京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中小卖家利用大数据不在概念在操作
电商行业现在已是人人开口必讲大数据,运营者自以为有大数据支持便可预测用户行为、找到精准用户以期实现销售的几何倍数增长。但对于绝大多数的中小卖家而言,大数据更多时候如同镜花水月一般,看着诱人实则无法去利用。诚然,一方面卖家只能获得基础订单数据信息,其数据维度之小是难以称得上是大数据的;而另一方面中小卖家的经营模式也不太可能引入专业的数据分析师。
如何将数据进行共享且进行简单化操作是当前中小卖家最迫切需要的。
此前以淘宝为代表的电商平台在平台大数据方面所做工作很多,如码上淘产品在搜集用户信息以及平台进行精准化营销方面做了大量工作。铁哥认为,此是平台方在与用户之间的大数据关系的建立,系统通过用户数据匹配最精准需求,提高营销精准度。
而对于无数的卖家而言,自己依然无法实际操作大数据,换句话说卖家方面对于大数据更多还是跟从平台脚步,自己鲜有动作通过大数据拉新,提高成交量。如何让卖家有选择性的通过平台数据共享机制获得营销效果,是电商平台需要迫切解决的。
不久前阿里妈妈“阿里魔镜”项目上线限时内测,铁哥作为卖家一员测试以为对于卖家确实解决了长期以来无法利用大数据的难题。
其一,大数据不再枯燥
大数据是个极其枯燥的学科,其基本包括:数据搜集、筛选、建模、解读、运用等环节,非有数学专长根本无法开展。这也是即便将数据共享给卖家也无法完全运用的根本原因。
而在该产品中,卖家不需要对数据中间的处理过程负责,只需要一键便可完成大数据运用的多个环节,直接进入运用阶段。
这最大程度上减轻了卖家对数据运用的恐惧程度,傻瓜式的操作方式对大数据的运用普及贡献极大。
其二,精准解决商家拉新需求
电商卖家日常最重要无非三件事:1.运营2.留客3.拉新。前两者可通过店铺现有工具和营销方式基本可实现,而对于拉新往往过多依赖于现有营销工具,尚未把大数据完全利用起来。其中以往营销产品过多集中于对某个产品或同类产品的相关用户进行潜力挖掘,难以称得上是真正的大数据运用。
而“阿里魔镜”则不同,本质上其核心方法是将以广告主的已购用户为种子用户,为广告主找到潜在客户,潜在客户经过广告触达后,购买了广告主的商品,成为了已购用户。然后对已购用户再进行分层管理,持续拉新,持续维护老客户。也就意味着以往是基于店铺以及商品属性进行的精准营销,将直接升级为基于产品和目录认知的精准营销。可有效解决商家拉新的问题。
其三,基于大数据的算法营销注定是风口
此前广告业的广告投放模式相对粗放,有完全基于展示的,亦有根据简单cookie所认为的精准营销,当然也有简单的基于购买以及浏览习惯,常见为用户购买某产品后部分广告平台仍然推荐该产品。数据运用的粗暴以及缺乏预测性,是传统网络广告行业发展最大瓶颈。
而基于大数据的算法营销则是完全依据多维度多数据量的大数据,以科学数学模型为手段,精准找到最具有购买潜力的用户,进行精准化营销。在寻找精准用户时并非完全依据大数据,而是依据单一或者较少维度数据进行,其精准营销效果往往大打折扣。而此次“阿里魔镜”产品是阿里妈妈方面在基于大数据的算法营销方面的一次领先尝试,对于中小卖家而言通过该产品不仅可提高店铺转化量且由于属于更为精准营销,也可降低店铺运营成本,尤其在拉新方面的投入。整个网络广告界草创阶段的粗暴做法也行将结束,类似“阿里魔镜”这般算法营销将注定成为主流。
但铁哥也提醒大家,切不可被同类概念忽悠,平台做算法营销要基于三大要素:1.用户量大2.产品线广,用户行为多,数据维度多3.有交易闭环行为。如此,平台获得的数据才是真正大数据,其营销也才称得上的是精准营销,这也是阿里能够率先采用此类手段的重要原因。
最后建议中小卖家少听所谓大师的大数据运用手段,离开平台的大数据都是忽悠。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20