京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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与你的现有客户群
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
在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11