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【案例分析】淘宝直通车玩个性搜索大数据下千人千面

时间:2023-06-28 百科知识 版权反馈
【摘要】:淘宝直通车玩个性搜索大数据下千人千面_电商e视角图5-2 个性化搜索基本原理所谓个性化搜索,即搜索同一关键词,搜索结果将根据不同消费者的特征,将商品进行个性化展示投放。淘宝直通车方面表示,个性化搜索展现的千人千面,将使进店流量更加精准,提升店铺运营效率,同时也有助于CTR及店铺指标提升。此外,淘宝直通车还将同时上线关键词实时数据报表、流量获取能力工具等辅助工具。

图5-2 个性化搜索基本原理

所谓个性化搜索,即搜索同一关键词,搜索结果将根据不同消费者的特征,将商品进行个性化展示投放。据了解,影响个性化搜索结果的因素主要有两大块:一块是消费者的自身属性,包括性别、年龄、购买力;另一块是消费者行为,分为浏览、收藏加入购物车、购买成交商品的记录。

淘宝直通车方面表示,个性化搜索展现的千人千面,将使进店流量更加精准,提升店铺运营效率,同时也有助于CTR及店铺指标提升。而在推广质量方面,个性化搜索表现的相对优势,搜索个性化带来精准进店流量,有助于提升点击率和点击转化率,也使无用的花费相应减少,提高预算的使用率。

淘宝直通车是面向淘宝卖家,按点击付费的效果营销工具,以实现商品的精准推广。卖家可以为每件商品设置关键字,并针对每个竞价词自由定价,而直通车将按照商品的实际被点击次数付费。

而在此之前,淘宝网和天猫已经尝试了千人千面个性化搜索的改版。分析人士认为,未来淘宝的趋势将是基于大数据去完成产品个性化的展现、推荐、自主订阅。此外,淘宝直通车还将同时上线关键词实时数据报表、流量获取能力工具等辅助工具。

(引自http://v.trustutn.org/article/article_detail.jsp?id=68)

【案例解读】

千人千面,最早出现在广告学里面,也是根据心理学中的“迎合心理”原理演算而来,13年之前,已经在很多门户网站的广告系统中应用,如果你在百度搜索一次“年货”,那么你去所有只要跟百度广告联盟合作的网站,都会在左右两侧,或者在文章、视频中,看到“年货”的广告。一样的道理,淘宝的“千人千面”只是在这个基础上推算得更加复杂,因为淘宝不仅仅知道你最近搜索过什么,而且知道你之前买过什么,最近浏览过什么等等信息。其目的就是让什么人,买什么类型的产品,也就是迎合。迎合度高低就由算法来推算,这样转化率会更加高。

【知识链接】

在这个时代能够存活下来的,不是最强大的企业,而是能够随环境变化而迅速做出调整的企业。很多人有这样的体验。有一天在一个B2C商城选剃须刀,发现没有合适的。第二天,上其他新闻网站的时候,看到了很多这类产品的推荐广告,又忍不住去点击浏览,甚至购买。

这项反复跟踪推荐的技术,就是营销公司开发的所谓“到访定位”技术,针对目标用户进行再次营销,其精准的效果要大大好于其他定向技术。而这背后则是数据分析在起作用,将数据运用于营销正改变着传统传播方式和消费者洞察方式。2013年是大数据爆发年。作为以数据和技术为驱动力的互联网营销,大数据为其带来了巨大的应用价值,也在广告营销层面上帮助企业做得更好。

无论是百度、腾讯,还是淘宝、新浪,每个平台上都有海量的数据,即便是一个单一的媒体平台,其数据也反映着网民的各种行为,例如百度的平台上呈现的是网民的各种与搜索有关的行为,而淘宝上则显示着网民的购买行为,新浪的平台上则可以看到网民的阅读行为。

从商业本质上说,营销的过程就是满足需求、提供价值、完成交易,实现利润的过程,互联网的迅速发展,改变了消费者的消费模式和行为习惯,也飞速改变着传统的商业模式,“这是最好的时代,这是最坏的时代”,狄更斯的这句话,用在今天再合适不过。“巨变”是这个时代的特点,在这个时代能够存活下来的,不是最强大的企业,而是能够随环境变化而迅速做出调整的企业。而要调整的,最重要的是一种思维模式。

在“大数据”时代之前,企业多从哪些平台提取哪些营销数据呢钥一般是CRM(顾客关系管理系统)或BI(商务智能系统)系统中的顾客信息、市场促销、广告活动、展览等结构化数据以及企业官网的一些数据。但这些信息只能达到企业正常营销管理需求的10%的量能,并不足够给出一个重要洞察和发现规律。

而其他90%的数据,诸如社交媒体数据、邮件数据、地理位置、音视频等这类不断增加的信息数据,和包括数据量更大、逐渐广泛应用、以传感器为主的物联网信息,以及风起云涌的移动3G互联网信息等,这些就是大数据所指的非结构性或者叫作多元结构性所需的数据,它们更多以图片、视频等方式,几年前可能被置之度外不会被运用,而今大数据能进一步提高算法和机器分析的作用,这类数据能被大数据技术所充分挖掘、运用,在如今竞争激烈的市场日显宝贵。

但目前,虽然大数据展示了非凡的前景和巨大作用,不过,大数据营销仍面临不少问题与挑战。首先面临的是技术难题,毕竟大数据技术尚处于活跃前期,各方面技术并不太扎实,各项工具需要进一步完善。但实际情况是,真正启动大数据营销,你面临的不仅仅是技术和工具问题,更重要的是要转变经营思维和组织架构,来真正地挖掘那座数据金矿。

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