大数据环境下 O2O 电商用户数据挖掘的应用

O2O 电商用户数据挖掘应用,通过数据深度分析,挖掘出用户的行为特征、消费习惯和兴趣焦点,让 O2O 电商各参与者获得具有极大价值的知识. 面向 O2O 电商平台,O2O 电商用户数据挖掘可以帮助平台制定更加精准有效的营销策略;面向 O2O 商家,大数据挖掘可以使线下商家实时掌握市场动态并迅速做出应对;面向 O2O 用户,大数据挖掘可以帮助 O2O 平台及 O2O 商家为其提供更加及时、经济和个性化的服务.

对 O2O 平台来说,用户数据挖掘代表着更细化的市场、更精准的用户行为预测、更精确的用户需求. 通过收集、加工和处理涉及用户消费行为的大量信息,确定特定用户群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求,进而推断出相应用户群体或体下一步的消费行为,然后以此为基础,对所识别出来的用户群体进行特定内容的定向营销,这与传统的不区分用户对象特征的大规模营销手段相比,节省了营销成本,提高了营销效果,提升了平台的价值和锁住大量高粘度的消费者,进而能争取到更多的商家资源. 此外借助数据挖掘,O2O 平台还可以有效的、低成本的识别高价值用户,将这些用户与其它普通用户区分出来,针对他们的特点进行特别服务以获得更高的收益.

大数据环境下 O2O 电商用户数据挖掘的应用

O2O 电商平台的转化率. 在用户登陆平台的操作数据中挖掘用户访问页面的统计信息,发现用户访问的模式,可为优化 O2O 平台提供决策借鉴. O2O 平台网站可以根据挖掘出的访问者特征与下单规律来设计和修改网站结构和外观,O2O 平台可以把具有一定支持度和信任度的关联产品与服务摆放在一起以助销售. 此外通过挖掘 O2O 平台的用户浏览数据,可以发现用户访问页面的相关性与用户的期望位置,O2O 平台可以分别在密切相关的网页之间增加链接以及为主要的期望网页位置建立导航链接,并合理的安排服务器网页预取和缓存策略,减少服务器响应延迟时间,提高用户浏览的满意度.

通过对用户 O2O 数据进行挖掘来分析用户行为,O2O 平台可以发现、锁定、留住用户. 这些分析包括客户群体划分、背景与兴趣分析、交叉销售以及客户流失分析. 通过对用户行为分析,可以发现潜在的消费者,并且针对其行为特征锁定用户群体以提供个性化服务,获得高粘度的 O2O 用户. 网店转让平台的数据显示,来自社会网络的用户数据在预测客户流失和推荐销售方面十分有效,比如用户如果知道其关注的铁杆好友已购买某 O2O 服务并高度点评后,他自己就很有可能也关注该 O2O 平台及其服务,这就有助于 O2O 平台发现并进一步锁定潜在客户.

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