挖掘网站用户信息(第1页)
在当今快节奏的经济中,企业必须能够通过网站开发并挖掘增值数据,并将这些数据与网下信息结合,共同提供给经理人,促使他们从"分数统计"转变为战略分析。
如果你的企业采用多渠道分销或沟通方式,就必须检查跟各种直接(信函、电话、电子邮件等)和间接(分销商、零售商等)渠道相比,自己的网站成效如何。你不能因为收入大于成本,就判定网站是盈利的;而是要根据顾客的喜好和经营政策,鼓励运用更高效的渠道来创生收入。随着顾客接触点的增多,顾客分析的重点从察觉销售量转变为了解趋势。
明确自己目标
显然,当你通过网站收集并分析数据时,必须考虑到更精细的网站设计、更大的流量以及渠道扩充所带来的更多复杂情形。你再也不能只依赖日志文件的数据。
传统的直复营销原则可在此助你一臂之力。它们能帮助你懂得定义数据的意义。数据定义是分析的第一步,可借此跟踪个体行为,构建回应和盈利模型,建立顾客类别并估计其终生价值。
将直复营销原则应用于网站的主要问题是,这些原则是在严格受控的环境中演化而来的。网站用户自己选择搜索引擎、链接、广告或其他媒介。他们随时随地进入或离开网站,并决定自己看什么。用户,而非网站掌握着控制权。这意味着,事实上可以存在无限多的数据元素变化,虽然变化有利于分析,变化过多就变得没有意义了。而且,存储每个可能出现的变量导致记忆太多数据,耗费太多的处理时间。
这是否意味着直复营销原则在互联网上无用武之地?不是,这意味着必须在网站的概念化和设计阶段,主动扩展并应用这些原则。
要实现这个目标,需要三个基本步骤:界定目标和关键行动;界定用户标准;根据顾客状况加以分类。
知道自己的目标是了解应收集哪些数据并如何定义数据的核心。但是,确定衡量哪些行为更为重要,因为目标比行动更容易重叠。目标重叠的原因在于,每个公司都需要完成类似的东西,并了解谁是顾客,如何跟踪网上浏览和购物习惯,如何管理内容,如何改变广告和促销策略,以及如何建立个人化服务。
界定顾客行为
但是,虽然每家公司都需要这些知识,各个企业都根据自身的理念和价值以不同方式加以获取。只有当你确定哪些行动在帮助实现企业目标方面是独特而关键的,并了解如何衡量其影响后,才能最终创建差异化。
考虑以下几类顾客:如果Jeff去年买了某件商品,我们称其为"顾客"。但如果他在8年前买了点什么,又该如何?
Rick3个月前买了个东西,但又把它退了,并拿回了货款。他还是"顾客"吗?
而Tina呢,她跟Rick同一天买了件东西,没有退还商品,却要求退款。她又算什么呢?
