从数字到实际：如何利用阿里指数转化实现商业增长

从数字到实际:如何利用阿里指数转化实现商业增长?

先从2个字我们看出一个很抽象的问题:商业价值。

要知道,大数据能够把企业的复杂和复杂交织在一起,把组织中的许多变量和结果之间的信息连接起来,也就是我们所说的“用户画像”。

这些变量的背后,它是一次一个不断地试验,这种实验依赖于平台和数据洞察。在工具层面,企业对一个产品的深入了解可以帮助找到自己的目标受众,但是这些目标受众看似非常具体,但是最终的结果往往是无法衡量的。

因此,我们通过在这种背景下想办法,获得了一个非常好的客户画像。

于是,我们结合自己的理解,对客户的客户画像进行了进一步的调整。

我们在这个基础上,新增了一系列的目标受众:

高活跃用户:他们每天都在上网,信息全面,又比较理性。购买商品的倾向也比较倾向于大众化。

高客单价:客户属于中高端人群,考虑消费需求和价格。高客单价的产品也是个值得关注的领域。

中端用户:基于大数据和算法,他们更加追求消费体验和消费预期。

这类客户一般是某些新产品推出后的早期种子用户。

这些客户可能来自二八原则,即80%的量由80%的客户创造,20%的客户创造。这部分客户会是全行业的一些人。他们在消费之前,会去研究产品的功能和性能,如方便携带、健康、安全、环保等。

我们通过一个又一个数据,就可以对他们的高客单价产品进行重新组合。

如此一来,我们就可以实现低成本的高客单价策略,把高客单价的产品组合到高客单价产品里,满足高客单价客户的需求。

在这个过程中,我们有了一个数据框架,比如从漏斗到成交的流程,或者从购买的转化到最终成交的环节,都可以挖掘到高客单价的需求。

这个框架包括以下四个要素:

首先是高客单价的产品组合

高客单价产品组合在第一步的时候需要考虑的就是如何获取大量的流量。

我们需要知道的是,只有高客单价产品的吸引力度更大,才能实现高客单价的营销策略。

比如某款化妆品,她的高客单率就取决于女性群体消费能力强。

而某款面膜的高客单率则取决于其成分和面膜包装的真实情况。

而该产品的高客单价其实并不低。

因为面膜的护肤属性就是补水,因此它的高客单价可能就是高客单价的两倍。

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