El gerente de producto de JD.com comparte métodos de marketing de carritos de compras basados en big data
Si se agregan modelos de algoritmos de inteligencia artificial a los carritos de compras, ¿qué nuevos métodos de marketing habrá?
El concepto de carritos de compras en línea se originó a partir de las entidades físicas de los supermercados fuera de línea. La función del carrito de compras es facilitar a los consumidores la compra en el sitio web, facilitar la liquidación de productos y la selección de los productos deseados. El carrito de compras sirve como estación de transferencia para transacciones de productos básicos. Cientos de millones de usuarios en toda la red agregan productos de su elección al carrito de compras todos los días, y en un instante se pueden generar ventas de más de 100 millones.
Ante un flujo tan importante, todos los grandes fabricantes están pensando en esta mina de oro. En el pasado, las principales formas de marketing de carritos de compras basadas en big data eran Guess You Like y Recommend for You, las cuales giraban en torno al comportamiento de compra del usuario, los pasatiempos de los productos del usuario y los atributos del retrato del usuario. Después del análisis de big data, el sistema. Recomendar de forma inteligente productos que satisfagan el gusto del usuario. Sin embargo, este método de marketing se basa en los productos del carrito de compras u otros productos recomendados por el retrato del usuario. No es una estrategia de marketing para los productos del carrito de compras. Este método es un poco poner el carrito delante del caballo.
El siguiente artículo combina la experiencia laboral del autor para describir cómo utilizar la tecnología de inteligencia artificial para diseñar un producto de marketing de carrito de compras basado en los productos del carrito de compras.
1. Proceso de marketing
El comerciante verifica los datos de compra adicionales, como el número de compras adicionales y el número de compras adicionales. El sistema analiza automáticamente los datos retrato de las compras adicionales. compradores y los grupos se pueden etiquetar.
El comerciante puede crear marketing para diferentes grupos etiquetados según sus propias necesidades. Por ejemplo, puede elegir nuevos clientes, antiguos clientes y grupos de usuarios de entre 15 y 25 años. y brindar servicios con una reducción de precio de 40 yuanes
Después de crear una actividad, se llegará a los grupos cubiertos correspondientes.
Al día siguiente, el comerciante puede ver los datos de marketing correspondientes. Al mismo tiempo, puede comparar la tasa de conversión natural y la tasa de conversión después de la promoción
2. Información del lado comerciante sobre los datos del carrito de compras
El carrito de compras contiene toda la información del producto. incluyendo nombre del producto, precio, tiendas, promociones, pedidos y cupones, etc. Al realizar análisis de big data, es necesario desmontar y limpiar los datos para extraer partes valiosas. Cada artículo del carrito de compras puede considerarse como una entidad. Es posible que algunas personas hayan agregado el mismo artículo al carrito de compras en diferentes lugares y en diferentes momentos. Esto demuestra que estos grupos están interesados en este producto y pueden realizar un pedido, pero no están preparados para ello. También hay algunas personas que agregaron productos a sus carritos de compras temprano, pero nunca realizaron un pedido. Con la tecnología de big data, se pueden etiquetar compradores adicionales y llevar a cabo estrategias de marketing precisas para personas con diferentes etiquetas, lo que puede mejorar hasta cierto punto las conversiones del carrito de compras.
¿Cómo proceder? Siga los siguientes pasos:
Inventario de datos de compra del comerciante
Los productos deben considerar tanto el lado del comerciante como el del usuario. En primer lugar, los comerciantes deben comprender el estado de sus propios productos, las ventas, los datos de compra adicionales, etc., para poder elaborar estrategias de marketing específicas.
El comerciante puede ver el número de personas que han comprado productos adicionales en su tienda, calcular en tiempo real cuántas personas han comprado un determinado producto en sus carritos de compra, el número total de compras adicionales en tiempo real y el inventario en tiempo real. También puede consultar la tasa de conversión natural de estos productos sin intervención (la tasa de conversión de ayer de los consumidores que compraron el producto en los últimos 15 días).
