大数据淘汰:怎么量化消费者的促销敏感度?
本文摘要:订阅专栏撤销订阅 《电商产品主管》作者,大众号:产品毒思维1.2万52用大数据的方法,怎么甄别某个消费者是否是促销敏感型呢?本文将带领我们了解怎么量化消费者的促销敏感度。在新零售的布景下,用户的消费观念逐渐开始重效劳,更重品牌,可是仍然对促销有很
订阅专栏撤销订阅 《电商产品主管》作者,大众号:产品毒思维

1.2万

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用大数据的方法,怎么甄别某个消费者是否是促销敏感型呢?本文将带领我们了解怎么量化消费者的促销敏感度。

在新零售的布景下,用户的消费观念逐渐开始重效劳,更重品牌,可是仍然对促销有很大的依赖。各大电商平台频频的促销活动,耳濡目染的影响着消费者的购买决策。

什么是促销敏感型用户?在经济学理论中解释到,因为价格的动摇引起消费者对商品需求量的变化,这部分消费者即为促销敏感型用户。消费者对价格的敏感规模越大,对促销敏感度越小,反之越大。

各大电商平台近年来频频的促销活动,换来了事务的迸发式增加,养成了用户只看促销,仅买低价的消费观念。从年货节,超品日,618,双11和双12等网购节日来看,大多是通过低价扣头吸引用户消费。

2017年618年中购物节,京东的出售额达到了惊人的1199亿人民币,而第二季度的总GMV为2348亿元,大促时的销量显着较平时要多了近3倍。从中可以判断的是,部分消费者更加重视商品的促销力度,并且仅在促销时才会合中下单收购,而平时却较少下单,其间仅在促销时下单的用户可能就是敏感型用户。

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关于平台而言,虽然狂轰滥炸式的投放和粗犷的促销会得到了不错的效果,但如果想把出售额提高到另外一个台阶,往往只能通过更加狂野的促销。这种方法适用于草创公司开辟市场,成熟型的公司则需抵消费者进行更精密化的运营。假如可以不同促销敏感度的人群,进行精准的营销,促销效果必定会事半功倍。接下来我们聊一聊怎么使用大数据,辨认促销敏感型的用户群体。

模型准备阶段

衡量电商的消费者是否对促销敏感,主要是通过他的前史订单里促销优惠的比例来判断。一般我们认为,用户的含促销订单比例越高,敏感度越高;促销金额比例越大,敏感度越高。

时间规模:查询每一个消费者的1年内的数据,敏感度具有时效性,跟着年纪和收入的增加,敏感度也会发生变化,以一年为临界点更具代表性。 订单单量数据:提取用户订奇数据,核算一年内的订单总数和用户参加优惠的订奇数。这里的优惠可所以满减,满赠或者使用优惠券的订单。 订单价格数据:汇总用户所有订单未优惠前总价格,汇总用户所有订单参加优惠的总金额

结合消费者在某段时间在网站上的消费行为,可以从数据层面理性的探查出消费者的购买力状况和对促销敏感度。依据上述指标,就能够为用户建立模型了,再依据模型输出的成果,应用到各个实践的事务场景中。

敏感度建模过程

建模过程与上篇文章《》方法类似,详细方法可以参考下面步骤:

人群规范界定

前面我们说过,消费者的促销订单比例越高,敏感度越高;促销金额比例越大,敏感度越高。可是详细的衡量规范,仍然需要通过事务数据发掘判断,给出合理但规模。再依据用户近1年优惠订单占比,均匀每单优惠金额占比,总优惠金额三个指标进行聚类划分,一般状况,可以把人群分为5类:

从《网络购物者趋势研讨》陈述显示,电商商品低价促销对网购的影响极其巨大,从前年的42%跃至上一年的61%。其间敏感型用户量大占有了金字塔的最底端,只有部分用户不敏感。

极度敏感:含促销商品的订单量和金额占比十分高 较敏感:含促销商品的订单量和金额占比较高 一般敏感:含促销商品的订单量和金额占比中等 较不敏感:含促销商品的订单量和金额占比中等 极度不敏感:含促销商品的订单量和金额占比很小

上述的均匀值是依据实践事务核算而拟定的数据,详细事务详细分析,没有详细的规范。层级之间应该十分明确,这样事务在操作的时分才干更加明确。给人群的敏感度界定了详细的指标数据之后,接下来就是把所有的用户依据指标来贴不同的标签。

数据加工过程

通常给用户分群打标签的模型都会使用聚类算法,它是数据分析中十分重要的分层算法,可以将类似的元素聚到一同,并且将不同的元素放到其他类别。从纷乱杂乱的数据中,辨认精简到人们可以了解的层次。

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一般选用类似性衡量,这种方法的要害点在于怎么奉告核算机数据究竟哪里类似,类似的关联点在哪,不同的算法需要的类似性可能不同。就依照上述的敏感度模型,类似点是优惠订单占比,均匀每单优惠金额占比和总优惠金额占比三个指标之和,三者之和越小,代表价格敏感度越低。然后依据每一个用户的订奇数据状况,每一个指标我们都会得到一个猜测值,这个值在[-1,1]之间,当猜测值未负的时分,我们可以了解为对价格不敏感。然后我们就得到了以下的数据

大于0的数据都是敏感用户,详细的敏感指标仍是需要事务自己去定,可以参考上文的指标套进来。比如认为【-0.1~0.3】为一般敏感用户,【0.3~1】为较为敏感用户,【 1】为极度敏感用户。然后我们就能够知道这一年内所有账户的敏感度状况


有了数据之后,就要考虑一下详细可以用在哪些场景中,数据结合场景才干发生更大的价值。上篇文章《》简略的引荐了几个场景,例如千人千面的算法,精准的广告投放和会员营销方面,还可以结合购买力模型用到最近比较火的概念上“消费晋级”

应用场景探究

消费晋级是消费结构变化后最显着的特征,其核心在于人和场景的精确定位,消费需求的分层和细化。关于品牌来说,首要应找到哪些人才是可以晋级的群体,但每一个品牌都有自己的特征和管理运营方式。华为手机期望流量进口,低端机用户转为高端机用户;魅族期望提高自己的曝光度,拉升GMV等等。这些诉求都可以通过用户标签针对性的营销,

以华为为例,探查购买华为手机人群的时间节点,选出间隔上个手机订单时间一年的用户群体,再筛选出低端机用户,然后从低端机用户群体中,探查其购买力和促销敏感度的状况,然后在针对性的触达营销,可所以专享价,也能够是优惠券等。

可以应用的场景很多,在实践事务中多多考虑怎么使用用户数据,做到数据取之于用户,用之于用户的产品之道。

以上为价格敏感度的模型方法论,各位看官可以暂时了解一下。与购买力模型一致,输出的成果仍然需要在实践中打磨,通过干涉人和未干涉的人群进行数据的比对,然后调整到最忧解。

#专栏作家#

凌苏,微信号大众号:产品毒思维,人人都是产品主管专栏作家。杭州西厂产品,电商领域小能手。

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题图来自 unsplash,基于CC0协议


我正在自学运营,关于文章我有点疑问,聚类中心点的各项占比是通过什么方法算出来的,为何会有负数,不知道作者能不能看到,望解答!!


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