客户分析:电商巨头的秘密
Posted: Sat Dec 28, 2024 9:38 am
正如预料之中的那样。网络的网络解构了形式和内容,颠覆了理论,打开了过去难以想象的大门。无论是拉斯韦尔的功能主义结构主义所塑造的媒体力量,还是皮下注射针的单向操纵,以及任何其他理论,都没有在互联网革命中幸存下来。
现在,信息比以往任何时候都更加民主化,媒体和机构不再拥有以前的权力。这一变化使得商业放弃了伯尼安式的专制主义,采取了更加务实和定性的方法。
现在,网络并不是一剂神奇的药水。他们的食物过去和现在都是数据。由此诞生了目标意识、声誉和企业社会责任的源泉。在接下来的十年中,它将塑造客户分析的基础。
对巨大利益的痴迷
顾客进入商店,四处走动,挑选一些衣服,最后进入试衣间。从您的旅程、您最终购买的物品以及您最终留下的物品中,公司将能够提取非常有价值的信息来分析趋势、成功和错误。
互联网的迁移使公司本身无法了解自己在想什么或买家 荷兰 Telegram 手机号码列表 的品味是什么。为了克服这一障碍,唯一能够提供一定透明度的工具是分析。cookie、在网站上花费的时间、跳出率、潜在客户转化率和阅读其他指标。
在零售机构中,“视觉营销部门观察到顾客从上到下分析货架,因此他们得出结论,加热区是货架的最高部分,因此他们就在那个地方放置促销商品, ”他们从DataCentric解释道。
电子商务企业将这种做法转移到网络热图的处理中。 “观察访问者点击的位置以及他们向下滚动的程度,以就其登陆页面的设计做出决定。”
面对着几代人的优先事项进一步远离物质和商业、饱和的市场以及互联网固有的过期,对解读公众的痴迷只增不减。也就是说,公司不再销售产品,而是销售独特的体验,满足消费者甚至不知道的需求。
分析营销已经成为一个独立的学科,相关部门的投资也被数据分析的向心效应所吸引。但这对于 初创公司和中小型电商公司来说意味着什么呢?
媒体和处方声音都一再坚持大数据的教条;与分析的侦探过程相关的数据和数学规划的重要性。然而,预算有限的企业家仍然可以通过不一定有数据支持的功利主义方法取得成功。
Kantar预计,到 2025 年,电子商务将占消费市场的 10%,并在全球范围内创造约1700 亿美元的收入。这种现象更多地可能是由于对未来不断报告的“错失恐惧症”(FOMO)造成的,而不是由客户分析所倡导的客户-公司方法造成的。
因此,与该领域相关的学科只能被理解为能够优化公司资源的附加值。与一些专家提出的成为电子商务一部分的强制付款票无关。
而加入数据趋势的错误正在导致许多企业在收集信息时却不清楚如何提取价值或应用与目标一致的措施。为了避免这种情况,我们必须超越陈词滥调的“公共操纵”。
现在,信息比以往任何时候都更加民主化,媒体和机构不再拥有以前的权力。这一变化使得商业放弃了伯尼安式的专制主义,采取了更加务实和定性的方法。
现在,网络并不是一剂神奇的药水。他们的食物过去和现在都是数据。由此诞生了目标意识、声誉和企业社会责任的源泉。在接下来的十年中,它将塑造客户分析的基础。
对巨大利益的痴迷
顾客进入商店,四处走动,挑选一些衣服,最后进入试衣间。从您的旅程、您最终购买的物品以及您最终留下的物品中,公司将能够提取非常有价值的信息来分析趋势、成功和错误。
互联网的迁移使公司本身无法了解自己在想什么或买家 荷兰 Telegram 手机号码列表 的品味是什么。为了克服这一障碍,唯一能够提供一定透明度的工具是分析。cookie、在网站上花费的时间、跳出率、潜在客户转化率和阅读其他指标。
在零售机构中,“视觉营销部门观察到顾客从上到下分析货架,因此他们得出结论,加热区是货架的最高部分,因此他们就在那个地方放置促销商品, ”他们从DataCentric解释道。
电子商务企业将这种做法转移到网络热图的处理中。 “观察访问者点击的位置以及他们向下滚动的程度,以就其登陆页面的设计做出决定。”
面对着几代人的优先事项进一步远离物质和商业、饱和的市场以及互联网固有的过期,对解读公众的痴迷只增不减。也就是说,公司不再销售产品,而是销售独特的体验,满足消费者甚至不知道的需求。
分析营销已经成为一个独立的学科,相关部门的投资也被数据分析的向心效应所吸引。但这对于 初创公司和中小型电商公司来说意味着什么呢?
媒体和处方声音都一再坚持大数据的教条;与分析的侦探过程相关的数据和数学规划的重要性。然而,预算有限的企业家仍然可以通过不一定有数据支持的功利主义方法取得成功。
Kantar预计,到 2025 年,电子商务将占消费市场的 10%,并在全球范围内创造约1700 亿美元的收入。这种现象更多地可能是由于对未来不断报告的“错失恐惧症”(FOMO)造成的,而不是由客户分析所倡导的客户-公司方法造成的。
因此,与该领域相关的学科只能被理解为能够优化公司资源的附加值。与一些专家提出的成为电子商务一部分的强制付款票无关。
而加入数据趋势的错误正在导致许多企业在收集信息时却不清楚如何提取价值或应用与目标一致的措施。为了避免这种情况,我们必须超越陈词滥调的“公共操纵”。