阿里巴巴的電商集客秘訣再進化:數據愈大,愈要簡單,流量導流不精準才是大問題

阿里巴巴的電商集客秘訣再進化:數據愈大,愈要簡單,流量導流不精準才是大問題
Photo Credit: 好樣視覺影像 VG Photo Studio 林鼎皓 @Flickr CC BY-SA 2.0

文:陳傑豪,MIGO 執行長

電商如何有效集客?阿里巴巴:動態標籤,掌握顧客DNA

網路流量發展到「不患寡而患不精準」的成熟階段,阿里巴巴使用消費者動態標籤,隨著真實交易行為即時變動,幫助電商有效集客。

2013年,淘寶網締造了舉世聞名的紀錄,單日創下350億人民幣的電商奇蹟,讓許多創業者一頭栽進了網路零售的世界,低成本開店的無痛門檻,人人都夢想著成為淘寶奇蹟的一份子。 那時生意很好做,網商不多,投放1000元的廣告預算就很有效。

但到了2015年,電商世界重新洗牌,淘寶店家愈來愈多, 分到的流量愈來愈少,無法集客,連帶廣告效益ROI(投資報酬率)逐漸降低,即便是突破1都相當困難。連阿里巴巴都在問,這是怎麼了?

這是網路賣家的集體焦慮,更是中國最大電商阿里巴巴的痛點。阿里巴巴握有全中國80%以上的線上交易流量,流量數已屆頂峰,向上提升的成長空間有限,同時網路賣家成長速度愈來愈快,瓜分著有限的流量。對阿里巴巴來說,這是個警訊,代表著「賣流量」這項生意開始出現危機。

以淘寶網來說,開始產生僧多粥少、流量不均狀況。短短一年的巨變,網路賣家的感受更是深刻,一樣是花同樣的行銷預算買流量,成效卻遠不及一年前成效的一半。其中,出現兩個問題,第一是流量成長有限,第二是導流的對象不夠精準。

於是,大數據行銷有了施力點。網路流量不足不是問題,不精準才是大問題,流量不是「患寡而患不均」,而是「患不精準」,解決流量不精準的問題,才能有效提高廣告營收。

電商成功獲利的關鍵在集客,網路廣告仍是集客最有效的方法,投放廣告有四個考慮要件:選人、選廣告、選預算、選產品。個別來說,品牌主首先要考慮的是,我要接觸哪個對象,第二是選擇商品,第三是我願意花多少預算來接觸這些人, 第四我要用什麼樣的廣告創意來接觸他們。

面對龐大陌生的消費者,沒有邏輯與策略地投放廣告,就像一場單憑運氣的賭注。因此,選對人是有效投放廣告的關鍵。

那麼,我們該如何選對人說話?以淘寶商家為例,在廣告投放上,除了選擇版位外,也能選擇標籤人群名單投放,但深入去了解後,發現一般標籤名單是傳統人口統計分類:男性、女性、年齡、居住地、職業、消費偏好等特徵。還記得前面提到的人口統計行銷和大數據行銷的差異嗎?這些硬邦邦的人口標籤,背後代表的意義其實是一批不變動的固定死名單,這些名單在大量曝光、打造品牌知名度,或是其他特別需求時適合使用,但是精準戰中,就顯得過於龐大失準。

說穿了,廣告行銷無效,是因為資料庫的名單失效。想像一下,某位顧客是公務員,喜歡團購美食,之後離職換工作到美妝產業,轉而開始熱中於購買各類新奇美妝小物,但卻因為起初的職業設定,讓彩妝銷售員誤判「這不是我的廣告投放目標」而錯失機會;人天天在變,店鋪的營運狀況也天天在改變,傳統標籤的定義方式顯然跟不上「快行銷」的電商腳步。

而這些人口標籤更因為店家的不同需求,急速擴充到近1000種,使得行銷人員難以駕馭,只能憑經驗推測,這次廣告應該使用哪幾個標籤名單投放廣告;龐大的名單數量,也使得行銷人不得不花大筆預算投放,廣告效果一翻兩瞪眼。不是大好就是大壞,全憑運氣。

看到苦於失準的廣告投放名單而失血的淘寶商家,我們認為,應鎖定三個目標聚焦,分別是:精準、動態、簡化,藉由數據演算的動力,活化名單。

小而準數據煉金術:算出自己的顧客DNA

在過去,淘寶商家要針對新進產品——鋼鐵人的T恤投放廣告,就只能以操作經驗來判斷,從一般標籤中選擇,男性、20至30歲、購物偏好英雄動漫、曾買過T恤這幾項標籤,鎖定這些標籤所產生的名單投放廣告,藉此找到鋼鐵人T恤的愛好者。

但僅僅這些標籤名單加總起來,人數可能就高達數百萬人,因為阿里巴巴資料庫有上億筆會員,店家若要全部投放,所需耗費的廣告成本將非常高昂,對小店家來說,可能根本無力負擔。而就算店家真的砸重金投放廣告,廣告效益如何呢?這些人購買鋼鐵人T恤的機率有多高呢?答案是:不確定、也不知道。

其實,找不到答案的最大的盲點在於,忽略了最珍貴、有效的數據就在身邊,也就是自家曾經交易的會員數據資料。雖然不若阿里巴巴的總體會員是大數據,但卻能精準勾勒出會購買你家商品的會員樣貌。廣告要命中,優勢不在於接觸的人很多,而是在於接觸到廣告的人都會買。

