
标签就是大数据 有赞要当“智慧微电商”平台
“七月花畔薰衣草”是有赞微电商平台上的一家商户,这家商户身上有着令人羡慕的创新DNA,他们曾在业内率先植入了‘智慧景区’理念,成功构建了互联网+旅游观光的新服务模式,甚至能够借助社群众筹的方式,吸引到了更多的客户源。而在有赞微电商平台上为人熟知,是因为他们能够有效地基于标签,围绕客户数据进行分析、挖掘,成功打造成了一个“智慧微电商”。
“七月花畔薰衣草”的数据运用基于以下理念:每个客户身上都会有各种属性,比如A客户喜欢什么颜色,B客户的消费习惯是什么,C客户的来源渠道等。给客户打上标签,就是把客户身上的这些属性标注出来。这些标签可以被用来做分组群发,也可以用于客户管理与区分客户属性。需要注意的是,不同的标签适用于不同的客户情况,标签的使用和管理要有针对性和目的性。
为什么要给客户打标签?
在微电商常规运营过程中,客户当然会随着自然增长越来越多,但这些客户的消费需求、年龄、喜好都是有区别的,“七月花畔薰衣草”通过打标签的方式,能够把相似的客户进行归类,一来后台就可以有个数据的反馈,知道哪些客户有什么样的消费喜好跟消费水平,二来针对不同标签的客户 推送不同的定制化的消息或则产品,商品以及推送的消息越精准,客户也越喜欢这种方式,会认为商家真的懂他们,那么转化率就会越高。
在微电商逐渐崛起的当下,数据化的运营和客户管理似乎已经成了商户打造“智慧微电商”的最好方法。而敏捷地利用标签对客户进行数据分析将是微电商大数据技术应用的必然发展方向。
对于微电商而言,大数据的本质就是标签。这主要是从营销层面去理解的,一直以来实现微电商架上商品精准的、一对一的定向销售,都是微电商营销人员们想追求的最高境界,但要想实现专门推送必须要先从单一产品类别与单一客户类别的对接。在大数据技术应用中,这种对接主要是通过从用户行为和信息数据切入,比如采集客户在关注、搜索、点击、评价、支付等诸多环节中产生的数据,再针对相关数据进行挖掘和分析,实现精准化的对接。
实际上,除了“七月花畔薰衣草”外,有赞平台上能够有效利用标签工具进行客户数据运营和营销的商户还有很多。
比如钻石小鸟通过对借助二维码引进来的粉丝进行标签分类,让这些粉丝能够实现具体数值的显示,这些数值对于运营、分析、评估营销效果都大有帮助。并且,对某类标签人群是否购买、购买客单价、频次等数据的分析,也能够获取钻石小鸟与该客户的匹配程度,以便考虑后续营销策略。
而重庆铜梁安居古镇的双椒凤爪,也采用了标签的工具帮助自己的小店选择代言人,在高精准度和高匹配度下选出的代言人,既能帮助小店获得人气,又能促进销售,一举两得。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10