用大數(shù)據(jù)量化消費者的促銷敏感度,入門經(jīng)典

作者:十月菌

數(shù)據(jù)的方法,如何甄別某個消費者是不是促銷敏感型呢?本文將帶領(lǐng)大家了解如何量化消費者的促銷敏感度。

在新零售的背景下,用戶的消費觀念逐漸開始重服務(wù),更重品牌,但是仍然對促銷有很大的依賴。各大電商平臺頻繁的促銷活動,潛移默化的影響著消費者的購買決策。

什么是促銷敏感型用戶?在經(jīng)濟學(xué)理論中解釋到,由于價格的波動引起消費者對商品需求量的變化,這部分消費者即為促銷敏感型用戶。消費者對價格的敏感范圍越大,對促銷敏感度越小,反之越大。

各大電商平臺近年來頻繁的促銷活動,換來了業(yè)務(wù)的爆發(fā)式增長,養(yǎng)成了用戶只看促銷,僅買低價的消費觀念。從年貨節(jié),超品日,618,雙11和雙12等網(wǎng)購節(jié)日來看,大多是通過低價折扣吸引用戶消費。

2017年618年中購物節(jié),京東的銷售額達到了驚人的1199億人幣,而第二季度的總GMV為2348億元,大促時的銷量明顯較平時要多了近3倍。從中可以判斷的是,部分消費者更加關(guān)注商品的促銷力度,并且僅在促銷時才會集中下單采購,而平時卻較少下單,其中僅在促銷時下單的用戶可能就是敏感型用戶。

對于平臺而言,雖然狂轟濫炸式的投放和粗獷的促銷會得到了不錯的效果,但若想把銷售額提升到另一個臺階,往往只能通過更加狂野的促銷。這種方法適用于初創(chuàng)公司開拓市場,成熟型的公司則需對消費者進行更精細化的運營。如果可以不同促銷敏感度的人群,進行精準的營銷,促銷效果必然會事半功倍。接下來我們聊一聊如何利用大數(shù)據(jù),識別促銷敏感型的用戶群體。

模型準備階段

衡量電商的消費者是否對促銷敏感,主要是通過他的歷史訂單里促銷優(yōu)惠的比例來判斷。一般我們認為,用戶的含促銷訂單比例越高,敏感度越高;促銷金額比例越大,敏感度越高。

時間范圍:查詢每個消費者的1年內(nèi)的數(shù)據(jù),敏感度具有時效性,隨著年齡和收入的增長,敏感度也會發(fā)生變化,以一年為臨界點更具代表性。訂單單量數(shù)據(jù):提取用戶訂單數(shù)據(jù),計算一年內(nèi)的訂單總數(shù)和用戶參與優(yōu)惠的訂單數(shù)。這里的優(yōu)惠可以是滿減,滿贈或者使用優(yōu)惠券的訂單。訂單價格數(shù)據(jù):匯總用戶所有訂單未優(yōu)惠前總價格,匯總用戶所有訂單參與優(yōu)惠的總金額

結(jié)合消費者在某段時間在網(wǎng)站上的消費行為,能夠從數(shù)據(jù)層面理性的探查出消費者的購買力情況和對促銷敏感度。根據(jù)上述指標,就可以為用戶建立模型了,再根據(jù)模型輸出的結(jié)果,應(yīng)用到各個實際的業(yè)務(wù)場景中。

敏感度建模過程

建模過程與上篇文章《大數(shù)據(jù)分析用戶購買力,營銷必備常識》方法類似,具體方法可以參考下面步驟:

人群標準界定

前面我們說過,消費者的促銷訂單比例越高,敏感度越高;促銷金額比例越大,敏感度越高。但是具體的衡量標準,仍然需要通過業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘判斷,給出合理但范圍。再根據(jù)用戶近1年優(yōu)惠訂單占比,平均每單優(yōu)惠金額占比,總優(yōu)惠金額三個指標進行聚類劃分,一般情況,可以把人群分為5類:

從《網(wǎng)絡(luò)購物者趨勢研究》報告顯示,電商商品低價促銷對網(wǎng)購的影響極其巨大,從前年的42%躍至去年的61%。其中敏感型用戶量大占據(jù)了金字塔的最底端,只有部分用戶不敏感。

