借力大数据，让流量水到渠成

时间：2015-05-14

很多卖家抱怨直通车、钻展常规推广方式烧钱不赚钱，不知道出路在哪里。我们首先搞清楚一个在这一点上，卖家能做到每天监控数据，但没有把数据价值较大化。所以作为卖家来说，可以考虑借力大数据让流量水到渠成，与客户产生有效的触发点。今天就以一家女装店案例，希望大数据能走进你的店铺经营中，可实操性更强。

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一、我是怎么想到用大数据的？

这家店铺主营女装服饰，月销售额250万，一直有通过钻展、直通车等方式进行推广，推广费用日均2.5W。尽管店铺基础好，但它还是遇到了较常见的问题---“老客户回购效果不理想，新客户引入不精准”。这让店主十分头疼。正当此时，刚获阿里妈妈数据科学家大赛较强算法奖的团队在物色潜力店铺，小试牛刀。所以，两个团队就一碰即合了。

二、定制化的大数据运营，效果**乎我的想象

店铺推广常有的痛点：钻石展位引流不足、引流不准。所以我们给出了基本思路：通过大数据构建精准的目标客户人群，找到大量精准的潜在客户人群，进行定向人群投放，同时针对老客户建立精选人群，进行再定向人群投放，从新客户挖掘和老客户维护两方面同时提升钻展的推广效果。

具体操作是怎样的呢？操作都是在御膳房上完成的（御膳房是淘宝旗下的数据开放平台，包括开发平台和数据平台。）

如下可供参考的具体方案示图：

1、产品分析——找准品牌与产品的触点

首先，我们从品牌特征，主推商品，竞品店铺，客户行为等多个维度分析店铺的基本信息。我的店铺是做女装服饰的，主推服饰的风格是轻度民族风。明白了这些，我们客户人群的年龄段、职业属性、兴趣点是不是就清楚了。如下图，我们可以将所确定的客户属性列出，方便下一步进行全网数据的统计筛选。

2、人群定制——好卖相才有好效果

人群定制是通过大数据对投放人群进行包装，有效的包装才会吸引你需要的人。那么我们要如何包装呢？之前我们对客户信息有了全面的了解，现在我们可以在御膳房里开始属性预圈或行为预圈，将预圈结果输出到御膳房模型，之后，模型会给出不同分值的人群，选择合适分值的人群作为较终目标人群。

3、人群投放和效果反馈——大胆尝试，小心求证

万事俱备，现在我们就可以将定制好的人群同步到达摩盘(DMP)和钻展后台，大胆地进行投放，时刻关注投放的效果。在人群投放期间，数据分析师要全程跟踪投放效果，即时输出投放数据，进行投放效果检测反馈，对人群监测调优。

三、晒大数据实战效果

下面我们简单地看看大数据的创新和接地气的操作性。

1、大数据操作前后，店铺的整体流量对比

从流量趋势图中我们可以很清晰地看到，该店铺在1月和2月的流量呈现下降趋势；3月份开始，流量飙升，直接追赶前两月的表现！那么，这种飙升式增长的原因在哪里呢？原来，3月初她就选择了大数据，开始人群精准投放。即使1月、2月有着元旦、春节的促销活动流量，但是依旧没有3月以来通过大数据精准定向投放所带来的流量高。没错，大数据就是这么生猛的引流！

2、大数据操作前后，推广计划对比情况

如何看到我们大数据工作效果的好坏呢？前后对比，永远是较直接、简单、有效的办法。接下来我们要对店铺做一个简单的人群投放效果对比，数据主要来自钻展和DMP后台。

（1）该图片来自于该店铺的钻展后台部分计划：（带“计划”字样的是大数据定制化人群）

从钻展后台的数据可以看到，在相同展位投放的对比下，采用大数据处理的计划点击率普遍比原计划提升1%~2%。

（2）该图片来自于该店铺达摩盘(DMP)后台部分计划：（带“人群”字样的是大数据定制化人群）

通过DMP后台数据，我们明显发现，经过大数据处理的人群其平均宝贝收藏量在120-140之间，平均回报率在5-7之间，之前的计划其平均宝贝收藏量在25-35之间，平均回报率在4-5之间。由此可见，经过大数据处理的人群投放效果（收藏情况、转化率）更优秀。

四、大数据给我带来了什么？

经过这一系列的投放后，效果还不错。大麦团队与店主共同总结：一套优秀的大数据个性化人群解决方案必然要适合自己的店铺，结合自己店铺的实际产品信息。当然，再好的方案不去执行，终究是不会达到理想的效果。大麦数据团队主要可以帮你解决客户人群不认知，客户人群不精准的问题。让您的店铺在大数据的**下，做到真正的快速定向，精准引流，大大提高钻展推广的效果。最后，与大家一同分享大数据在钻展推广新思路中应当注意的一些问题。

1、大数据在钻展推广中是通过模型构建精准人群，进行定向投放，不是单纯的后台数据导出分析；

2、大数据建模构建推广人群之前，针对自身店铺进行具体的产品分析是必不可少的；

3、大数据构建的模型有自身的生命周期（产生、发展、高潮、衰退），需要我们及时更新数据和模型；

4、在采用大数据建模过程，我们要善于应用对比，通过对比在众多模型中进行择优筛选；

5、及时监控和反馈模型人群的投放效果，及时发现问题，做出应对方案。

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