電商端到端數據精細化運營（19頁）.pdf

1、劉振宇（琴明）阿里云行業解決方案電商數據精細化運營解決方案電商時代，流量為王？“人口紅利”逐漸消失。誰是你的用戶？他們喜歡什么？割裂粗獷散亂集中精細有序電商運營現狀運營難題數據分散雜亂無序增長瓶頸轉化低成本高響應慢數據碎片化到整體可視化一屏到多屏一店到多點“不足的關懷”或“過份的關懷”，最后都變成了“關隘”從哪來？到哪去？我們能掌控什么？留存獲取活躍轉化提升以用戶為核心用戶增長精細化運營效果如何與很多因素有關沒有比較就沒有傷害：大數據精細化運營核心是用戶，基礎是數據，目標是轉化。利用電商企業大數據積累，提煉用戶的“標簽標體系”，刻畫用戶真實畫像。精準鎖定場景式營銷需求與場景密不可分，本方案可多

2、維度定義場景，通過場景指導營銷方向。高效觸達實現APP高效觸達，對用戶精準定投高質量的內容，同時可以基于場景推送用戶感興趣的信息。數據打通整合散亂的數據，基于數據來優化內容運營，通過內容來實現引流和獲客。大數據運營業務圖應用層：通過這些應用實現大數據價值的真正落地業務中臺：基于實際業務場景的前后臺鏈接中心，包含用戶中心，服務中心，營銷中心數據加工中心：從不同的維度對融合后的數據進行分析計算，提取有用的信息和形成結論數據融合中心：針對各渠道過來的原始數據進行清洗、整合、去重全息客戶數據庫商品偏好購買商品ID購買商品功能購買商品品牌購買商品姓別女/男數碼休旅購買商品材質真皮/布料/其它購買商品單價

3、1-100/100+購買商品購買日期RFMR購買時間F購買訂單頻次m購買訂單金額（總）訂單購買客單價商品購買最高品單價購買平均品單價購買毛利率購買毛利潤消費偏好退貨次數退貨金額10元以下/自定義贈品數量1個/2個/平均優惠券金額消耗積分1-10積分/10以上/支付方式貨到付款收貨人數購物時段購買城市購買省份訪問瀏覽瀏覽行為瀏覽產品頻道/瀏覽頻道日期/瀏覽產品SKU/瀏覽產品品牌/瀏覽產品日期/瀏覽產品日期（定時）/瀏覽產品單價/首次瀏覽時間登錄行為最后次登陸時間/咨詢行為/咨詢時間/最后咨詢時間收藏行為收藏產品SKU/收藏產品品牌/收藏日期/收藏產品材質加入購物車行為購物車產品SKU/購物車產

4、品品牌/購物車產品材質/購物車添加日期購物車添加日期（定時）營銷反饋EDM反饋打開時間送達時間點擊時間首次打開時間首次點擊時間首次送達時間SMS反饋退訂（CRM標簽，直接屏蔽）無效互動參于評價評價時間曬單人數（可手工導出）評論首次評論時間咨詢內容（可手工導出）留言內容（可手工導出）優惠券優惠券到期時間優惠券金額基本屬性昵稱姓名地址一線城市/二線城市/省份手機號段郵箱類型年齡段生日星座生肖學歷支付寶賬號基于數據分析的會員分層及生命周期管理當月1-3個月4-6個月7-9個月10-12個月未購買會員：5層已購買會員：9層當月注冊當月以前注冊當月購買當月1次購買2次及以上購買新鮮組保持組喚醒組激活組流

5、失組新鮮組保持組喚醒組激活組流失組保持組喚醒組激活組流失組未購買會員已購買會員注冊會員基于數據分析的會員運營策略運營目標：提高購買客戶滿意度購買體驗期：當天觸發訂單支付/發貨通知，提高信任度驗反饋期：1-3天通過調查問卷的回收，了解客戶對整個購物體驗的評價；互動引導期：4-15天輸出搭配資訊，以引導客戶關注，再邀請評論、曬單等再回網站交叉轉化期：22-30天通過交叉關聯銷售，促進再次購買購買4-15天重復購買老客3次以上購買老客3次購買老客2次購買進入重復購買保持組新客最后一次購買間隔30-90天進入新客一次購買保持組0天購買當天當月重復購買最后期限購買三十天以上購買第二十九天購買二十二天購買

6、22-30天購買1-3天全景洞察用戶行為顯性分析RFM價值分析商品偏好分析消費偏好分析用戶行為隱形分析瀏覽行為點擊行為數據大屏應用場景-精細化、個性化營銷應用場景-多觸點的 AB-Test 營銷，提高轉化率購買轉化率打開率、點擊率、購買率優化應用場景-引流/納新媒介投放計劃 人群洞察地域年齡身份 瀏覽行為瀏覽收藏時間 PV/UV 注冊量 購買率 精準流量 注冊量 銷售額全景洞察媒介策略效果分析提升優化應用場景-收藏夾/購物車關懷提升訂購轉化 價格變動 購 物 車 停留周期 購物車收藏夾關懷應用場景-基于用戶行為的個性化、關聯化營銷應用場景-會員積分激勵，提升會員粘性及價值10%5%10%40%平均新用戶老客回購率客單價銷售額案例-某跨境電商