“聚劃算”的智慧營銷

2019-03-06作者:孫靜, 主編編輯:書問閱讀

阿里巴巴集團C00張勇說:“天貓‘品質’、淘寶‘萬能9聚劃算‘活力’?!本蹌澦憔褪前⒗锇桶秃退猩碳业摹耙刑靹Α?,曾任大淘寶CEO的張建鋒說:“聚劃算本身沒有商戶,它的商戶是從兩個平臺里面選的,可能是淘寶可能是天貓?!本蹌澦阕詈诵牡膬r值就是它有非常強的規?;哪芰?,走量。銷售模式是一個金字塔,頂層是聚劃算這種團購模式。第二層次是一段時間之內銷售很多商品,賣光為止。第三層次是平臺模式,如天貓、京東。團購是在金字塔的塔尖,有非常強的出貨能力。有些商品需要短時間內的出貨能力,特別是生鮮類??梢哉f聚劃算是整個集團業務里最頂尖的銷售方法。但是天貓、淘寶、聚劃算,是一個有機的配合的過程。聚劃算網站是一個體驗式營銷平臺,以聚新品、量販團、商品團為主,致力于給買家提供極致性價比的商品,以有限的商品打造熱門商品,支撐平均每日高UV(Unique Visitor,獨立訪客)訪問下的高成交額和高售罄率。


大數據有兩個強項:一是挖掘好的,二是發現壞的。隨著聚劃算的高速發展,這兩個問題衍生出越來越多的大數據解決方案。舉例來說,好的方面,通過數據算法自動挖掘出好的招商商家與商品,根據興趣點推薦給最合適的消費者,提高平臺銷量;壞的方面,對虛假訂單進行監控和預報,識別秒殺器等作弊現象,更快更恰當地輔助運營處理糾紛。


聚劃算平臺整個業務流程可分為兩部分,“招商”和“交易導購”。招商系統主要根據一定的策略和工作流程,選擇出合適的商家、商品。交易導購負責在某一時間段內,進行前臺展示,引導買家購買。聚劃算一直在做數據化運營,利用大數據來決定招商與導購。聚劃算的量特別大,備貨、生產,都要一定的周期,這個周期導致很多時效性強的商品沒有確定性就不敢去備貨。大數據給這個平臺帶來了很多變化,能夠在一定程度上降低賣家的風險,根據賣家申報的商品合適與否進行銷售預測。大數據讓聚劃算知道,什么價位能賣出多少此類商品,這是傳統企業沒法知道的。所以聚劃算員工會跟賣家做進一步的溝通:產品要做哪些改變,定在什么價位。機器給出選擇,人工進行最終審核與確認。


1. 商家端:數據化招商

在商家端,聚劃算的整體運營發展路線,是從“人工”到“積累數據”,從“數據”到“模型”,從“模型”到“自動運營”的過程,經驗積累數據,數據養起模型,運營越來越精準高效,歷史數據判斷哪個品類銷售最好,預測未來銷量,給出最優商品選擇,審批人確認決策,商品團基于數據自動化運營,品牌團由數據支撐發揮運營創新性。


1.1. 聚劃算的招商流程

如圖 1 所示,聚劃算的招商流程包括活動管理、品類規劃、招商報名、報名審核、排期發布5個環節,卻存在因為人員經驗等差異化因素導致的審核質量問題、招商與導購效果問題、運營能力沉淀問題、小眾品類發現速度問題、人工審核量太大等問題。所以在原有人工流程中,以“去運營化”作為突破口,加入了模型支撐,依靠接入各種數據模型,自動化執行品類規劃、報名審核兩個步驟,由活動管理提供模型輸入(坑位數、品類范圍等),模型根據要求跑出數據,自動生成品類規劃、發起商家/商品的邀約報名。


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圖 1 數據運營招商流程圖


招商架構圖如圖 2 所示。


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圖 2 招商架構圖


在整個招商流程平臺上,規則引擎、數據模型、數據平臺三個組成部分十分關鍵。


(1) 規則引擎:是針對各行業類目的數據化運營“執法者”,貫穿整個參聚商品的生命周期,既要融合準實時系統與離線選品模型,又要兼顧運營規則管理的靈活性、實時性、簡單性,而且降低離線模型對規則的在線依賴。


(2) 數據模型:是整個環節的核心、數據支撐的重點,關鍵數據環節包括數據類、工具類、算法類,數據類平臺需要連接多個來源的數據,并提供基本數據查詢、統計、展示和數據再加工等功能:工具類包括人群分析、市場分析、報表系統、人工選品等,需求是能夠定制各種維度或組合的數據或數據報表;算法類包括主題挖掘、算法選品、潛客挖掘、主題創意、投放優化等,這類需求一般要根據業務的特點建模和優化,盡管需求不同,但底層的算法模型和基礎數據具有共性。


(3) 數據平臺:提供完善的基礎選品維度,以及快速整合數據資源,響應數據需求的能力是做優整個選品流程的基礎,主要提供4種視角的基礎維度特征。

① 商品維度特征:基礎類特征(行業、類目等),瀏覽成交類特征(瀏覽、收藏、加購、購買及各項轉化指標),運營服務類特征(上架時長、包郵退貨服務、品牌授權等)。


② 賣家維度特征:基礎類特征(主營類目、店鋪類型、星級等),瀏覽成交類特征(瀏覽、 收藏、加購、購買及各項轉化指標,筆單價、客單價等),運營服務類特征(開店時長、熟客率、 動銷率、DSR評分、有無消保等)。


③ 圖片維度特征:基礎類特征(寬高比、邊框寬度),顏色顯著類特征。


④ 行業維度特征:店鋪在行業下的老客復購率等。


1.2 數據應用(請詳讀原書第83~85頁)

......


