
大数据真的能帮助你了解消费者购买意图吗
1.很多营销人员没有想到这一点的一个原因,就是他们根本不知道自己对购买历程的视野是可以扩大的。他们从未获取过品牌自身视角之外的数据。而现在,依靠新的技术,越来越多的公司开始深入了解整个购买历程。第三方的购买意图数据将一个全新的世界呈现在营销人员眼前。如果不利用这些可获得的数据,企业可能会面临业务损失。
2.了解消费者购买历程的三个最重要的参数是:
时效性:费者是否在近期表现出购买兴趣?
频率:消费者多久表现一次购买兴趣?
参与度:消费者自己做的调查有多深入?
3.消费者转化为客户的过程也会分为几个阶段,通常为: · 首先,消费者完全不知道某个品牌
其次,他知道了这个品牌,但还没有进行过互动
然后,他进行了互动并成为了客户
最后,该公司要努力维系他这位客户
与维系阶段同时存在的,是该公司试图进行追加销售和交叉销售,向他推销其他的产品或服务
原文翻译:
如今,大多数营销人员都说,他们的挑战不是缺少数据,而是数据太多,无法有效地加以利用或者辨别哪些是真正重要的数据。
营销人员非常希望知道消费者何时想要购物。要是能准确地知道每位消费者在任何指定时间处于购买历程的哪个阶段,那就更好了。
那么,大数据真的能帮助你预测消费者的购买意图吗?是的,它能。但如果你不知道哪些数据最为重要,以及如何利用数据改善业务,试图弄清楚如何利用数据预测购买意图,从一开始就是事倍功半。
数据如何提供帮助?
你肯定可以通过数据确定消费者处于购买历程的哪个阶段,前提是你知道如何获得正确的数据。事实上,如今有很多公司都在用自己的数据解答这个问题。
例如,有些公司会在自己的(第一方)网站上追踪访客,如果发现访客在公司网站上浏览了某些特定的页面,或者查找了某些特定信息,尤其是那些重复访客,公司就会对这种购物活动作出适当的反应。他们也能利用电话交谈期间收集的数据点来改善消费者的购物体验。
只要善用软件解决方案,就可以很轻松地部署这些战术。问题在于,跳出你所拥有的网络资源和品牌直接互动范畴后,对于外界所发生的所有动向,你毫无了解。现在,大家一定都从各方信源(包括经常被引用的Sirius Decisions)听说了一个惊人的数字:消费者的购买决策过程有67%都是在网上进行的。实际上,消费者在作出购买决定之前,不仅会搜索你的品牌官网,还会搜索竞争对手的网站和第三方的资源,以便多方了解信息。
例如,销售数据分析公司Jornaya的研究显示,在抵押贷款行业,平均而言,最后转化为贷款客户的消费者在提交申请之前有四个行业接触点,其中三个是访问不同的网站,这说明抵押贷款客户在填写申请表之前查看了多家网站。
另外,我们的研究显示,只看抵押贷款相关的第三方网站,在最后转化为客户的消费者中,超过半数(60%)的人在填写申请表之前,至少访问第三方网站两次,30%的人访问四次以上。
获取更广泛的数据来了解整个购买历程
很多营销人员没有想到这一点的一个原因,就是他们根本不知道自己对购买历程的视野是可以扩大的。他们从未获取过品牌自身视角之外的数据。而现在,依靠新的技术,越来越多的公司开始深入了解整个购买历程。第三方的购买意图数据将一个全新的世界呈现在营销人员眼前。如果不利用这些可获得的数据,企业可能会面临业务损失。
让我们来看一个真实的例子。最近我想买一辆汽车,在作出购买决定之前,总共花了大概四个月时间选车。我先是仔细查看了Kelly Blue Book和Cars.com等几家不同的网站,最后决定买一辆讴歌。直到我的网上调查阶段快要结束时,我才访问了本地讴歌经销商的网站,看看我想买的车型有哪些颜色和座椅面料可选。此时我提交了一份网络表格,向本地讴歌经销商询问有关信息。经销商给我发了一封邮件,告诉我这款车型有哪些颜色。第二天,我在二手车交易网站Carsense上购买了一辆别人用过的讴歌。
从本地讴歌经销商的视角来看,我只是问了一下,没有表现出强烈的购买意图。也许他们本可以猜到,我之所以想知道可选颜色,是因为我处于购买历程的决定阶段,但仅仅根据来自于他们第一方网站的有限信息来判断,这一点并不那么明显。
如果经销商获取了所有的可用数据,了解了我的整个购买历程,他们就会知道,我是经过几个月的挑选后,才在他们的网站上查看可选颜色的。如果讴歌经销商知道我在提交网络表格当时的前一周,每天都泡在第三方网站上选车,结局说不定就大不一样了
如果他们对我的购买历程有更多了解,看到了购买意图的所有确切信号,就能够以大为不同的方式对待我的询问。他们本可以给我打电话,通过可观的折扣、很低的车贷利率或者其他方法来赢得我这位客户。
另外,从讴歌有限的第一方视角来看,他们只知道我对讴歌感兴趣。但实际上,在购买历程的头几个月,我只是想买“一辆车”,并不是专门奔着讴歌而去。我花了几个月时间,才把选择范围缩小到讴歌。如果一个品牌只通过第一方视角去了解消费者,就称不上是真正地专注于满足消费者的需求(即挑选合适的车型),而是专注于满足与自家公司有关的消费者需求(即挑选合适的讴歌车型)。
从上图可以看出,讴歌经销商只看到了我购买历程中的第八步。如果讴歌经销商能够看到我的整个购买历程,他们就能更早地接触我,帮助我更快地锁定讴歌,并在此过程中培养与我的关系,这样一来,当我到了最后的决定时刻时,我更可能到他们那里去购买二手的讴歌。
另外,由于我是从Carsense网站购买,因此讴歌经销商误以为我最后没有买(因为他们无从知道我在Carsense网站上的购买)。这会导致心怀好意但耳目闭塞的营销人员对我作出错误结论。
想要了解购买意图,哪些数据至关重要?
