第一篇：大數(shù)據(jù)下團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站郵件營(yíng)銷該怎樣做用戶體驗(yàn)

大數(shù)據(jù)下團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站郵件營(yíng)銷該怎樣做用戶體驗(yàn)

以大數(shù)據(jù)為核心的個(gè)性化營(yíng)銷則是幫助電商在紅海大戰(zhàn)中贏得戰(zhàn)役的利劍?？墒?，相信很多人和我一樣，每天電子信箱中都充滿了這樣的郵件，但是從來(lái)沒(méi)有打開(kāi)過(guò)。

很多團(tuán)購(gòu)公司都會(huì)虔誠(chéng)地每天發(fā)給訂戶各種各樣的促銷信息，坦率地說(shuō)其中很多都的確非常優(yōu)惠，非常吸引人，但是這些團(tuán)購(gòu)公司忽略了一點(diǎn)——用戶體驗(yàn)。我們看看其中的一兩個(gè)團(tuán)購(gòu)郵件，來(lái)分析里面的問(wèn)題：

1，美食的推薦不分地域：一封郵件中，從五道口到王府井，從蘇州橋到簋街，可能有人會(huì)因?yàn)橐粋€(gè) 3 折或者更低的團(tuán)購(gòu)感興趣，但是真的會(huì)從東五環(huán)開(kāi)車去西四環(huán)嗎?

2，娛樂(lè)的推薦也有類似的問(wèn)題，絲毫沒(méi)有考慮用戶的地理位置，價(jià)格等因素

3，更有甚者，不分收信人的性別，有沒(méi)有考慮可能帶來(lái)的尷尬。

其實(shí)，所有這一切現(xiàn)象都表明現(xiàn)在的團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站在 EDM 的思路上，基本上還是粗曠式的，把所有客戶當(dāng)作一人，徹底把電商的優(yōu)勢(shì)放棄了，回到了傳統(tǒng)零售門店和郵寄銷售模式的階段去了。不僅如此，其實(shí)在電商的環(huán)境 中這樣的 EDM 有時(shí)候比沒(méi)有還糟糕，因?yàn)樗鼈兦∏Ыo這些可能成為他們客戶的人們一個(gè)非常負(fù)面的用戶體驗(yàn)，用長(zhǎng)期不相關(guān)的占用大量篇幅的郵件占領(lǐng)用戶的郵箱，長(zhǎng)此以往，他們離“討人嫌”只一步之遙了??，而對(duì)他們的懲罰可能是既簡(jiǎn)單而又殘酷的，鼠標(biāo)輕輕一點(diǎn)，他們的郵箱地址送到垃圾郵箱，從而再也無(wú)法給這個(gè)潛在的客戶推 送促銷信息。

如果看看你的用戶們的垃圾郵箱，當(dāng)你看到你辛辛苦苦設(shè)計(jì)的促銷直郵，規(guī)律地，全部地，在垃圾郵箱中按時(shí)報(bào)到的話，你做何感想?那么，團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站應(yīng)當(dāng)如何做呢?個(gè)性化是最基本也是很有效的方法：

1，對(duì)客戶進(jìn)行多維度地分析：以用戶的地域、性別、年齡等人文屬性建立分析維度，把所有的團(tuán)購(gòu)信息進(jìn)行篩選，這樣可以簡(jiǎn)單地把 EDM 的相關(guān)性大幅提高，起碼用戶收到的郵件是基本在住宅、工作場(chǎng)所附近，和自己的普通屬性相關(guān)的，可能有一些興趣的商品。

2，對(duì)客戶過(guò)去是否有點(diǎn)擊，是否有購(gòu)買，購(gòu)買的產(chǎn)品價(jià)值，購(gòu)買的頻率，最近一次什么時(shí)候購(gòu)買等屬性進(jìn)行量化，產(chǎn)生客戶價(jià)值的評(píng)分，把客戶分出價(jià)值的高低，對(duì)推 薦的接受難易程度作出評(píng)估，依據(jù)這些評(píng)分來(lái)決定多頻繁對(duì)該客戶進(jìn)行 EDM 操作，以及推薦的商品的細(xì)類，以提高反饋率。

3，對(duì)購(gòu)買過(guò)商品客戶的購(gòu)買記錄，以及點(diǎn)擊過(guò)的商品記錄進(jìn)行分析，對(duì)團(tuán)購(gòu)的折扣比例，商品原價(jià)，折扣金額，團(tuán)購(gòu)時(shí)間長(zhǎng)短，能否退款，是否單人使用，口味(餐飲 類)，風(fēng)格等等分別打分、統(tǒng)計(jì)、歸類，以對(duì)客戶的可能興趣點(diǎn)進(jìn)行“預(yù)測(cè)”，這是一個(gè)相對(duì)高級(jí)、相對(duì)復(fù)雜的過(guò)程，但是運(yùn)用得好的話會(huì)收到非常良好的效果。

