京东保险是什么产品
京东保险是京东联合国内外知名保险公司,为您提供定制化、场景化、覆盖全生命周期的风险管理方案,京东保险频道所售卖的保险产品,是由有多年保险行业工作经验的高级产品经理甄选分类的,同时京东保险是以用户特征为推荐品类做产品划分的,在强大品牌效应下可以为您争得更多权益,确保您以实惠的价格快速找到适合自己需求的保险产品。
京东保险包含有人身意外、车险、财产保障、境内外旅行、运动保险、健康保险、法律责任保险等。
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如果在购物车中加入人工智能的算法模型,会有什么新的营销方式呢线上的购物车的概念源于线下商超的实体购物车,其主要作用是方便消费者在网站上购物,易于商品结算和抉择意向商品。购物车作为商品交易的中转站,全网每天有上亿用户在向购物车内添加中意的商品,顷刻间,就能产生过亿的销售额。
面对如此具大的流量,各家大厂都在惦记这个金矿。以往基于大数据的购物车营销,主要的产品形式为猜你喜欢和为你推荐,两者都是围绕用户的购物行为,用户商品爱好和用户画像属性展开,再经过大数据分析后,系统智能的推荐符合用户口味的商品。但是,这种营销方式是围绕购物车的商品或者用户画像推荐的其他商品,并非是对购物车内商品做营销策略,这种手段略微有点本末倒置了。
下文结合笔者的工作经历,讲述了如何基于购物车内商品,利用AI技术,设计一款购物车营销产品。
一、营销流程
商家端查看加购数据,如加购人数,加购件数,系统自动分析加购这部分人的画像数据,人群可以标签化
商家端根据自身需求,创建不同标签的人群的营销,例如可以选择新客户,老客户,15~25岁的用户群体,提供降价40元的服务
创建活动后,会触达给对应的覆盖人群。
第二天,商家端可以查看对应的营销数据。同时能够对比自然的转化率与促销后的转化率
二、商家端洞察购物车数据
购物车承载了所有的商品信息,包含商品名称,价格,店铺,促销,凑单和优惠券等。在进行大数据分析时,就需要把这些数据精分拆解清洗,提取有价值的部分。购物车的每件商品都可以看成一个实体,可能在不同的地点,不同的时间,有部分人把同一商品加进了购物车。这就说明这些群体是对这件商品感兴趣的,可能会下单,但却差些火候。也有部分人早早的就将商品加进了购物车,但却一直没有下单,临门却不入。 利用大数据技术,则可以把加购人群标签化,对不同标签的人群进行精准的营销策略,在一定程度上,能够提高购物车的转化。
如何进行呢按照以下步骤:
商家加购数据盘点
产品需要考虑商家端和用户端。首先商家端需要了解自家的产品状况,销售情况,加购数据等,这样才能针对性的做营销策略。
商家端可以看到其店铺内的加购商品的人数,实时的计算某件商品,在多少人的购物车内,实时加购总件数,实时的库存。还能够查询到,这些商品的在未做干预的情况,自然的转化率情况(过去15天内加购该商品的消费者在昨日的转化率)。
列表中的商品按照加购人数从高到低排序,加购的人数越多代表这个商品越受欢迎。对加购人数多的商品进行营销干预,会起到更好的效果。当然,这里会把部分已经下架的,失效的商品自动的剔除掉。
画像部分把汇总所有用户的账户信息,画像纬度,从新客户,性别、消费层级、淘宝等级、地域5个纬度提供。画像将用户进行了标签化,利用这些标签,可以对其进行不同的营销动作。具体的分群策略可以看我的上一篇文章《基于大数据的会员任务营销,该怎么玩》
商家可以单独对每个商品进行营销,根据自身品牌情况,投放给特定的人群,并进行低价,促销干预。
根据标签的选择,系统会根据用户在网站上的行为数据,提前预知已加购人群的转化比例,通过机器学习,能够自动过滤掉转化概率低的那部分用户群体。这里的计算规则是根据用户曾经是否购买过相同商品,或者是加入购物车是否是为了进行比价。
促销效果分析
通过用户分群能够了解你的客户群体特征,到底是什么样的人购买了你的商品或者对你的商品有意向,精准营销能够将这部分客户牢牢的抓在手里,用手段干预他们。对于商家来言,还需要效果分析数据。
圈定人数:活动覆盖的人群。系统能够计算符合活动标签和促销价格能够触达的人群
成交人数:活动开启后,提交订单的人数
触达人数:通过push和消息中心最终触达到的人群数量
成交金额:成交订单的总金额
三、消费者端触达的逻辑
当然,商家举办的所有活动都需要最终触达消费者端。基于购物车的营销,他的触达方式最优解就是在购物车参加活动的单品上进行用户触达,但只有覆盖的用户才会覆盖的到。触达方式分为:
购物车icon触达
购物车展示“限时”icon提醒,实时的促销倒计时提醒。时间的提醒能够增强消费者购物的紧迫感,通过促销和时间感提升喧嚣转化
降价提示,具体降价金额用红字展示,着重提醒。
消息中心触达
当活动开启时,在消息中心会收到push的营销内容,该内容为实时发送给已覆盖的人群。点击消息内容会跳转至购物车。不过这种push触达的方式效果并不是很好,点开率较低。具体的触达方式也可以看我的上一篇文章《基于大数据的会员任务营销,该怎么玩》
结语
购物车的玩法多种多样,应该结合自家产品和研发能力评估当前阶段需要做哪些改进。但核心的目标是一致的,尽可能多的将购物车商品全部转化为订单,带来实际的收益。
数据分析师的薪资待遇不一般来说要比同级的职位高很多,大多数都是在两成到三成。同时,数据分析师备受企业的重视。在众多的一线二线城市中,数据分析师的年薪都很高,所以想进入数据分析行业的朋友们不必担心数据分析的薪资高低。
并且现在科技发展的越来越快,使得数据分析发展的方向更多,数据分析人才会更加稀缺。尤其是在发展飞快的中国,会大力发展数据分析行业。由此可见,数据分析师的前景优渥。同时数据分析师的地位也不低,无论是在哪个行业都是如此,并且数据分析师是通用职业,很容易适应各行各业的数据分析职位。
数据分析师工作的流程简单分为两部分,第一部分就是获取数据,第二部分就是对数据进行处理。
获取相关的数据,是数据分析的前提。每个企业,都有自己的一套存储机制。因此,基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础,再学习下其中细节的语法,基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后,都要根据需要,把相关的数据获取到,做基础数据。
想转行的话,可以先评估一下自己的基础和专业背景,一般数学、统计学和计算机专业的,转行是最有优势的,其次是市场营销、电子商务、经济学等专业,这些专业也有一定的数据分析基础能力,转行也能比较快上手。
扩展资料:
数据分析师要求:
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。
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