了解消费者购买历程的三个最重要的参数是:
时效性:消费者是否在近期表现出购买兴趣?
频率:消费者多久表现一次购买兴趣?
参与度:消费者自己做的调查有多深入?
只要掌握了这三个参数,就能基本定位每位消费者当前所处的购买历程阶段——是处于注意(大体知道)、兴趣(调查众多选项)、决定(缩小选择范围)还是行动(做出购买行为)阶段。
如何利用购买意图
确定了消费者处于哪个阶段后,便可以决定采取何种策略和技巧,比如向处于决定阶段的消费者提供诱人的特别优惠。
消费者购买意图的理念在于,如何在与消费者进行互动或者有机会与他们互动时加以判断。如果你能确定他们在购买历程中的位置,那么你可以开展更加合理的对话,以便得到你想要的结果。
例如,如果是你抵押贷款机构,正在跟一位处于购买历程早期阶段的潜在客户互动,数据可能揭示这位消费者处于买房过程的初期,他正在关注贷款利率,但还没有看过任何房源。如果你有了这些数据,你就可以对这位消费者采取非常具有针对性和说服力的营销方法,比如向他提供相关知识的下载链接和对刚刚启动购买历程的人来说有帮助的其他内容,以此培养与他的关系。你知道不能经常给他打电话强行推销,因为信号明确显示他只是在寻找初步信息。
另一方面,如果你有一位潜在客户已经签订了购房合同,那么你可能需要全力以赴地进行强行推销,让他相信你比竞争对手更好,甚至可能给他提供特别优惠。
把购买意图数据应用于你的现有客户群
任何向消费者提供产品的公司都知道,就像购买历程会分为几个阶段一样,消费者转化为客户的过程也会分为几个阶段,通常为:
首先,消费者完全不知道某个品牌
其次,他知道了这个品牌,但还没有进行过互动
然后,他进行了互动并成为了客户
最后,该公司要努力维系他这位客户
与维系阶段同时存在的,是该公司试图进行追加销售和交叉销售,向他推销其他的产品或服务
想要做一名成功的营销人员,你必须明白失去客户的代价,所以你才要不断地优化和充分利用客户数据,使他们成为你的忠实客户。
对于识别成熟的交叉销售机会来说,购买意图数据是非常宝贵的资源。比如你是保险公司,有一群房屋保险客户。购买意图数据能够让你知道,其中有些客户想买一辆新车。如果你知道这些客户想买新车,你就会知道这是向他们销售汽车保险、提供复合保险折扣等等的良机。这不仅是一个交叉销售的机会,也是一种维系客户的策略,因为与其他保险公司合作的汽车经销商可能试图把你的竞争对手推荐给他们,为竞争对手挖走你的现有客户打开方便之门。
说到客户维系,让我们来看看另一个例子:如果你是电信公司,有一群客户将在明年搬家,你怎么保证到时候他们会继续考虑使用你的服务?如果购买意图数据显示这些客户打算搬家,那么你可以向他们提供一些特别优惠,好让他们在搬家后继续使用你的服务。
总结
当你了解了消费者的整个购物历程并充分利用了你获得的数据时,你就对消费者有了最深刻的认识。但想要对消费者有最深刻的认识,唯一方法是不再局限于狭隘的第一方视角。一旦加深了对消费者的认识,你就能作出更加明智的决定,采取更加恰当的措施,从而得到更好的结果。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05