4，考慮在所有推薦的商品旁邊增加一個(gè)“不喜歡”的按鈕，收集客戶不喜歡的東西對(duì)個(gè)性化推薦來(lái)說(shuō)具有幾乎和喜歡的商品一樣重要的價(jià)值，假設(shè)一個(gè)客戶告訴你他不 喜歡一款 49 元的西餐廳的雙人午餐，可能比他點(diǎn)擊甚至購(gòu)買另外一個(gè) 99 元日餐雙人套餐給你透露的信息還要多。

比如我觀察到的一個(gè)比較成功的案例：一個(gè)旅游網(wǎng)站對(duì)客戶之前的瀏覽、搜索行為進(jìn)行了跟蹤，并以此進(jìn)行了有效的推薦，注意：該推薦中體現(xiàn)了客戶的目的 地、價(jià)位、旅游訴求等多方面的需求。按照這些方法，業(yè)界專門從事 EDM 優(yōu)化的公司可以把EDM的點(diǎn)擊率從傳統(tǒng)意義上的1%左右提高到近10%的點(diǎn)擊率，5000封EDM產(chǎn)生370個(gè)人，510個(gè)點(diǎn)擊，最終共產(chǎn)生800個(gè)訂單。

第二篇：3-13獨(dú)立網(wǎng)店怎樣做好用戶體驗(yàn)營(yíng)銷

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獨(dú)立網(wǎng)店怎樣做好用戶體驗(yàn)營(yíng)銷

之前已經(jīng)談過(guò)了做好網(wǎng)店用戶體驗(yàn)感的幾點(diǎn)因素，今天要和大家聊聊體驗(yàn)營(yíng)銷，獨(dú)立網(wǎng)店怎樣做好用戶體驗(yàn)營(yíng)銷呢？

一、店鋪定位

1、風(fēng)格：色彩搭配和和諧，適合店鋪風(fēng)格，不能太壓抑也不要太空泛。最后還要測(cè)試一下，大致定位好

以后后期做細(xì)微調(diào)整即可。

2、搜索導(dǎo)航、客服欄，買家瀏覽時(shí)需要在短時(shí)間內(nèi)能夠搜索、找到自己的需求產(chǎn)品，在這點(diǎn)上不能吝嗇

導(dǎo)航的設(shè)置，要?jiǎng)澐趾侠淼奈恢米鳛橘I家易尋找的瀏覽窗口。

3、寶貝描述，這個(gè)不多說(shuō)了，請(qǐng)參加之前已經(jīng)概括過(guò)的獨(dú)立網(wǎng)店系統(tǒng)的寶貝詳情頁(yè)應(yīng)該有什么。

4、網(wǎng)頁(yè)速度，這點(diǎn)不要被忽視了，不要為了展示放太多圖片，圖片太多太長(zhǎng)往往很久都不能打開(kāi)，影響

用戶感受，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)直接關(guān)掉頁(yè)面的做法。所以圖片要精煉，并且圖片大小要做處理。

二、客服

客服是網(wǎng)店的一扇窗戶，并且需要進(jìn)行一些培訓(xùn)，通過(guò)電子商務(wù)網(wǎng)店客服培訓(xùn)手冊(cè)使客服更好的服務(wù)顧客，使之提高網(wǎng)店訂單轉(zhuǎn)化率。

三、快遞1、2、3、4、四、互動(dòng)體驗(yàn)

采取各種各樣的方式做好售后服務(wù)，提升用戶歸屬感、忠誠(chéng)度，最終達(dá)到提升二次購(gòu)買率和單次購(gòu)買客單價(jià)的目的。

1、2、點(diǎn)到為止，獨(dú)立網(wǎng)店怎樣做好用戶體驗(yàn)營(yíng)銷呢？這個(gè)問(wèn)題博大精深，以后我們慢慢來(lái)挖掘。

選擇合適的方法，不要人云亦云，看重別人做微博自己就做微博，其實(shí)自己的產(chǎn)品根本不時(shí)候這種方法； 選擇目標(biāo)客戶，只針對(duì)自己的精準(zhǔn)、目標(biāo)客戶做好優(yōu)質(zhì)服務(wù)，一個(gè)個(gè)培養(yǎng)忠誠(chéng)會(huì)員； 快遞速度；與優(yōu)質(zhì)快遞合作，性價(jià)比高，服務(wù)到位，安全有保障?？爝f服務(wù)質(zhì)量；態(tài)度好，服務(wù)周到，送貨上門。包裹質(zhì)量；到達(dá)時(shí)包裝完好，無(wú)破損。包裹形象；突出品牌、產(chǎn)品形象，有質(zhì)感。

