科技: 人物 企业 技术 IT业 TMT
科普: 自然 科学 科幻 宇宙 科学家
通信: 历史 技术 手机 词典 3G馆
索引: 分类 推荐 专题 热点 排行榜
互联网: 广告 营销 政务 游戏 google
新媒体: 社交 博客 学者 人物 传播学
新思想: 网站 新书 新知 新词 思想家
图书馆: 文化 商业 管理 经济 期刊
网络文化: 社会 红人 黑客 治理 亚文化
创业百科: VC 词典 指南 案例 创业史
前沿科技: 清洁 绿色 纳米 生物 环保
知识产权: 盗版 共享 学人 法规 著作
用户名: 密码: 注册 忘记密码?
    创建新词条
科技中国——欢迎光临全球最大的互联网博物馆
  • 人气指数: 6336 次
  • 编辑次数: 1 次 历史版本
  • 更新时间: 2012-01-09
明天
明天
发短消息
相关词条
非对称营销
非对称营销
对话营销
对话营销
社会认同营销
社会认同营销
向上营销
向上营销
精神营销学
精神营销学
推荐词条
希拉里二度竞选
希拉里二度竞选
《互联网百科系列》
《互联网百科系列》
《黑客百科》
《黑客百科》
《网络舆情百科》
《网络舆情百科》
《网络治理百科》
《网络治理百科》
《硅谷百科》
《硅谷百科》
桑达尔·皮查伊
桑达尔·皮查伊
阿里双十一成交额
阿里双十一成交额
王健林电商梦
王健林电商梦
陌陌IPO
陌陌IPO
最新词条

热门标签

微博侠 数字营销2011年度总结 政务微博元年 2011微博十大事件 美国十大创业孵化器 盘点美国导师型创业孵化器 盘点导师型创业孵化器 TechStars 智能电视大战前夜 竞争型国企 公益型国企 2011央视经济年度人物 Rhianna Pratchett 莱恩娜·普莱契 Zynga与Facebook关系 Zynga盈利危机 2010年手机社交游戏行业分析报告 游戏奖励 主流手机游戏公司运营表现 主流手机游戏公司运营对比数据 创建游戏原型 正反馈现象 易用性设计增强游戏体验 易用性设计 《The Sims Social》社交亮 心理生理学与游戏 Kixeye Storm8 Storm8公司 女性玩家营销策略 休闲游戏的创新性 游戏运营的数据分析 社交游戏分析学常见术语 游戏运营数据解析 iPad风行美国校园 iPad终结传统教科书 游戏平衡性 成长类型及情感元素 鸿蒙国际 云骗钱 2011年政务微博报告 《2011年政务微博报告》 方正产业图谱 方正改制考 通信企业属公益型国企 善用玩家作弊行为 手机游戏传播 每用户平均收入 ARPU值 ARPU 游戏授权三面观 游戏设计所运用的化学原理 iOS应用人性化界面设计原则 硬核游戏 硬核社交游戏 生物测量法研究玩家 全球移动用户 用户研究三部曲 Tagged转型故事 Tagged Instagram火爆的3大原因 全球第四大社交网络Badoo Badoo 2011年最迅猛的20大创业公司 病毒式传播功能支持的游戏设计 病毒式传播功能 美国社交游戏虚拟商品收益 Flipboard改变阅读 盘点10大最难iPhone游戏 移动应用设计7大主流趋势 成功的设计文件十个要点 游戏设计文件 应用内置付费功能 内置付费功能 IAP功能 IAP IAP模式 游戏易用性测试 生理心理游戏评估 游戏化游戏 全美社交游戏规模 美国社交游戏市场 全球平板电脑出货量 Facebook虚拟商品收益 Facebook全球广告营收 Facebook广告营收 失败游戏设计的数宗罪名 休闲游戏设计要点 玩游戏可提高认知能力 玩游戏与认知能力 全球游戏广告 独立开发者提高工作效率的100个要点 Facebook亚洲用户 免费游戏的10种创收模式 人类大脑可下载 2012年最值得期待的20位硅谷企业家 做空中概股的幕后黑手 做空中概股幕后黑手 苹果2013营收 Playfish社交游戏架构

目录

向上营销、交叉营销与关联推荐编辑本段回目录

我们会发现很多网站都具备了内容推荐的功能,不仅是像B2C电子商务类的卓越的图书推荐,也包括兴趣类网站像豆瓣的豆瓣猜等。这类功能无疑在帮助用户发现需求,促进商品购买和服务应用方面起到了显著性的效果。那么这类的推荐是怎么得到的呢?其实跟网站数据分析不无相关,我们可以来简单看一下它的原理和实现。

关联推荐在营销上被分为两类:

向上营销(Up Marketing):根据既有客户过去的消费喜好,提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或者用途的产品或服务。

交叉营销(Cross Marketing):从客户的购买行为中发现客户的多种需求,向其推销相关的产品或服务。

向上营销是基于同类产品线的升级或优化产品的推荐,而交叉营销是基于相似但不同类的产品的推荐。举个简单的例子,可以看一下苹果的产品线:

当你购买一个ipod nano3的时候,向你推荐升级产品nano4、nano5或者功能类似的itouch就叫做“向上营销”;而推荐Iphone、Mac或ipad的时候就是“交叉营销”了。

