El gerente de producto de JD comparte métodos de marketing de carritos de compras basados en big data
El concepto de carritos de compras en línea se originó a partir de los carritos de compras físicos en los supermercados fuera de línea. Su función principal es facilitar a los consumidores comprar en el sitio web, realizar pagos y seleccionar los productos deseados. El carrito de compras es una estación de transferencia para transacciones de productos básicos. Cada día, cientos de millones de usuarios en Internet agregan sus productos favoritos al carrito de compras, generando cientos de millones de dólares en ventas en un instante.
Ante un tráfico tan enorme, 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. inteligencia Recomendar productos que se adapten a los gustos de los usuarios. Sin embargo, este método de marketing se basa en los productos del carrito de compras del usuario u otros productos recomendados por el perfil del usuario, en lugar de la estrategia de marketing en torno a los productos del carrito de compras, lo que es un poco poner el carro delante del caballo.
El siguiente artículo combina la experiencia laboral del autor para presentar cómo utilizar la tecnología de inteligencia artificial para diseñar productos de marketing de carrito de compras basados en los productos del carrito de compras.
1. Proceso de marketing
El comerciante verifica los datos de compra, como el número de personas agregadas a la compra, el número de artículos comprados, etc. El sistema analiza automáticamente el retrato de compra. datos de este grupo de personas y pueden Etiquetado
El comerciante puede crear diferentes grupos etiquetados para marketing según sus propias necesidades. Por ejemplo, puede optar por ofrecer una reducción de precio de 40 yuanes para nuevos clientes y antiguos clientes. y grupos de usuarios de entre 15 y 25 años. Servicios
Después de crear un evento, se llegará al grupo de cobertura correspondiente.
Al día siguiente, el comerciante puede ver los datos de marketing correspondientes. También puede comparar la tasa de conversión natural con la tasa de conversión después de la promoción
2. Información del lado del comerciante sobre los datos del carrito de compras
El carrito de compras contiene toda la información sobre el producto, incluido el producto. nombre y precio, tiendas, promociones, pedidos y cupones, etc. Al analizar big data, es necesario desmontar y limpiar los datos para extraer las partes valiosas. Cada artículo del carrito de compras puede considerarse como una entidad y es posible que algunas personas agreguen el mismo artículo al carrito de compras en diferentes lugares y en diferentes momentos. Esto demuestra que estas personas están interesadas en el producto y pueden realizar un pedido, pero lo pierden. También hay algunas personas que agregaron productos a su carrito de compras muy temprano, pero no hicieron ningún pedido, simplemente no entraron. Utilizando tecnología de big data, se pueden etiquetar las personas que agregan al carrito de compras y llevar a cabo estrategias de marketing precisas para personas con diferentes etiquetas, lo que puede mejorar en cierta medida la tasa de conversión del carrito de compras.
¿Cómo hacerlo? Siga los pasos a continuación:
Inventario de datos del complemento del comerciante
El producto debe considerar tanto el lado del comerciante como el del usuario. En primer lugar, los comerciantes deben comprender el estado de sus productos, las ventas, los datos de compra, etc. para poder desarrollar estrategias de marketing específicas.
El comerciante puede consultar el número de personas que compraron productos en su tienda, calcular en tiempo real cuántas personas tienen un producto específico en su carrito de compras, el número total de compras en tiempo real y el tiempo real. inventario de tiempo. También puede ver la tasa de conversión orgánica (la tasa de conversión de los consumidores que agregaron el artículo ayer en los últimos 15 días) para estos artículos sin intervención.
Los productos de la lista están ordenados de mayor a menor según el número de personas que los han añadido. Cuantas más personas los hayan añadido, más popular será el producto. Las intervenciones de marketing en proyectos que reciban más votos producirán mejores resultados. Por supuesto, algunos productos que han sido retirados de los estantes y caducados se eliminarán automáticamente de la lista.
La sección de retrato resume toda la información de la cuenta del usuario. La latitud del retrato la proporcionan las cinco latitudes de nuevos clientes, género, nivel de consumo, nivel de Taobao y región. Los retratos etiquetan a los usuarios y, utilizando estas etiquetas, se pueden realizar diferentes operaciones de marketing sobre los usuarios. Para conocer estrategias de segmentación específicas, consulte el artículo anterior del autor "Marketing de tareas para miembros basado en big data, ¿cómo jugar?"
Los comerciantes pueden comercializar cada artículo individualmente, dirigirlo a grupos específicos de personas e implementar precios bajos e intervenciones promocionales basadas en su marca.
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 compró el mismo producto antes o lo agregó al carrito de compras para comparar precios.
Análisis del efecto de la promoción
Comprenda las características de su base de clientes a través de grupos de segmentación de usuarios y qué tipo de personas han comprado sus productos o están interesadas en sus productos, con precisión. El marketing puede comprenderlo firmemente. estos clientes e intervenir en ellos a través de diversos medios. Para los comerciantes, también se necesitan datos de análisis de rendimiento.
Número de personas en círculo: el número de personas que abarca la actividad. El sistema puede calcular la cantidad de personas a las que se puede llegar en función de la etiqueta del evento y el precio promocional
Número de personas alcanzadas: la cantidad de personas que enviaron pedidos después de que comenzó el evento
Número de personas alcanzadas: final a través del centro de mensajes y push La cantidad de personas alcanzadas
La cantidad alcanzada: el monto total de la orden de transacción
3. La lógica de llegada del lado del consumidor
Por supuesto, la lógica de llegar al lado del consumidor.
Todas las actividades organizadas por los comerciantes requieren un contacto final por parte del consumidor. Por supuesto, todas las actividades organizadas por los comerciantes deben llegar eventualmente al consumidor. Basado en el marketing de carritos de compras, su solución óptima es llegar a los usuarios con productos únicos en el carrito de compras que participan en el evento, pero solo estarán cubiertos los usuarios cubiertos. El alcance se divide en:
Alcance del ícono del 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 la conversión a través del entusiasmo de las promociones y el sentido del tiempo.
Los recordatorios de reducción de precios muestran el monto específico de la reducción de precio en letras rojas como clave recordatorio.
Tasa de alcance del centro de mensajes
Después del lanzamiento del evento, recibirá contenido de marketing push en el Centro de mensajes y lo enviará a los grupos cubiertos en tiempo real. Haga clic en el mensaje para ingresar al carrito de compras. Sin embargo, este método de entrega push no es eficaz y la tasa de clics es muy baja. Para conocer métodos de contacto específicos, consulte mi artículo anterior "Marketing de tareas para miembros basado en Big Data, ¿cómo jugar?"
Conclusión
Hay varias formas de jugar con los carritos de compras. Debes evaluar qué mejoras son necesarias en esta etapa en función de tus propios productos y capacidades de I+D. Pero el objetivo principal es el mismo: convertir tantos productos del carrito de compras como sea posible en pedidos y generar ingresos reales.