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第三篇：探討大數(shù)據(jù)支撐下的存量用戶精準(zhǔn)營(yíng)銷

探討大數(shù)據(jù)支撐下的存量用戶精準(zhǔn)營(yíng)銷

【摘要】 隨著大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，運(yùn)營(yíng)商對(duì)基于大數(shù)據(jù)支撐下的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了探索。為提高存量用戶的營(yíng)銷效率，提升獲取目標(biāo)用戶的精準(zhǔn)性，文章對(duì)目標(biāo)用戶的社會(huì)交往圈進(jìn)行深入研究，分析存量用戶的畫(huà)像特征，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，構(gòu)建相關(guān)分析模型，得到用戶的新型立體標(biāo)簽，為存量用戶的營(yíng)銷推廣提供數(shù)據(jù)分析和決策優(yōu)化支撐能力，為運(yùn)營(yíng)商存量用戶的經(jīng)營(yíng)開(kāi)拓了一個(gè)新的思路。

【關(guān)鍵詞】 大數(shù)據(jù) 存量用戶 數(shù)據(jù)模型 精準(zhǔn)營(yíng)銷

一、引言

隨著電信市場(chǎng)人口紅利的消失，運(yùn)營(yíng)商的新增用戶規(guī)模在不斷下降，而存量用戶則不斷在流失，此種情況下，通過(guò)提升用戶規(guī)模保持公司的高速增長(zhǎng)變得異常艱難。為支撐存量用戶的保有經(jīng)營(yíng)活動(dòng)高效開(kāi)展，推進(jìn)大數(shù)據(jù)模型在精準(zhǔn)營(yíng)銷和存量維系層面的應(yīng)用，本文積極開(kāi)展相關(guān)數(shù)據(jù)模型的探索。通過(guò)對(duì)QQ、微信等社交軟件的深入研究發(fā)現(xiàn)，社交軟件一旦占據(jù)了規(guī)模優(yōu)勢(shì)，其在社交領(lǐng)域的產(chǎn)品排它性和在用戶層面的高黏性特征將使其具備絕對(duì)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代環(huán)境下，充分利用運(yùn)營(yíng)商較高用戶市場(chǎng)份額的規(guī)模優(yōu)勢(shì)，在用戶日常交往圈中具備高度的覆蓋率，通過(guò)大數(shù)據(jù)先進(jìn)的挖掘分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)存量用戶精細(xì)化經(jīng)營(yíng)對(duì)運(yùn)營(yíng)商是新的挑戰(zhàn)。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)簡(jiǎn)介

大數(shù)據(jù)（Big Data）是指那些超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)處理能力的數(shù)據(jù)。它的數(shù)據(jù)規(guī)模和轉(zhuǎn)輸速度要求很高，或者其結(jié)構(gòu)不適合原本的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。為了獲取大數(shù)據(jù)中的價(jià)值，我們必須選擇另一種方式來(lái)處理它。對(duì)于企業(yè)組織來(lái)講，大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在兩個(gè)方面：分析使用和二次開(kāi)發(fā)。對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析能揭示隱藏其中的信息。大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時(shí)代理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對(duì)精確，要相關(guān)不要因果。

三、基于朋友圈數(shù)據(jù)模型的精確營(yíng)銷

1、方案綜述?；谏鐣?huì)交往圈的存量用戶分析是采用邏輯回歸算法設(shè)計(jì)“朋友圈”大數(shù)據(jù)模型，通過(guò)模型精確識(shí)別用戶的朋友圈關(guān)系，進(jìn)而識(shí)別出用戶在朋友圈內(nèi)的語(yǔ)音通話需求。通過(guò)對(duì)用戶通話需求的分析，設(shè)計(jì)適用于朋友圈內(nèi)優(yōu)惠的語(yǔ)音通話優(yōu)惠產(chǎn)品，再根據(jù)用戶的朋友圈特征進(jìn)行用戶與產(chǎn)品的適配，對(duì)有潛在需求的用戶進(jìn)行規(guī)則預(yù)判和產(chǎn)品適配，形成可以用于精確營(yíng)銷的用戶畫(huà)像標(biāo)簽庫(kù)數(shù)據(jù)。整個(gè)方案主要分為朋友圈模型設(shè)計(jì)、朋友圈黏性產(chǎn)品設(shè)計(jì)、朋友圈用戶產(chǎn)品適配、朋友圈產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷等四個(gè)階段。