極度敏感:含促銷商品的訂單量和金額占比非常高較敏感:含促銷商品的訂單量和金額占比較高一般敏感:含促銷商品的訂單量和金額占比中等較不敏感:含促銷商品的訂單量和金額占比中等極度不敏感:含促銷商品的訂單量和金額占比很小

上述的平均值是根據(jù)實際業(yè)務(wù)計算而擬定的數(shù)據(jù),具體業(yè)務(wù)具體分析,沒有具體的標準。層級之間應(yīng)該非常明確,這樣業(yè)務(wù)在操作的時候才能更加明確。給人群的敏感度界定了具體的指標數(shù)據(jù)之后,接下來就是把所有的用戶根據(jù)指標來貼不同的標簽。

數(shù)據(jù)加工過程

通常給用戶分群打標簽的模型都會使用聚類算法,它是數(shù)據(jù)分析中十分重要的分層算法,能夠?qū)⑾嗨频脑鼐鄣揭黄?,并且將不同的元素放到其他類別。從紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)中,識別精簡到人們能夠理解的層次。

一般選用相似性度量,這種方法的關(guān)鍵點在于如何告知計算機數(shù)據(jù)到底哪里相似,相似的關(guān)聯(lián)點在哪,不同的算法需要的相似性可能不同。就按照上述的敏感度模型,相似點是優(yōu)惠訂單占比,平均每單優(yōu)惠金額占比和總優(yōu)惠金額占比三個指標之和,三者之和越小,代表價格敏感度越低。然后根據(jù)每個用戶的訂單數(shù)據(jù)情況,每個指標我們都會得到一個預(yù)測值,這個值在[-1,1]之間,當預(yù)測值未負的時候,我們可以理解為對價格不敏感。然后我們就得到了以下的數(shù)據(jù)

大于0的數(shù)據(jù)都是敏感用戶,具體的敏感指標還是需要業(yè)務(wù)自己去定,可以參考上文的指標套進來。比如認為【-0.1~0.3】為一般敏感用戶,【0.3~1】為較為敏感用戶,【>1】為極度敏感用戶。然后我們就可以知道這一年內(nèi)所有賬戶的敏感度情況

有了數(shù)據(jù)之后,就要考慮一下具體可以用在哪些場景中,數(shù)據(jù)結(jié)合場景才能產(chǎn)生更大的價值。上篇文章《大數(shù)據(jù)分析用戶購買力,營銷必備常識》簡單的推薦了幾個場景,例如千人千面的算法,精準的廣告投放和會員營銷方面,還可以結(jié)合購買力模型用到最近比較火的概念上“消費升級”

應(yīng)用場景探索

消費升級是消費結(jié)構(gòu)變化后最明顯的特征,其核心在于人和場景的準確定位,消費需求的分層和細化。對于品牌來說,首先應(yīng)找到哪些人才是可以升級的群體,但每個品牌都有自己的特征和管理運營方式。華為手機希望流量入口,低端機用戶轉(zhuǎn)為高端機用戶;魅族希望提升自己的曝光度,拉升GMV等等。這些訴求都可以通過用戶標簽針對性的營銷,

以華為為例,探查購買華為手機人群的時間節(jié)點,選出距離上個手機訂單時間一年的用戶群體,再篩選出低端機用戶,然后從低端機用戶群體中,探查其購買力和促銷敏感度的情況,然后在針對性的觸達營銷,可以是專享價,也可以是優(yōu)惠券等。

可以應(yīng)用的場景很多,在實際業(yè)務(wù)中多多思考如何使用用戶數(shù)據(jù),做到數(shù)據(jù)取之于用戶,用之于用戶的產(chǎn)品之道。

結(jié)語

以上為價格敏感度的模型方法論,各位看官可以暫時了解一下。與購買力模型一致,輸出的結(jié)果仍然需要在實踐中打磨,通過干預(yù)人和未干預(yù)的人群進行數(shù)據(jù)的比對,然后調(diào)整到最憂解。

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2017-12-01
用大數(shù)據(jù)量化消費者的促銷敏感度,入門經(jīng)典
作者:十月菌 數(shù)據(jù)的方法,如何甄別某個消費者是不是促銷敏感型呢?本文將帶領(lǐng)大家了解如何量化消費者的促銷敏感度。 在新零售的背景下,用戶的消費觀念逐漸開始重服

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