别忘了Douglas,他为步行机付了第一期款,然后就音信皆无。
还有Tom和Al这两位新顾客,他们刚收到第一个邮购商品,没及时付款,却已经从企业网站上又订购了一件商品。
虽然每种定义各有所长,同样显而易见的是,将来依据它们而做的分析结论也将会千差万别。最简单的解决办法是确认一种定义。但要是半年后你改变想法了,该怎么办?问题的核心是,仅知道个体顾客特征是不够的,了解其行为才真正重要,我们要定义他们的行动。
在上面的例子中,每个顾客都实施或省略了某个行动,这些行动的性广告海报设计公司质是可以被捕捉到的。你可以将这种信息存储到某个订单中,并根据订单状态设计不同的顾客处理计划。在多渠道环境中,你需要施行额外步骤,结合来自不同渠道的订单状态信息,指定总体顾客状态分值,以此推动顾客联络战略。
对顾客进行归类
用户动机。如果网站主要以目标为导向,比如搜索网站,在访问量层次上归总数据就很重要。但是,如果网站的目标是测量持久参与度,积累性指标则更为恰当。
用户分类。根据顾客状态,在多个层次上归总数据。
内容。依靠广告和链接获取收入的网站拥有者是归类专家。他们收集拥有共同兴趣的用户,努力将其推销给希望售卖商品给他们的商家。要取得成功,这些网站必须根据内容、接触特定广告的时间长度、点击的链接等指标对访问者加以归总。
不管归总方法如何,你都必须保持指标的一致性。如果你跟踪个体顾客层次上的销售额,你同样应该把成本包括进来。
收集关键数据
针对网上行为,你要去芜存菁。在收集网站数据方面,这个目标就体现为只收集关键的,跟其他数据集合兼容的,并且形式上易于分析的数据。
样本设计 例如,不要收集整个URL地址,而是要根据页面类型或内容类别保存信息。这种方法减少了处理时间,降低了存储的要求,并且更容易确定重要路径。
显然,不了解用户在做什么或看什么,网站管理就无从谈起。将其揭示出来的惟一途径就是直接介入互动流程。所幸的是,这相当容易:所必须做的无非是添加收集哪些数据并在何处存储数据的指令。
这个过程的妙处在于,你是在互动点上收集数据。你可以返回概念设计的步骤1、2和3,应用当时建立的标准帮助自己创立指令,只提取自己想要的数据。这个方法的缺点是,由于没有保留原始数据,你无法在以后确证或调整数据,并且,额外的数据处理可能减慢网站的速度。你收集和掌控的数据越多,对网站性能所产生的潜在负面影响就越大。因此,有关网站建设和数据开发的决策必须同步。
对接受订单并收集用户互动信息的网站来说,一个非常基本的数据库结构可能是这样的:
A数据库接受并返回跟库存相关的信息。
B数据库识别顾客,并根据历史信息,返回顾客定制的内容。
C数据库主要担当容器作用。它接受来自不可识别顾客的点击流以及内容归总。
从技术和分析角度来看,让独立的数据库行使不同类型的工作是有道理的。可以根据其具体目的,调整并优化各个数据库。但当你设计这样一种任务分工时必须谨慎,要确保数据分布在多个数据库上仍是有意义的。重要的是保持类别的一致性。
进行深入分析
糟糕的信息导致糟糕的决策,而缺乏信息导致猜测。人们容易将拥有数据量跟拥有信息量相混淆。遗憾的是,建立数据收集框架,并能够夸耀拥有高质量的数据,并不能让你变得更聪明。但它的确能做到以前力所不能及的事情,那就是建立起对数据完整性、准确性和相关性的信心。这个方法去除了投机因素,尽可能地减少了由于不良数据而造成的糟糕决策。
确立数据的完整性之后,下一步就是深入分析。通常,企业希望了解的头两件事是:如何将预期顾客转变为顾客;如何建立顾客忠诚。这两个目标都需要分析,其结论使得公司能够逐步建立合格顾客条件,引发具体的行动。在传统的直复营销环境中,这些行动首先跟联络策略相关;而在网站背景下,它们还包括个人化的内容呈现。
此时,你才开始收获努力定义网站数据所产生的益处。开发个人化的网站内容或个人化信息,需要对财务、营销、运作和统计信息进行整合。这就意味着要知道顾客看了和做了什么,不仅是在当前的访问过程中,还包括在历史环境中顾客的网上和网下行为。个人化的基础是分类、识别形态并觉察行为的转变。不能全面地观察顾客,你就会陷入猜测--这终归不甚可靠。
人们容易把数据量跟信息质量相混淆。但是,仅仅数据来源、流量和存量的增多并不意味着我们变得聪明了。获取知识需要一个框架,该框架反过来提供所有数据收集和随后分析行动的前提环境。没有这样的框架,即便拥有海量数据,也不会懂得它们的价值。
原文经许可摘自2001年1月30日Intelligent Enterprise杂志(www.intelligententerprise.com)中的The Model Customer一文,作者2001年登记版权。连青松译。
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