2、“朋友圈”數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)。為設(shè)計(jì)“朋友圈”數(shù)據(jù)模型，首先需要識(shí)別用戶間的朋友關(guān)系，因此，采用數(shù)據(jù)挖掘的方法來(lái)構(gòu)建模型，模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)采用已知兩兩號(hào)碼對(duì)是否為好友關(guān)系來(lái)實(shí)施，以達(dá)到最終模型能夠預(yù)測(cè)不同的用戶之間是好友的可能性，并且根據(jù)好友識(shí)別模型的結(jié)果來(lái)構(gòu)造朋友圈模型。在構(gòu)造模型輸入變量時(shí)，首先考慮語(yǔ)音交往圈兩兩號(hào)碼對(duì)用戶消費(fèi)行為相似程度，例如兩個(gè)用戶年齡差距大小，是否存在“代溝”；兩個(gè)用戶使用的產(chǎn)品是否相仿等，采用邏輯回歸算法對(duì)號(hào)碼的關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行建模，計(jì)算兩兩號(hào)碼是朋友關(guān)系的可能性大小。當(dāng)朋友關(guān)系識(shí)別對(duì)應(yīng)概率≥40%的時(shí)候，則認(rèn)定該對(duì)號(hào)碼是朋友關(guān)系。

3、“朋友圈”黏性產(chǎn)品設(shè)計(jì)?！芭笥讶Α睌?shù)據(jù)模型是基于用戶的通話行為作為基本指標(biāo)構(gòu)建的，黏性產(chǎn)品在設(shè)計(jì)時(shí)必須以用戶的基本通話需求為出發(fā)點(diǎn)，因此朋友圈黏性產(chǎn)品以語(yǔ)音通話優(yōu)惠作為基本產(chǎn)品構(gòu)成。為合理設(shè)計(jì)朋友圈內(nèi)通話優(yōu)惠幅度、價(jià)格區(qū)間等。通過(guò)對(duì)用戶朋友圈內(nèi)的通話時(shí)長(zhǎng)分析發(fā)現(xiàn)，主叫通話時(shí)長(zhǎng)在50分鐘以上的占比為52%，朋友圈通話在50分鐘以內(nèi)的用戶因其話務(wù)量低，通話剛性需求較少，不作為語(yǔ)音通話黏性產(chǎn)品的目標(biāo)用戶。因此，產(chǎn)品設(shè)計(jì)應(yīng)當(dāng)以圈內(nèi)通話50分鐘以上的用戶為目標(biāo)用戶。

4、“朋友圈”產(chǎn)品用戶適配。產(chǎn)品適配是根據(jù)朋友圈模型輸出的潛在目標(biāo)用戶，綜合考慮用戶的語(yǔ)音通話需求、同質(zhì)產(chǎn)品的訂購(gòu)關(guān)系、產(chǎn)品之間的兼容性等因素，疊加用戶業(yè)務(wù)受理頻度、新業(yè)務(wù)接受能力、投訴記錄等因素，篩選出有潛在需求且具備辦理?xiàng)l件的用戶，為一線提供精準(zhǔn)的營(yíng)銷數(shù)據(jù)支撐。

5、“朋友圈”產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷。通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘分析模型的綜合應(yīng)用，探索利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建“立體標(biāo)簽”，將客戶偏好與時(shí)空環(huán)境有機(jī)結(jié)合，通過(guò)“立體標(biāo)簽”實(shí)現(xiàn)智能營(yíng)銷匹配和智能執(zhí)行，通過(guò)采取線上和線下觸點(diǎn)營(yíng)銷方式，針對(duì)朋友圈活躍的存量用戶精確推廣親親網(wǎng)、家庭寬帶、家庭套餐包等粘性強(qiáng)的產(chǎn)品。

四、結(jié)束語(yǔ)

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)日趨成熟為運(yùn)營(yíng)商優(yōu)化營(yíng)銷過(guò)程，利用更少成本，創(chuàng)造更高收入創(chuàng)造有利條件?！芭笥讶Α睌?shù)據(jù)模型及其產(chǎn)品的應(yīng)用，為運(yùn)營(yíng)商開(kāi)展存量用戶經(jīng)營(yíng)開(kāi)拓了一個(gè)新思路，通過(guò)大數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建和迭代應(yīng)用，精準(zhǔn)鎖定需求用戶，有效引導(dǎo)了產(chǎn)品設(shè)計(jì)，為一線提供了完備的營(yíng)銷數(shù)據(jù)支撐，形成了數(shù)據(jù)挖掘-產(chǎn)品制定-營(yíng)銷指導(dǎo)的數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)模式。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]王堯，基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理方法研究分析[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2014（06）.[2]劉鵬，大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用[J].中興通訊技術(shù)，2013（04）.[3]邱仁宗，黃雯，翟曉梅，大數(shù)據(jù)技術(shù)的倫理問(wèn)題[J].科學(xué)與社會(huì)，2014（01）.