2. 消費者端:數據化導購

在消費者端,推薦“好寶貝”的方法主要是兩個場景,基于搜索和非搜索推薦,前者是淘寶主搜的方式,后者是聚劃算的重點。因為消費者登錄無線端3?5min如果找不到喜歡的寶貝就離開了,所以個性化的首屏展示十分關鍵。聚劃算致力于將最適合消費者的商品主動推薦過來,并提升大流量在商品列表、詳情頁的訂單轉化率,基于偏好推測你最想看到什么商品,以及商品與商品之間的關聯推薦(啤酒與尿布相關性),在商品詳情頁、付款成功頁“趁熱打鐵”推薦更多相關寶貝,促進“交叉銷售”效果。在無線端,比較私密的場景下,根據用戶喜好等個體因素主導,將數據理論與業務經驗相結合,獨創在線學習的“馬虎算法”,使用個性化展示,將多個團隊開發的在線學習、個性化等算法融合,不斷優化不同場景下的數據推薦策略,成功將轉化率大幅提升。在PC端,注重調性與氛圍,采用類似天貓的“賽馬” 機制,根據寶貝的歷史表現(點擊率、銷售額等多項復雜因素),即某一時段的銷售情況,將評估潛力足的寶貝往前排放展示,同樣將訂單轉化率提升了很大比例。


聚劃算每天收集到很多有價值的數據,日成交UV和成交訂單已經超過百萬,超過千萬的瀏覽UV,用戶的行為可以成為數據驅動開發很重要的切入點,在此分享一些有趣的數據發現。


2.1. 購買前的躊躇

博弈論中有這樣一個觀點,“消費者的購買沖動是隨著對商品接觸次數的增多而減弱的”。也就是說,如果能讓用戶一時沖動就買下商品,成交的可能性會大大增加。當用戶對商品了解越多,接觸越多,也許一些負面的東西就留下來了,便無購買意愿。當然,用戶對商品的多次試探,其中的原因可能也很復雜,也許是預算不夠,也許是本身就沒有這個需要,那么如此一來他也可能不會加入“購物”的大軍。提取某天的聚劃算PC交易數據,并整合了當天的瀏覽數據,就成交前的用戶瀏覽次數和決策時間進行分析,如圖 3 所示。


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圖 3 成交前商品詳情頁的瀏覽次數


從圖 3 中可以看出,絕大部分用戶是“沖動型”的。90%左右的用戶,在三次瀏覽以內,就完成了下單和付款。瀏覽次數的加權平均值是3. 0,瀏覽三次以內成交的占比為 89. 4%(占有瀏覽量的訂單總數)。


圖 4 是用戶在下單付款前的“決策時間”分布圖。這里所謂的決策時間,就是下單時間與當天第一次瀏覽的時間差。主流的詳情頁決策時長在1~5min(50~300s)。時長的統計和瀏覽次數很不同,時長分布曲線是急速上升后緩慢下降。后面有很長的尾巴,說明決策時間在消費者中差異比較大,用平均值(平均值1340. 8s)作代表的意義就不大了。


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圖 4 成交前決策時間分布


在完成以上兩個簡單分析后,有一個問題一直困擾著數據分析師,在交易和日志記錄中,每天存在著約5萬~8萬沒有任何瀏覽記錄的訂單(這個數字在查詢日志擴展到成交前一天后依然沒有太大的變化)。在數據團隊討論后,做出了兩種猜想:一是有一些用戶在手機端加人購物車,然后在PC端進行的付款,無法完整跟蹤;二是有一批“專業”的刷單賬號,通過聚劃算的直接購買鏈接(buy_item_action)采用機器下單,批量作弊。于是數據專家對這些用戶產生了興趣。


2. 交易行為聚類(請詳讀原書第86~88頁)

......


3. 聚劃算秒殺反作弊(請詳讀原書第88~90頁)

......


3.  “聚劃算”的數據價值

1. 業務價值

通過大數據算法設計與優化,將聚劃算訂單移動端轉化率提升了 20%~30%,PC端轉化率提升了 10%以上,零秒訂單減少了 65%以上,極大地提升了商品銷售量,大幅降低了作弊比例。


2. 產業價值

為移動電商、在線團購營銷,提出了數據營銷、數據招商、數據反欺詐的創新模式,為 DT時代的產業形成行業應用標桿,具有良好的商業復制價值。


3. 社會價值

保障消費者公平、便捷、舒適地享用電商團購服務,保護了優質商品和信譽良好商家的商業利益,培育更健康的電商市場秩序,DT社會化應用功不可沒。



大數據是“互聯網+”浪潮下的重要產物,也是推進“互聯網+”戰略的關鍵技術。

清華社《數據:引爆新的價值點》分為4篇,共10章,搜集了來自互聯網企業、運營商、旅游、交通、電力、稅務多個領域的真實案例,通過理論概念和應用案例相結合的方式逐步展開。建議購買紙書閱讀學習。



內容來源:書問

作者孫靜
出版清華大學出版社
定價45元
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