另外,我們再將「時間」這個變動要素加入演算,便能清楚了解你的會員中,哪些人第一次消費(新會員)、哪些人固定時間會回來消費(主力會員)、哪些人消費後,很久沒有再回來購物(流失會員);有了這些數據,行銷上便能有憑有據的靈活運用,對主力會員投放活動訊息,持續提高貢獻;對流失會員祭出回流方案廣告,提醒這群人別忘了回來購物。

而對於潛在顧客的招募,透過分析自家「新會員」、「主力會員」的數據DNA,再到阿里巴巴大數據庫「淘金」,挖掘出擁有相似DNA的潛在顧客投放廣告,更能運用「標籤智庫」選擇DNA序列相似的程度來進行不同策略的廣告投放;如選擇DNA相似程度僅放大5倍的淘寶會員,就像是近親種子名單,消費行為非常相似,投遞廣告最精準;反之,若選擇DNA相似程度放大30倍,就如同遠親,人群較多但消費行為相對較有差異,因此投遞廣告精準度稍微下降,但好處是曝光量較高。

阿里巴巴的數據,與電商店鋪數據建立互補關係,前者提供整體市場樣貌,後者精準掌握個別商家潛在顧客輪廓,讓我們告別「猜」的不確定性,而名單精準收斂,更使投入的廣告成本大幅降低,投資報酬率自然攀升。

實際使用精準標籤(標籤智庫)以投放廣告的淘寶商家,平均ROI比對原本用經驗挑選的標籤成效提升三至五倍,這就是精準數據行銷的強大力量,用自己的數據,算自己的生意。

消費者動態標籤:顧客變我們就變

一共兩億人次的淘寶會員天天在變,只靠一兩個行銷人員,絕對趕不上市場變化的速度,因此我們創造了「活的」標籤,快速反應顧客需求。

什麼是活的標籤呢?

第一,所產出的種子名單,設定投放廣告期間,將不斷自動更新。昨天A會員還是潛在顧客,會收到吸引新客上門的廣告,今天他上門購物,消費者動態標籤就直接將他排除在「吸引新客」的廣告名單之外,並轉到「吸引二次購」的廣告名單內,這樣一來,不但廣告費用能免於浪費,會員收到的廣告也是相對有用的資訊。

第二,一旦A會員購買了B商家產品後,他的消費數據DNA也同步開始被自動分析,B商家的顧客輪廓將多一個樣本值。可以想見,當愈多人購買你的商品,你將愈來愈了解什麼樣的人容易成為你的顧客,而且這次是扎扎實實地用數據計算出來的活標籤,不只是經驗談。

最後,依據這些「活」的動態數據,就可以計算出7天後最有機會購買B商家產品的名單並投放廣告,為行銷人找到最可能花錢購買的顧客。

DNA演算法精準接觸高貢獻潛在顧客:動態「標籤智庫」以店鋪觀點出發,透過消費者DNA演算法,算出各店鋪的消費者圖像,並可依等比例放大範圍。比如現有5000名曾經購買某產品的種子顧客,以他們為基準演算出DNA標籤,根據DNA標籤放大倍率5倍,這2萬5000名就是極有可能購買該產品的潛在顧客。店鋪可依廣告投放預算決定倍數,但準確率與放大倍數成反比。
數據愈大,愈要簡單:上千標籤簡化成19個

阿里巴巴每天產生的龐大數據量,一方面是龐大的數據金庫,產出許多有價值的資料,但高達1000組的人群標籤,也同時讓行銷人看花了眼,與其花費大把時間一一選擇標籤,行銷結果還不一定準確,不如把時間還給策略思考和創意發想,所以數據愈大,行銷人更需要用統計和科技簡化決策流程。

多達1000個的人口特徵標籤,透過3個演算模型NES、LRFM (Length,顧客開始購買你家產品至今的時間長度。Recency,顧客最近一次來購物的時間。Frequency,顧客購物頻繁程度,Monetary,顧客平均購物金額)及顧客下一次交易時間(Next Purchasing Time, NPT)。

將上千個標籤改為簡單清楚的6組動態及19種標籤,6組動態包括「顧客動態」、「入店資歷」、「購物情境」、「購物頻率」、「購物金額」、「購物機率預測」。

運用這19個動態標籤,就能做到精準廣告投放應用,標籤名單每24小時自動學習優化,讓廣告投放自己找到最適合的人。這19個標籤並非是窮盡的概念,而是透過數據分析,讓高達千組的人口標籤簡化至19個,降維到行銷人可以有效處理的範疇,具體成效在於足以提升廣告精準度,商家還可以搭配原本的一般標籤做靈活變化。

行銷操作變得簡單上手,因為複雜的數據,已經透過背後統計,幫行銷人運算完畢。未來電商店鋪的無人化經營不再是理想,而是一定會發生的事。

找到顧客的19個動態標籤:改變以人口統計行銷(Profile Marketing)為分析的數百種標籤,聚焦在LRFM顧客區隔+NES顧客狀態+NPT下次購買時間等三大顧客分類法,共得出19個消費者動態標籤,精準掌握你的顧客。
書籍介紹

《大數據玩行銷:改變世界的18個大數據新思維,第1本把大數據變營業額的行銷聖經》,30雜誌

作者:陳傑豪,TonyMIGO 執行長,22歲開始美國創業的冒險,成功地創辦了3間公司,2010年回台灣投入CRM品牌MIGO的經營與轉型,2014年更帶領MIGO與阿里巴巴集團簽署台灣第一紙「大數據應用合作夥伴」合約。

6個Before&After思考、6個國際品牌案例、18個大數據行銷新觀點,一次看懂大數據怎麼用。

大數據玩行銷

責任編輯:鄒琪
核稿編輯:楊之瑜

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