而关联推荐在实现方式上也可以分为两种:以产品分析为基础的关联推荐和以用户分析为基础的关联推荐。产品分析的关联推荐指的是通过分析产品的特征发现它们之间的共同点,比如《Web Analytics》和《Web Analytics 2.0》的作者都是Avinash Kaushik,而且书名都包含Web Analytics,都是网站分析类的书籍,同时也可能是同一个出版社……那么基于产品的关联就可以向购买了《Web Analytics》的用户推荐《Web Analytics 2.0》。而基于用户分析的推荐是通过分析用户的历史行为数据,可能会发现购买了《Web Analytics》的很多用户也买了《The Elements of User Experience》这本书,那么就可以基于这个发现进行推荐,这种方法就是数据挖掘中的关联规则(Association Rules)挖掘,其中最经典的案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事。

目前很多的关联推荐还是基于产品层面的,因为实现上更为简单(对于网站而言,产品数据明显少于用户行为数据,而且可能相差好几个数量级,所以分析工作就会轻很多),基于产品的推荐更多地以上面所述的两种营销手段来实现,更偏向于传统的“推式”营销(个人对这种营销方式比较没有好感,尤其“捆绑销售”之类)。

基于用户行为分析的关联推荐

所以个人更偏向于基于用户分析的实现方式,这样更有利于发现用户的潜在需求,帮助用户更好的选择它们需要的产品,并由用户决定是否购买,也就是所谓的“拉式”营销。通过向用户推荐产品或服务,激发用户的潜在需求,促使用户消费,更加符合“以用户为中心”的理念。所以下面主要简单描述下以用户行为分析为基础的关联推荐,无论你是电子商务网站或是其他任何类型的网站,其实都可以实现这个功能,只要你具备以下前提:

1、 能够有效地识别网站用户;

2、保留了用户的历史行为数据(点击流数据(clickstream)或运营数据(outcomes));

3、当然还需要一个不错的网站数据分析师。

这里以电子商务网站为例来说明一下关联规则的具体实现。目前大部分电子商务网站都提供用户注册的功能,而购物的用户一般都是基于登录的条件下完成的,所以这里为用户识别提供了最为有效的标示符——用户ID(关于用户识别的方法,请参考这篇文章——网站用户的识别);同时网站会把所有用户的购物数据储存在自己的运营数据库里面,这个为用户行为分析提供了数据基础——用户历史购物数据。所以满足了上述的前两个条件,我们就可以着手进行分析了。

关联规则的实现原理是从所有的用户购物数据中(如果数据量过大,可以选取一定的时间区间,如一年、一个季度等),寻找当用户购买了A商品的基础上,又购买了B商品的人数所占的比例,当这个比例达到了预设的一个目标水平的时候,我们就认为这两个商品是存在一定关联的,所以当用户购买了A商品但还未购买B商品时,我们就可以向该类用户推荐B商品。如下图:

从上图可以看到其中牵涉3个集合:所有购买过商品的用户全集U、购买了A商品的用户集合A以及在购买了A商品之后又购买了B商品的用户集合G。基于这3个集合可以计算关联规则挖掘中的2个关键指标——支持度(Support置信度(Confidence

支持度=购买了A和B商品(集合G)的人数/所有购买过商品(集合U)的人数

置信度=购买了A和B商品(集合G)的人数/购买了A商品(集合A)的人数

得到这两个指标之后,需要为这两个指标设立一个最低门槛,即最小支持度和最小置信度。因为在用户的购买行为中,购买A商品的用户可能不仅购买B商品,还购买了C、D、E……等一系列商品,所以我们需要分别算出所有这些组合的支持度和置信度,只有满足比如支持度>0.2,置信度>0.6的这些商品组合才可以认为是有关联的,值得推荐的。

当然,如果你的网站不是电子商务网站,你同样可以用用户浏览网站的点击流数据实现关联推荐的功能。同样是基于用户历史行为,比如浏览了A页面的用户也浏览的B页面、观看了A视频的用户也观看了B视频、下载了A文件的用户也下载了B文件……

数据挖掘中的关联规则挖掘一般采用基于频繁集的Apriori算法,是一个较为简单有效的算法,这里就不具体介绍了,有兴趣的朋友可以去查下资料。

在进行关联规则分析时需要注意的一些问题

@注意关联推荐的适用范围和前提条件,并不是每一类网站都适合或需要进行关联推荐的;

@最小支持度和最小执行度的设立需要根据网站运营的特征设定,不宜偏高或偏低,建议基于实验或实践的基础上不断优化,寻找一个最佳的权衡点。

@需要特别注意的是,在关联规则中A商品与B商品有关联,并不意味着B商品与A商品的关联也成立,因为两者的置信度算法是不同的,关联方向不可逆。

@关联规则分析在算法上其实并不难,但是要将其在网站上真正实现好,在满足上面3个前提的基础上还需要持续地优化算法,而更主要的是需要网站各部门的协作实现。

所以,基于用户行为分析的关联推荐完全从用户的角度进行分析,比单纯地比较产品间的关联更为深入和有效,更加符合用户的行为习惯,有利于发现用户的潜在需求,不妨尝试一下。

源地址:http://webdataanalysis.ne……commendation/

→如果您认为本词条还有待完善,请 编辑词条

词条内容仅供参考,如果您需要解决具体问题
(尤其在法律、医学等领域),建议您咨询相关领域专业人士。
0

标签: 向上营销

收藏到: Favorites  

同义词: 暂无同义词

关于本词条的评论 (共0条)发表评论>>

对词条发表评论

评论长度最大为200个字符。