一个基于大数据的精准邮件营销的案例

我们来看一个案例,一个基于大数据的精准邮件营销的案例
Amy是京东的一个新会员,她最近想当一个家庭主妇,因为想自己开始学一些厨艺,于是到京东去买些厨具,结果发现她选中的那款商品没有货,然后她看到京东有“到货提醒”功能,于是他选择了该功能,填上了自己常用的邮箱地址,然后确认,相当于登记好了。过了几天这个商品有货了,Amy就收到了一封邮件说,亲爱的用户,你上次想买的东西有货了,你要不要买,然后还在这封邮件里给她推荐了几个相关的商品。可能由于很多原因,Amy改变主意了,感觉自己选的没有推荐的好,于是她购买了邮件中推荐的商品,通过邮件Amy完成了她在京东的第一次购物。
过了一段时间,Amy又迷恋上了摄影,于是想在京东买一款单反相机,她搜索浏览了很长时间,但对于一个摄影菜鸟来说,她一直不知道该如何选择。没想到有一天她打开邮箱,发现里面躺着一封邮件“京东告诉您如何挑选单反相机”,这不正是Amy需要的吗!她立马打开邮件,通过邮件到达专题页面,参照里面的内容,果然找到了自己满意的相机并果断下单购买。
Amy的爸爸快要过生日了,她打算送爸爸一部三星手机,在京东有一部她感觉不错,就是价格有些贵,Amy有些犹豫,先放到购物车吧,再看看有没有其他的便宜一些的,但是当天也没有找到更合适的,正好有其他的事情就去忙了。结果3天后,她收到一封“您购物车里的商品降价啦”的邮件,打开一看,就是她想买的那部手机,降价500元,降价后的价格她觉得可以接受了,就果断购买了。
……
就这样,Amy喜欢上了京东的邮件,因为京东的邮件总能给她惊喜,能帮助她购物,好像能读懂她的心思,这是在其他家网站没有的。
像Amy这样感受到京东邮件魅力的会员不在少数,那么京东的邮件系统是怎么做到的呢?
首先,我们知道好的邮件营销就是要完美解决一个3W的问题:即在什么时间(When)把什么内容(What)发给什么人(Who)。如果要解决这个问题,就要很清楚的了解用户的情况,用户的个人喜好,他需要什么,这就需要大数据挖掘技术的支持,需要基于用户在京东的一切行为(行为背后是一系列的数据),包括搜素、浏览、点击、咨询、加关注、放购物车、下单、地址等等一系列数据,在这些数据的基础上进行建模,然后我们得出每个用户的情况,例如:性别,年龄,婚否,是否有孩子,孩子的性别,是否有房子,是否有车,喜欢什么品牌,等等。当我们了解了这些信息,就比较容易定位到每个用户的喜好。然后我们再抽象出各种场景,基于每个场景制定不同的邮件策略,例如:加购物车却没有购买是一个场景,例如浏览了什么什么东西没有购买也是一个场景,那基于这些场景,我们设置不同的邮件内容,在合适的时间,例如加购物车后这个商品发生了降价行为的时候,发送给这个用户。
基于大数据京东搭建了以下结构的精准营销架构:

精准营销架构截图
架构底层是明细数据,包括用户产生的各种日志数据、用户交易数据和其他相关数据,在用户数据的基础上,我们进行了用户行为的建模,包括用户属性的识别、用户兴趣模型、用户关系模型、用户生命周期、用户信用模型等等;在用户建模之上,我们抽象出用户画像,作为底层数据供应给各营销系统。
所以这个架构解决的不仅是京东邮件精准营销的问题,一起解决了所有主动推送的,例如:短信、APP PUSH、站内信等的精准营销问题。
在京东的邮件系统还没有引入大数据之前,只是每周发两次全站用户的邮件,或者有一些简单的基于用户级别的划分,当时负责邮件营销的小新很是苦恼,因为他有很多邮件创意无法实现。有了大数据的参与,我们把大数据建模出的用户画像抽象成筛选条件放到邮件系统,这样,任何邮件运营人员都可以很方面的筛选出精准的目标用户,邮件内容的设置上也更多样化,更重要的是用户体验得到了极大提升。在基于大数据做了很多场景的自动触发邮件策略之后,京东的邮件也开始变得智能起来。

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