這幾年運營做下來，盤點一下收穫，發現用兩個詞就可以概括了：客戶&資料。前面的兩篇講的都是和客戶有關的內容，這次來講講怎麼用資料做營銷。
有很多次在和別人聊天的時候，一說我是做資料營銷的，對方立即就用一種看數學家的眼光打量我，然後腦子裡就開始蹦出「聚類分析，回歸分析，群體偏好」等等內容。等聊著聊著，發現我完全不提那些內容時，就會開始問我：「你說的資料營銷到底是什麼意思啊？」
理論的東西我就不多說了，最近和**的兄弟們對**超市討論的比較多，就用家網路超市來舉個例子，看看資料營銷到底是做哪些東西的。
資料化營銷第一層：千人一面――千人千面
資料營銷第二層：客戶生命週期管理
資料營銷第三層：老客戶培育
資料化營銷第一層：千人一面――千人千面
資料化營銷的第一大作用，就是可以把目標fecgqas客戶切分得更細，更精準，使得我們在推廣過程中的內容與買家更相關，把運營從千人一面變成千人千面，是資料化營銷的主要目標之一。
之前收到一封1號店的推廣郵件，如下：
這樣的郵件我想大家每天都會收到很多，也會發出很多，我們今天不討論郵件本身，我們來看看通過資料營銷如何把這封郵件做得更好。
假設這封郵件是要發給100萬會員的，假如我們要得到最高的購買率，最好的方式肯定是給100萬人發100萬封個性化的郵件，給每個人都推不同的商品。但這樣的方式顯然在實際操作中是不可行的。於是，資料化營銷就是要找到一種可操作的讓我們得到最高購買率的營銷方法。
如何才能讓上面這封發給100萬人的郵件轉化率更高？
我們先來看一種好一點點的方法：
我們把客戶按年齡、性別分成4組，然後根程式設計客棧據這個組的特點yy一些主推的商品，然後做成4個頁面，分別投放到4個客戶群。
年齡 性別 典型主推商品 典型文案
15-25 男 可樂， 可樂18元/箱，比超市便宜5元，再也不用自己扛，半日內送貨上門
15-25 女 各類零食，洗髮水
25-35 男 啤酒，
25-35 女 洗髮水，紙巾，色拉油
做資料營銷的一大前提就是資料積累，資料積累的程度決定了資料營銷能做得多精細。在這裡我們需要積累的資訊很少，年齡、性別，兩個屬性就ok了。（如果我們在這裡新增更多客戶的屬性，就可以把整個客戶群分成更細的小群，比如加上「收入」，「教育程度」，「職業」等等，銀行就是基於這些資訊做客戶的crm管理和風險管理的。細分的好處是可以更精準，缺點是推廣的成本更高，同時，隨著客戶群分的越細，推廣效率增長的邊際效益遞減，所以分到差不多細就可以了。）
然後，我們再比這個做得好一點點：
我們在每乙個組裡，再增加「瀏覽類目」和「購買www.cppcns.com類目」兩個字段，
年齡 性別 瀏覽類目top3 購買類目top3 典型文案
15-25 男 飲料，紙品，進口食品 飲料www.cppcns.com，進口食品，紙品 可樂18元/箱，比超市便宜5元，再也不用自己扛，半日內送貨上門
15-25 女
25-35 男
25-35 女
那我們就可以看到「15－25歲的男人購買最多的3個類目是食品――飲料，日化――紙品，食品――進口食品」，然後我們就可以有幾種選擇：簡單點就從「飲料，紙品，進口食品」中各選一件**商品，做成乙個**包，推給整個組。
這裡的資料積累就更複雜一些了，首先，我們要積累每個會員的購買記錄和瀏覽記錄，光這兩個字段，就需要乙個龐大的資料庫了。
還能再好一點點嗎？
我們看到了每個人的交易記錄和瀏覽記錄之後，商業有上幾條思路可以繼續細化：
1. 有哪些東西是客戶經常看但是沒有買的？
2. 客戶買了a之後最有可能買的b是什麼？
做1需要我們通過對瀏覽記錄和購買記錄進行關聯，通過資料分析設定「類目瀏覽次數＞n且未購買」的標準。
做2比較複雜，最通用的做法是分析購買記錄，通過分析整個客戶群，建立演算法，假設購買a產品的有1萬人，分析這1萬人的購買記錄，找到這些人購買的其它產品中購買次數最多的產品b，c，d，放在a的頁面上進行推薦（amazon基本就是這麼做的）
文章**：派代網
本文標題: 從一號店談資料營銷
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使用Splash Scrapy爬取一號店
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