정보빅데이터 시대에 전자상거래 기업은 정보기술을 활용하여 수많은 소비자 정보자원을 수집, 저장하고 이를 분석, 가공하여 정확한 시장 포지셔닝을 수행하고 타겟 소비자층을 결정한다. .정확한 마케팅을 구현하기 위한 준비를 직접 해보세요. 그런 다음 빅 데이터 플랫폼을 사용하여 대상 소비자 그룹의 속성을 분석, 필터링, 분류 및 표시하고 사용자 성격 태그를 설정하며 사용자의 다양한 개인적 요구를 기반으로 정확한 개인화 제품 및 서비스를 제공하여 정확한 온라인 광고를 달성합니다.
전자상거래 기업이 종합적이고 체계적인 의사결정을 내리려면 방대한 양의 데이터에만 의존할 수 없고, 비즈니스 분석도 추가해야 빅데이터와 비즈니스 분석의 결합이 빅이라고 할 수 있다. 데이터 정확성. 비즈니스 분석에서는 먼저 특정 분야의 시장과 소비자의 실제 요구를 이해해야 합니다. 두 번째로 산업의 특성, 요구 사항 및 규칙을 포함하여 이해해야 하며 마지막으로 기업의 운영과 여러 모듈과 리소스를 순차적으로 통합하여 함께 가치를 창출합니다. 이러한 정보를 얻은 후에는 빅데이터를 적절한 지원에 사용할 수 있으며, 비즈니스 지침에 따라 빅데이터의 역할이 실제로 발휘될 수 있습니다. 아래에서는 전자 상거래 회사가 정밀 마케팅을 위해 빅 데이터를 어떻게 활용하는지 예를 들어 설명합니다.
프로젝트 배경:
상반기 프로모션 기간 동안 전자상거래 플랫폼에서 다양한 스킨케어 제품 브랜드 간의 경쟁이 치열했습니다. 두 개의 안면 마스크 판매를 완료하는 빅 데이터 마케팅 플랫폼입니다. 빅데이터 플랫폼의 정확한 타겟팅 방식을 활용하여 전국의 18세 이상 여성을 대상으로 온라인 광고를 푸시하고, 이벤트 홈페이지에 고품질 고객 흐름을 도입하며, 소비자와 브랜드 간의 심층적인 상호작용을 촉진합니다.
게재 계획
1. 선호 매체
배너, 정보를 각각 활용하여 제품과 관련성이 높은 여러 국내 주류 매체와 고급 매체를 선택합니다. 스트리밍 및 비디오 타일의 광고 형식입니다. 플랫폼의 원스톱 운영을 통해 이러한 미디어에 광고를 입찰합니다. 사용자가 광고를 클릭하면 태그를 지정하세요.
2. MOB 데이터 타겟팅
MOB 빅데이터를 통해 모바일 기기 소유자의 속성과 기기 내 APP 구성을 지능적으로 분석하고, 뷰티 앱을 설치한 여성 사용자를 타겟으로 합니다. 모바일 장치의 경우, 우리는 이 장치에 대한 풀 미디어 광고를 수행하고, 사용자를 광고로 둘러싸고, 사용자 인상을 깊게 하고, 사용자 구매 의도를 높입니다.
3. 리디렉션
방문자가 입찰 가능한 광고 공간으로 미디어를 탐색할 때 추적 전달을 시작하여 이 광고 콘텐츠에 관심이 있는 방문자를 유도합니다. 이벤트 랜딩 페이지로 돌아갑니다.
4. 게재 최적화
게재 피드백 데이터를 통해 다음 측면에서 최적화합니다.
1. 높은 클릭률을 차단하기 위한 미디어 플랫폼 최적화 비율 미디어 플랫폼, 클릭률이 낮은 플랫폼 제외
2. 게재 기간을 최적화하고 클릭률이 낮은 기간을 제외하고 클릭률이 높은 기간에 집중합니다.
3. 자료를 최적화하고 클릭률이 높은 자료를 필터링하고 클릭률이 낮은 자료를 교체합니다.
배송 효과
이번 온라인 프로모션에서는 리틀비 데이터 플랫폼이 전 과정에 걸쳐 배송 데이터를 실시간으로 모니터링했는데, 이 중 18~24세 여성 방문객이 50%를 차지했다. ; 25~29세 여성 관람객이 32%, 30~34세 여성 관람객이 18%를 차지한다. 순 방문자당 비용은 예상보다 20% 낮았고, 클릭수는 예상보다 25% 높았으며, 사이트 전환율은 예상보다 15% 높았습니다.
이 사례는 정밀 마케팅을 위해 빅데이터를 활용하는 전자상거래 기업이 전자상거래 광고의 정확성과 적중률을 크게 향상시키고, 거래 비용을 절감하며, 거래 효율성도 향상시켜 전반적인 E-Commerce를 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. -기업의 이익을 극대화할 수 있는 커머스 서비스 수준입니다.