双十一真的便宜吗激动人的双十一狂欢购物节终于过去了 , 剩下的就是大家空荡荡的钱包和等待快递包裹的迫切心情了 。
本来为了省钱参加购物节的狂欢 , 精心各种满减、优惠券 , 但却有不少朋友付完款后发现 , 自己买到的东西比平时居然还是贵 , 最令人气愤的是同一件商品 , 自己买的比别人还贵!
同一件商品 , 不同的人显示的价格不同:
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同一张券 , 你怎么抢也抢不到 , 别人想怎么领就怎么领:
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很显然 , 有一部分人被大数据杀熟了 , 这在行业内是一个非常普遍的现象 , 之前央视就有曝光过某app上购买机票和酒店 , 不同人不同价 , 甚至多点进去看几次 , 价格还会上涨 。移动互联网时代 , 消费者想薅商家羊毛难上加难 , 但是商家通过大数据宰客却轻而易举 。
作为一个曾经给电商零售公司打过工的数据分析师 , 曾经也利用我的一身数据分析本领为公司的“营销策略”做过不少贡献(轻喷 , 打工不易 , 身不由己) , 今天就从数据分析的角度给大家拆解一下 , 我们是如何利用数据来杀熟的 , 有哪些方法能够避免被大数据杀熟
大数据杀熟是怎么做的?概括的说就是:通过大数据分析和预测的手段 , 对于同样的商品和服务 , 对不同对象收取不同价格的现象 。
所以 , 大数据杀熟的技术基础是大数据 , 也就是海量的用户数据 。通过你的基础属性数据判断你的所在用户群体、人群特征(如消费能力) , 通过你的行为数据判断你的偏好和消费意愿强烈程度 。
综合一系列的分析 , 判断出你是谁 , 你现在要做什么 , 愿意付出多少代价去做 。然后通过精准的用户画像 , 去对消费能力高、消费意愿强烈的用户展示更高的价格 , 赚取更多的利益 。
不过区别定价这样的杀熟套路已经用了很多了 , 消费者和身边的人一对比就发现了杀熟真相 , 万一找了媒体曝光 , 对电商平台或者商家的印象非常不好 , 其实还有另外一种变相杀熟套路 , 叫做“优惠券杀熟”
同样的商品 , 价格大家都是一样的 , 但是有些人能领到30元的优惠券 , 有些人界面可能都不显示优惠券 , 相比之下这是一个比较安全的杀熟手段 , 因为从法律上来讲 , 商家给不同人发不同的优惠券 , 似乎也没有违反规则 。
当然上述的方法不仅仅存在于电商 , 线下门店同样也有这样的营销策略 。比如给不同等级的会员发不同额度的优惠券
商家是怎么分析这么多的用户数据 , 制定营销策略的?这里我以线上、线下门店都有的会员数据为例子(从商家角度出发 , 电商平台也大概是一个道理) , 给大家讲解一下 , 商家是怎么分析消费者数据的
整体会员运营流程如下:
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1、用户分类
在我们数据分析领域 , 有一个知名的“二八原则” , 因为往往20%的客户贡献了80%的销售额(换句话来讲 , 世界上80%的财富都掌握在那20%的人手中) 。
所以大多数零售企业都想通过数据找到这20%的客户 , 想尽办法维护好他们 , 从他们的口袋里掏钱 。这里就简单介绍一个通用的方法:RFM模型 。RFM模型就是通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标 , 来定义该客户的价值状况 。
这里就不重点介绍具体实现的方法 , 想了解模型的详细讲解看这篇:深度构建用户画像|数据标签 , 关联分析 , RFM , 用户体系
2、用户监控
第一步分类之后 , 第二步就是监控用户行为 , 想要更好地做到监控我们自然要了解会员的成长路线 。通常来说我们可以把会员的成长分为:目标市场、响应者、新会员、老会员、高潜能会员、低价值会员、高价值会员及流失会员 。对于不同类型会员 , 关注重点也会有所差异 。
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