Los productos de la lista se ordenan de mayor a menor según el número de personas que se han añadido a la compra. Cuantas más personas se hayan añadido a la compra, más popular será el producto. La intervención de marketing para productos con un gran número de compras adicionales tendrá mejores resultados. Por supuesto, algunos productos que hayan sido retirados de los estantes y hayan caducado se eliminarán automáticamente.
La sección de retrato resume la información de la cuenta de todos los usuarios y proporciona cinco dimensiones de latitud del retrato, nuevos clientes, género, nivel de consumo, nivel de Taobao y región. Los retratos etiquetan a los usuarios, y a partir de estas etiquetas se pueden realizar sobre ellos diferentes acciones de marketing. Para conocer estrategias de agrupación específicas, puede leer mi artículo anterior "Marketing de tareas para miembros basado en Big Data, ¿cómo jugar?"
Los comerciantes pueden comercializar cada producto por separado y entregarlo a los clientes según las condiciones de su propia marca. Dirigirse a grupos específicos de personas y realizar intervenciones promocionales a bajo precio.
En función de la selección de etiquetas, el sistema predecirá de antemano la tasa de conversión de las personas que han agregado compras en función de los datos de comportamiento del usuario en el sitio web. A través del aprendizaje automático, puede filtrar automáticamente los grupos de usuarios. con baja probabilidad de conversión. La regla de cálculo aquí se basa en si el usuario ha comprado el mismo producto antes o si lo agregó al carrito de compras para comparar precios.
Análisis del efecto promocional
A través de la agrupación de usuarios, puede comprender las características de sus grupos de clientes, qué tipo de personas han comprado sus productos o están interesadas en sus productos. El marketing de precisión puede realizarse. Mantenga a estos clientes firmemente en sus manos y utilice medios para intervenir con ellos. Para los comerciantes, también se necesitan datos de análisis de rendimiento.
Número de personas encerradas: el conjunto de personas cubiertas por la actividad. El sistema puede calcular la cantidad de personas a las que se puede llegar según las etiquetas del evento y los precios promocionales
Número de transacciones: la cantidad de personas que enviaron pedidos después de que comenzó el evento
Número de personas alcanzadas: el número final de personas alcanzadas a través del centro de mensajes y push Número de personas alcanzadas
Monto de la transacción: cantidad total de pedidos de transacción
3. La lógica de llegar a los consumidores
Por supuesto, todas las actividades organizadas por los comerciantes deben llegar finalmente al consumidor. Basado en el marketing de carritos de compras, la solución óptima para su enfoque es llegar a los usuarios de los artículos del carrito de compras que participan en el evento, pero solo se llegará a los usuarios cubiertos. Los métodos de contacto se dividen en:
Contacto con ícono de carrito de compras
El carrito de compras muestra un recordatorio de ícono de "tiempo limitado" y un recordatorio de cuenta regresiva de promoción en tiempo real. Los recordatorios de tiempo pueden mejorar el sentido de urgencia de los consumidores en las compras y mejorar las conversiones activas a través de promociones y el sentido del tiempo.
Recordatorio de reducción de precio, el monto específico de reducción de precio se muestra en letras rojas, recordando enfáticamente.
Alcance del centro de mensajes
Cuando comience el evento, el contenido de push marketing se recibirá en el centro de mensajes y este contenido se enviará a las personas cubiertas en tiempo real. Al hacer clic en el contenido del mensaje se saltará al carrito de compras. Sin embargo, este enfoque de inserción no es muy eficaz y la tasa de clics es baja. Para conocer métodos de contacto específicos, también puede leer mi artículo anterior "Marketing de tareas para miembros basado en Big Data, ¿cómo jugar?"
Conclusión
Hay muchas formas de jugar al carrito de compras. , debe evaluar qué mejoras deben realizarse en la etapa actual en función de sus propios productos y capacidades de I+D. Pero el objetivo principal es el mismo: convertir tantos artículos del carrito de compras como sea posible en pedidos y generar beneficios reales.