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看亚马逊如何运用用户行为数据

  整理和总结了春节前听的一次分享。亚马逊(Amazon.com)在利用户数据实现精准营销的方面有很多值得学习的地方。用户在使用亚马逊网站的过程中,很多行为都会被记录。亚马逊根据这些数据,不断勾画出每个用户的特征轮廓和需求,并以此为依据进行精准营销。

用户行为数据的收集

  用户一般的购物流程:搜索了什么,看了哪些产品的详细介绍,最终购买了什么产品,都会被亚马逊记录下来。其他用户历史购买行为也在这里派上了用处,成为有利相关推荐。因为用户做购物决策的时候,也想知道其他人都看了什么,买了什么。

相关推荐:其他用户都买了什么?

  除了用户购买行为数据外,亚马逊还会搞一些活动来“勾引”用户说出喜好和需求。比较典型的活动就是投票。例如下面关于是否喜欢情人节的投票。多数喜欢情人节的用户是热恋中的人,亚马逊可能会推荐各种礼物,如情侣装,戒指,鲜花等。失恋和单身的人一般不喜欢情人节,亚马逊推荐失恋疗伤的书籍,如游戏机之类自娱自乐的的商品。

是否喜欢情人节的投票 

  当然如果,用户对于投票的热情不高,亚马逊甚至会砸钱来“勾引”用户说出自己的喜好。一旦用户投票了,其观点、倾向、或者兴趣爱好就暴露了。换句话说,这个用户就被亚马逊打上“标签”了。  

有奖投票

整合用户行为数据实现精准营销

  光光收集用户行为数据还只是第一步,亚马逊强大之处在于它可以整合用户行为数据和喜好,并挖掘用户的潜在需求。对有相同特征的用户作定向、精准的营销。如果韩寒的新书上市了,亚马逊如何做一期推广EDM(邮件营销)呢?

  首先,从用户购买行为数据中筛选出曾购买了韩寒写的书的用户。仅仅只有这些用户是我们的营销目标么?别忘亚马逊还收集了用户的一些非购买行为数据。对了,再加上在网站举行的关于“喜欢韩寒还是郭敬明”的投票中选择韩寒的用户。这样就行了么?当然不是,亚马逊还要分析这类有什么共同特征,从而为他们定制适合的促销方式。如果他们的购买行为数据显示,他们选择最便宜送货方式的比例要比整体的用户群体高。这说明这群用户对于运费价格比较敏感。好了,这次推广的目标人群和主题可以确立了。连邮件标题你都可以想出来了——韩寒新书(免运费)。

  当然,这一切还没结束。目标用户收到邮件后,是否打开了邮件,是否点击了邮件中的链接到达了促销产品的Landing Page,这些行为都会被记录下来。整个促销推广活动而言,这样可以统计活动的效果,为下次评估类似促销的活动提供历史依据。就个体用户数据收集而言,还可以用来统计这个用户对于特定主题和特定促销方式的接受程度。这样的数据可以用来决定有类似的主题或者促销方式是否还发邮件给这个用户。因为失败的营销也会给用户带来不好的用户体验,从而让网站蒙受损失,生气的用户可能下次直接把亚马逊的邮件直接放到垃圾箱里。

  1. 善为
    2010年3月7日23:26 | #1

    基于个人行为积累的庞大的数据库,制定精准营销,这个是否应该属于商业智能?

  2. 呆聋瞎
    2010年3月8日09:07 | #2

    我觉得这个问题的答案不是“是”与“否”。用户研究和市场研究或者BI (商业智能)就使用的方法层面来讲基本没有区别。比如用户研究和市场研究都做用户访谈。大家也都搞定量的数据分析或者挖掘。其实重要的不是大家的职位叫什么名字,而在于大家做的事是否能给用户带来价值,帮助企业完成商业目标。

  3. 一根弦
    2010年3月8日09:20 | #3

    基于用户的行为推导潜在购买意识,亚马逊这块做得的确很细、很到位,不过后面也提到的,一定要跟踪用户接收邮件后面的行为操作,否则便会引起用户的反感。

  4. 2010年3月11日21:47 | #4

    This is a very good real-life example to show how to make use of behavioral marketing and data analysis. Did they say what kind of tracking system they are currently using?

  5. 呆聋瞎
    2010年3月12日08:42 | #5

    Sorry,I haven’t got much inforamtion about this. ^^

  6. 2010年3月13日14:19 | #6

    呵呵 web分析挖掘出的数据都被这么使用了

    我也在做一些web分析,不过多数时间都是在辨别广告营销的效果,网站内容是否达到预期,以及收集网站访客的浏览轨迹。我们也做过尝试,包括推广渠道的优化,内部页面促销信息根据收集到的数据进行调整。已经取得了很好的效益,但是像文里所说如此大规模的数据挖掘、关联、筛选,对目前所有的web分析从业者来说还都是天方夜谭的事情,期待有一天国人也能做到!

    博主的文章很受用!谢谢

  7. 2010年3月23日15:56 | #7

    嗯 数据分析挖掘只是工具

    其实关键是后面的思想 但是目前似乎看到的一些案例都是本末倒置了

    学会怎么使唤数据挖掘这把锤 就到处去找钉子

  8. 2010年3月23日15:57 | #8

    呆聋瞎 :
    我觉得这个问题的答案不是“是”与“否”。用户研究和市场研究或者BI (商业智能)就使用的方法层面来讲基本没有区别。比如用户研究和市场研究都做用户访谈。大家也都搞定量的数据分析或者挖掘。其实重要的不是大家的职位叫什么名字,而在于大家做的事是否能给用户带来价值,帮助企业完成商业目标。

    补充一下 你的博客文章不多但很有价值

  9. 安德鲁西亚
    2010年3月25日17:25 | #9

    呵呵,是的,用户行为数据以后将是平台最宝贵的资源。但这个前后台的设计上就要考虑,前端的产品能保证让用户留下足够多的“足迹”,而后台能及时提取出这些数据并分类,应该还要有相关的平台来做得完整的精准营销,如EDM系统

  10. 2010年5月11日20:22 | #10

    很有价值,拜读了。特别是通过投票的方式添加“标签”。

  1. 2010年3月8日09:57 | #1
  2. 2010年3月12日11:54 | #2
  3. 2010年4月9日22:24 | #3
  4. 2010年4月29日21:24 | #4