是离全面解释影响消费...https://www.360wenmi.com/f/filel10fm944.html
12.算法歧视消费者:行为机制损益界定与协同规制图1算法歧视消费者的行为机制 (一) 模型缺陷与数据偏差:信息采集算法歧视消费者 利用算法技术采集消费者信息是互联网企业实施各类算法歧视活动的基础,但数据与算法不可能完全独立于人而保持客观性,不可避免地带有“以偏概全”的风险,因此,算法采集标准模型缺陷、数据样本偏差都将导致或加剧消费者信息采集阶段的算法歧视...https://qks.shufe.edu.cn/mv_html/j00003/202102/117ad348-3c4c-410b-b401-315b9a652bce_WEB.htm
13.精品调查报告(通用14篇)根据国家烟草专卖局新的卷烟零售客户经营业态划分标准,零售客户划分为七种业态84种客户群。本文通过调查,对这七种卷烟经营业态的消费数量、销售结构、经营方式、客户结构、消费者行为和竞争优势进行分析,依此提出各种经营业态的发展趋势和客户预测方法,试图为公司按订单组织货源工作提供决策依据。https://www.ruiwen.com/gongwen/diaochabaogao/588253.html
14.焦点私域运营需掌握的30个模型通常可以从渠道来源、用户等级、人口属性和消费信息这四个标签维度进行打标签,然后再根据各自企业的不同进行标签的细分。 18. 卡诺KANO模型 图片来源于网络 适用场景:用户运营/产品推广 卡诺模型(KANO模型)是对用户需求分类和优先排序的有用工具,分析产品或服务和消费者之间的关系。在卡诺模型中,将产品和服务的质量特...https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404982222187790632