数据营销流程，数据化营销之用户营销

　　相比大数据，眼下数据对商家来说可能更直接、更触手可及。其中，数据最直接的运用之一就是营销。通过在营销过程中的数据支撑，我们能够合理的推广、优惠和促成下单。
　　数据营销的核心就是基于用户数据对用户进行针对性营销。基于数据库的营销一般分几种类型：注册的未产生购物车、产生购物车未生成订单、生成订单未付款、无第二次购买、无重复购买、收藏夹用户。基于这些基础的用户数据，我们就可以将用户分类成多种用户群进行用户营销。如果是注册用户并且完成登录的，而自己的系统日志系统做的比较好，那还可以采集到用户的商品浏览信息。
　　有了这些数据基本可以完成相关的数据销售动作。大体可以分成三步：激活新用户、完成订单付款、防止用户流失。先根据业务的流程分析下用户的生命周期，从引流开始到离开。一般的流程是这样的：引流、注册、购物车、订单、付款、重复购买、体验服务、流失。这样的流程中，只要增加任何一个点的转化率，都可能增加销售。
　　激活
　　新用户的增量是衡量一个网站潜力的非常重要的因素。按照用户的贡献来计算的话，用比较粗暴的方式来算，就是：人均贡献额总的销售额总的消费人数总的销售额总的注册人数注册消费转化率。
　　对一个稳定的网站，他的风格、商品价格、商品品质、引流渠道是一定的，基本就确定了网站的目标群体在哪里。进一步看，网站内部的转化率（从注册激活，付款率，重复购买率）这些数据也基本都是稳定。除非你修改了一些购物流程，支付流程和商品陈列等东西，否则变化不会太大。基于这样的假设，那你的总注册人数就是个很关键的指标。（PS：如果你想不通，看看淘宝的注册用户增长和销售增长的曲线，这就是用户红利。）
　　当用户完成了注册时，你就有了相关的联系方式，一般的都是邮箱，有更清晰的会有电话。如果是社交类登陆的话，会更好，这样的消息推送的成本低点。新注册未产生销售的用户，一般的做法是用折扣信息来完成首单来完成。原因很简单，有时候折扣可能会让你首单亏本，但是你有了以下信息：用户的联系方式，具体收货地址（很可能就是他的生活的地方，用作区域营销用），而更重要的是首单体验，这个非常重要，就像走过一次的路，下次再走比较容易。而对整个购物流程来说，完成一次购买最复杂的地方是折扣。
　　催付
　　催付分两个部分，一般的购物流程分选择、支付两块：支付部分有的是从收藏开始，到购物车、到订单，有的直接从未付款订单开始。这个取决于自己的系统，只要记录了相关的数据，对未付款订单进行简单的催付即可。（当然，如果你感觉真不够可以送点福利过去）。催付只需要控制时间即可，比如1天、7天、30天进行催付，对应不同的策略，1天只是提醒、7天送积分、30天送现金券之类。
　　也可以对不同级别的用户进行催付，用户的分类就是累积消费金额较高、最近频次比较多的、单个订单金额较大的，这样对应的催付可以设置不同的现金券。催付的渠道也可以设置，比如利用聊天软件、短信、邮箱、我的账户完成。
　　购物车的部分是快速生成订单并完成支付，用相关的折扣券效果比较好，还可以利用恐吓式营销。比如购物车商品的提价，针对那些购买了一些特价商品的。比如下架，当有些商品库存较少时，提醒就要下架，马上要其付款。
　　还有个部分是是收藏列表，收藏列表一般的作用是什么？无外乎几点，1。关注的商品，想要的。2。比较，已经大体的方向，选几个商品进行比较价格，款式等。从这个里面大体可以分出几个点：类目偏好，价格偏好。有了这些点，可以做一个很牛的动作，对收藏比较多的某类、某个商品做整体促销，设计价格折扣，然后再根据目标人群再进行相关的调整。
　　分类
　　购买过1单的用户已经对你的网站有了基本的了解。从网站购物，到支付、收货，及相关商品的质量，有了初始印象，就可以进行相关的用户分群营销了。基本的用户群可以分成以下几种：
　　1。类目偏好。或者更准确的说是商品偏好，这个用户只在你这个网站卖的商品，比如我比较喜欢在淘宝买小玩意，在当当买书，在米兰网买服装，每个人对每个网站买什么一般都有固定的偏好。特别是经常网上购物的。可以从网站浏览的商品、收藏、购物车、购买的商品就基本可以分析出来。
　　2。价格偏好。从类目的价格分布和购买、点击的商品的价格进行对比，基本能分析出用户的价格偏好。还有使用折扣券的情况，积分的情况，这是利用现有折扣进行的。例如，如果有人对商品价格敏感的，就完全可以使用运费的费用调节；再比如，运费是服务范畴，而商品是实物范畴，有很多人喜欢付10块钱的运费买20块的商品，这是买服务。而你直接30块包邮的话，他就感觉贵了。这些需要一些价格的AB测试，目的是测试用户看重的是商品，还是服务。
　　3。节假日偏好。这种偏好的人是比较懒的。节假日偏好只所以产生是无外乎几点：1。节假日会做一些打折，往往折扣力度比较大。2。商家会把相关的商品按照各种主题准备好，然后划分各个类型。有了这两点，商品好找，又打折，自然有很多懒人在等待。这种人往往是前两种的结合体，而刚好节假日满足了它们的诉求，所以有了这样的群体。可是商家惯用的伎俩就是提价打折，尾货处理等。运气好可能碰到商家是用流行品做引流做活动的。
　　挽留
　　挽留是指原来购买的用户不再购买了，对用户进行的挽留式营销。一般会有1月，3月，6月的做法，不同的品类和平台对应的时间不同，换句话说就是不同的类目和平台的用户生命周期不一样。类似淘宝服装类的女性用户一般会比淘宝服装的男用户活跃，1个月不登陆女性用户可能就流失了，男性用户可能是正常的。所以，这个可以根据平台和类目的属性进行考虑。
　　我们可以设定一个大概的阈值，当超过了某个设定值后，就要做挽留措施了。挽留措施一般是推荐新品、积分使用、折扣券提醒、相关的挽留活动。对于那些平台数量比较大的，可以设置挽留用户的专区进行营销，主要方式是不同分群的用户，用对应的高质量的商品进行吸引，然后利用对应的折扣、服务等去换回，这样会比较精准。
　　还有比较犀利的做法是积分直接兑换现金券进行消费，积分到消费比较远，如果直接兑换现金券，会让人觉得变现，而增加粘性。想想微信红包，直接发红包导致了几百万的银行卡绑定，还是说明有这样的心理的人是很多的。
　　总结
　　针对用户的数据营销一般是分上面几步了，上面分享的是几个思路，主要的是根据用户的生命周期进行设计，具体实施可以根据不同的平台类型来实施，因为大家的商品结构不一样，价格区间不一样，对应的用户人群也会很大的差异。这样具体实施的商品选择，用户分类、主要的方式都需要根据自己的情况而定，基本的就是用户、商品这两块要搞清楚。不管是用商品分析到用户分析，还是用户分析到商品分析来做，最后肯定是两块都比较熟悉，才能比较完整的控制营销。
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