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雙十一你被大數據殺熟了嗎?數據分析揭秘商家的殺熟套路

大數據 數據分析
激動人的雙十一狂歡購物節終于過去了,剩下的就是大家空蕩蕩的錢包和等待快遞包裹的迫切心情了。

 激動人的雙十一狂歡購物節終于過去了,剩下的就是大家空蕩蕩的錢包和等待快遞包裹的迫切心情了。

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本來為了省錢參加購物節的狂歡,精心各種滿減、優惠券,但卻有不少朋友付完款后發現,自己買到的東西比平時居然還是貴,最令人氣憤的是同一件商品,自己買的比別人還貴!

同一件商品,不同的人顯示的價格不同:

 

雙十一你被大數據殺熟了嗎?數據分析揭秘商家的殺熟套路

 

同一張券,你怎么搶也搶不到,別人想怎么領就怎么領:

 

雙十一你被大數據殺熟了嗎?數據分析揭秘商家的殺熟套路

 

很顯然,有一部分人被大數據殺熟了,這在行業內是一個非常普遍的現象,之前央視就有曝光過某app上購買機票和酒店,不同人不同價,甚至多點進去看幾次,價格還會上漲。移動互聯網時代,消費者想薅商家羊毛難上加難,但是商家通過大數據宰客卻輕而易舉。

作為一個曾經給電商零售公司打過工的數據分析師,曾經也利用我的一身數據分析本領為公司的“營銷策略”做過不少貢獻(輕噴,打工不易,身不由己),今天就從數據分析的角度給大家拆解一下,我們是如何利用數據來殺熟的,有哪些方法能夠避免被大數據殺熟

大數據殺熟是怎么做的?

概括的說就是:通過大數據分析和預測的手段,對于同樣的商品和服務,對不同對象收取不同價格的現象。

所以,大數據殺熟的技術基礎是大數據,也就是海量的用戶數據。通過你的基礎屬性數據判斷你的所在用戶群體、人群特征(如消費能力),通過你的行為數據判斷你的偏好和消費意愿強烈程度。

綜合一系列的分析,判斷出你是誰,你現在要做什么,愿意付出多少代價去做。然后通過精準的用戶畫像,去對消費能力高、消費意愿強烈的用戶展示更高的價格,賺取更多的利益。

不過區別定價這樣的殺熟套路已經用了很多了,消費者和身邊的人一對比就發現了殺熟真相,萬一找了媒體曝光,對電商平臺或者商家的印象非常不好,其實還有另外一種變相殺熟套路,叫做“優惠券殺熟”

同樣的商品,價格大家都是一樣的,但是有些人能領到30元的優惠券,有些人界面可能都不顯示優惠券,相比之下這是一個比較安全的殺熟手段,因為從法律上來講,商家給不同人發不同的優惠券,似乎也沒有違反規則。

當然上述的方法不僅僅存在于電商,線下門店同樣也有這樣的營銷策略。比如給不同等級的會員發不同額度的優惠券

商家是怎么分析這么多的用戶數據,制定營銷策略的?這里我以線上、線下門店都有的會員數據為例子(從商家角度出發,電商平臺也大概是一個道理),給大家講解一下,商家是怎么分析消費者數據的

整體會員運營流程如下:

 

雙十一你被大數據殺熟了嗎?數據分析揭秘商家的殺熟套路

 

1、用戶分類

在我們數據分析領域,有一個知名的“二八原則”,因為往往20%的客戶貢獻了80%的銷售額(換句話來講,世界上80%的財富都掌握在那20%的人手中)。

所以大多數零售企業都想通過數據找到這20%的客戶,想盡辦法維護好他們,從他們的口袋里掏錢。這里就簡單介紹一個通用的方法:RFM模型。RFM模型就是通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢三項指標,來定義該客戶的價值狀況。

這里就不重點介紹具體實現的方法,想了解模型的詳細講解看這篇:深度構建用戶畫像|數據標簽,關聯分析,RFM,用戶體系

2、用戶監控

第一步分類之后,第二步就是監控用戶行為,想要更好地做到監控我們自然要了解會員的成長路線。通常來說我們可以把會員的成長分為:目標市場、響應者、新會員、老會員、高潛能會員、低價值會員、高價值會員及流失會員。對于不同類型會員,關注重點也會有所差異。

 

雙十一你被大數據殺熟了嗎?數據分析揭秘商家的殺熟套路

 

對于消費會員,我們應重點挖掘客戶的消費習慣、消費偏好及會員價值的挖掘。其中消費習慣包括客戶活躍度、連帶銷售及忠誠度。

(1)活躍度:就是對你的消費金額、消費頻次,最近消費時間等關鍵指標進行監控

(2)連帶銷售:以商品為分析維度,了解購買該商品的消費者還會購買哪些商品。比如你購物車加購了奶粉、尿不濕類的東西,系統就會給你推薦嬰兒服裝、玩具等等

(3)忠誠度:通過RFM分析,我們可以清楚地看到每個會員的忠誠度,忠誠度是提高了還是降低了?哪些客戶忠誠度降低了?哪些客戶忠誠度提高了?

一般來說,商家對于新會員及流失會員的數據更加關注。新會員重點關注新會員的開發、基本信息、客單價等內容,完成從新會員到消費會員的過渡,常規手段就是發新人券,刺激完成第一次購買。這也就是為啥買東西的時候,老vip居然沒有一個新會員價格便宜的原因。

流失會員著重關注流失會員結構、最后一次的購買內容,客單價、會齡等信息,然后通過優惠短信,獎品等等挽留流失會員。

如何反套路?

搞懂了商家分析數據的套路,反套路也就不難了,給大家幾個實用方法

1、畫像偽裝

剛才我們上面說了,一般商家會給新會員和流失會員優惠,來促進留存,電商平臺也是一個道理,有時你把app卸載,這個動作就可能讓系統定義你為流失用戶,等你再裝上的時候,就會為了挽留你,給你更大優惠。

第二個辦法是偽裝價格敏感用戶,越是“無優惠券不下單”的用戶,被平臺派發的下單紅包、優惠券的概率和優惠力度越大。

第三個辦法是反向操作,當你搜索尿不濕時,系統會容易判定你為母嬰用品類需要人群,這時你可以再伴隨搜索一些不相關的B、C、D,用無關數據掩蓋你的真實意圖數據,這樣用戶畫像的表述結果就會不夠精準,商家難套路住你

2、保護隱私

其實所有數據營銷的策略,基礎都是數據,保護好自己的數據才是反制大數據殺熟的有效方式。平常使用使用手機是要記得關掉定位許可,關掉Wi-Fi自動連接,關掉App數據需求許可,避免數據被獲取。

責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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