电商们的数据挖掘战略

最近10年,出现了一大批电商,导致竞争加剧,创新频繁。京东等推出了物流服务,当当等100+城市次日达,天猫等电商平台,光棍节促销大战,小米饥饿营销。

最近几年,数据挖掘比较流行,电商们也非常重视。钱是有限的,广告费也是有限的,无限制的投广告不是长久之计。

网络广告作为互联网的主流商业模式,非常好,但也不是万能的。用户看到的大部分网页,都会有很多广告,但是并不代表用户真正看到了广告,注意到了广告。要想让广告产生实际价值,就需要让用户看到注意到,看到还不够,还有有兴趣才行。

广告投放的最高境界自然是“投其所好,送其所要”。

为了实现这个伟大的战略目标,数据挖掘就有了用武之地。

数据挖掘战略

站外广告,加入监测代码,搜集广告投放和广告监测的数据。

站内系统,站内监测系统,收集用户浏览、购物等行为数据。

在广告监测流行以前,电商们等广告主客户一般只能看到网站的销售等站内数据,广告的投放效果等有价值的信息是看不到的。

随着网络广告产业的发展,广告监测等系统成为了互联网行业的一部分,一个标准。

当此之时,站外广告监测数据和站内系统行为数据,就可以统一起来了。

数据统一了,积累多了,对这些数据进行挖掘才能发现有价值的信息,进而改进网站的运营、优化用户体验、调整广告投放策略。

数据仓库

站外数据:广告监测等数据

站内数据:浏览、搜索、购物等数据

基础数据:IP库、媒体库等

数据仓库,数据中心,云存储,这些概念其实都是类似的。简化再简化,就是把一些数据存放到“文件夹”里而已。

有了数据,就可以进行统计分析,当然还有更多高级的挖掘技术了。

数据统计

数据统计最直观的结果就是图和表,如饼状图、趋势图等图、Table、Excel、PPT等报表。

构造图表

维度:媒体、广告位、访客来源、操作系统、地域等。

指标:访问次数、PV、UV、Click、转化率、点击率等。

数据的价值

1.可以知道广告投放效果。

多少人看了广告、多少人点击了广告、有多少虚假的曝光和点击。

2.指导广告投放和营销策略。

大量的历史数据,是可以反映出一定的趋势的。

3.优化站内用户体验。

最常见的一个例子就是个性化推荐系统。

商品的推荐,是提升用户体验,提高商品销量的重要因素。

使用人群

依据数据仓库开发的系统,会有不同角色人去看,CEO等高层、财务人员、营销人员、运营人员等。

每个角色的人,关心的问题是不一样的。比如网站开发等技术人员关注PV、UV、最大同时访问人数,进而提升系统的稳定性和承压能力。

营销人员,比较关注广告的投放效果,带来了多少新用户和成交额。

2005年左右的时候,新浪网易搜狐等门户网站,都喜欢对外宣称有多少用户,每天有多少访问量。对于外界而言,根本就不知道这些数据的真实性。媒体根本不允许第三方网站在其站内加码,流量可是媒体的商业机密。问题也出现在这里,流量不公开,广告主的利益根本得不到保障。

广告的曝光量、点击量等数据,可能根本不够准确。媒体公司在利益面前是有可能去的。

利益面前,人人平等

这句话有2层含义。

1.每个人都有可能为了自己的那一点利益,去做损害别人利益的事情。

比如用广告机刷曝光量和点击量。

2.每个人的利益都应该得到保障。

损害了广告主的利益,广告主可郁闷了。

从长远来看,这并符合整个互联网行业的利益。

有了站外监测和站内监测系统,就有了整个广告活动和用户购买的所有流程的数据。用户从哪来,用户做了什么,用户为什么流失,就都知道了。这个时候,媒体也更困难了。广告主客户有了数据,就有了证据,媒体自然会悠着点。

人善被人欺,马善被人骑

电商们有了自己的数据仓库,就有了挖掘重要价值信息的基础。倘若电商们能够好好利用手中的数据,网站运营自然可以更加得心应手,也不会再被黑心媒体“欺负”了。

IT和互联网是一个有非常价值的工具,好好利用,电商们才能过得更好。

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