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基于二維碼大數(shù)據(jù)的消費(fèi)特征分析
[摘要]針對(duì)制造企業(yè)精準(zhǔn)定位消費(fèi)者以及對(duì)消費(fèi)行為和特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析存在的困難，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于大數(shù)據(jù)的二維碼防偽營(yíng)銷系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用一件一碼技術(shù)，引導(dǎo)消費(fèi)者購買產(chǎn)品時(shí)掃描產(chǎn)品上的唯一二維碼，從而收集到大量的用戶掃碼數(shù)據(jù)，并通過用戶畫像技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)營(yíng)銷過程中的用戶興趣、渠道效果、時(shí)間分布、客戶滿意度等方面多角度進(jìn)行精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)以及詳盡的數(shù)據(jù)分析，貼近消費(fèi)者的真實(shí)需求，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)營(yíng)銷效果的量化以及商業(yè)機(jī)會(huì)的發(fā)掘，為生產(chǎn)提供數(shù)據(jù)支持服務(wù)和優(yōu)化方案。
[關(guān)鍵詞]用戶畫像;大數(shù)據(jù);二維碼營(yíng)銷
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)電子商務(wù)的迅速發(fā)展，二維碼作為一種新出現(xiàn)的營(yíng)銷手段得到了廣泛的推廣和應(yīng)用。二維碼是解決移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)“最后一公里”的一種重要的技術(shù)手段，擔(dān)負(fù)著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用落地的重責(zé)。二維碼正在引發(fā)消費(fèi)者生活習(xí)慣和互聯(lián)網(wǎng)的新發(fā)展模式，二維碼營(yíng)銷成為時(shí)下最時(shí)髦的電商概念。越來越多的商家、廠家意識(shí)到了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷的重要性，開始進(jìn)行嘗試和深入探討，考慮如何充分利用原有的線下資源支撐線上發(fā)展。因此，線上線下的融合發(fā)展成為大勢(shì)所趨。借助二維碼，可以很好地幫助商家、廠家達(dá)到移動(dòng)營(yíng)銷的目的。
消費(fèi)者的行為一般都是在商業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生的，作為制造企業(yè)一般很難直接得到消費(fèi)者的行為和消費(fèi)模式，傳統(tǒng)做法是通過調(diào)查問卷、電話采訪、抽樣調(diào)查等手段部分獲取此類信息，但是獲取到的信息容易有偏差，真實(shí)性也不高，難以精準(zhǔn)的定位消費(fèi)者以及對(duì)消費(fèi)行為和特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。為了宏觀上真實(shí)完整獲取用戶整體消費(fèi)特點(diǎn)，微觀上細(xì)化精準(zhǔn)針對(duì)每一個(gè)消費(fèi)者提供個(gè)性化服務(wù)，本文提供了一個(gè)產(chǎn)品二維碼防偽營(yíng)銷管理平臺(tái)，并利用消費(fèi)者掃碼數(shù)據(jù)開展大數(shù)據(jù)分析。
一、二維碼系統(tǒng)設(shè)計(jì)
系統(tǒng)采用微網(wǎng)站技術(shù)實(shí)現(xiàn)，客戶端可以是任意支持掃一掃功能的移動(dòng)端APP，例如微信、我查查、淘寶等。移動(dòng)端操作系統(tǒng)支持IOS、安卓、Windows等主流操作系統(tǒng)。服務(wù)器端使用SSH(Spring+Struts+Hibernate)框架進(jìn)行開發(fā)，二維碼主要功能在服務(wù)器端實(shí)現(xiàn)。整個(gè)系統(tǒng)的用例如圖1所示。
平臺(tái)中每一件產(chǎn)品都分配一個(gè)唯一的二維碼，二維碼的激活有效期按照產(chǎn)品的保質(zhì)期來設(shè)計(jì)，保證了二維碼的有效激活。二維碼從產(chǎn)品的生產(chǎn)過程、物流環(huán)節(jié)、銷售渠道、消費(fèi)者購買和使用、激勵(lì)消費(fèi)者再購買等整個(gè)產(chǎn)品生命周期流程進(jìn)行管理、控制和消費(fèi)者數(shù)據(jù)分析利用等，通過一系列配套的激勵(lì)和營(yíng)銷手段，讓消費(fèi)者獲得全新的用戶體驗(yàn)和增值服務(wù)，打通企業(yè)與消費(fèi)者之間的關(guān)聯(lián)，形成雙方的和諧互動(dòng)及信息資訊的精準(zhǔn)傳送。
系統(tǒng)目前已經(jīng)上線運(yùn)行半年，積累了大約5000萬條消費(fèi)者的掃碼記錄，通過用戶掃碼收集的大量顧客的來源、興趣點(diǎn)、意見反饋、使用體驗(yàn)等信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)營(yíng)銷過程中的渠道效果、興趣所向、購買時(shí)間分布、客戶的滿意度等多方面多角度進(jìn)行精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)以及詳盡的數(shù)據(jù)分析，從而實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷效果的量化以及商業(yè)機(jī)會(huì)的發(fā)掘。
二、主要技術(shù)實(shí)現(xiàn)
2.1用戶畫像技術(shù)
消費(fèi)者信息通過三種方式獲�。阂皇谦@取消費(fèi)者掃碼所用的瀏覽器的User-Agent字段自動(dòng)帶入的系統(tǒng)信息，系統(tǒng)可以收集到用戶的手機(jī)型號(hào)、用戶所在地、運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)類型;二是系統(tǒng)設(shè)置促銷活動(dòng)，用戶在填寫領(lǐng)獎(jiǎng)信息時(shí)，可以獲取用戶姓名、聯(lián)系方式、性別、詳細(xì)地址;三是通過設(shè)置獎(jiǎng)勵(lì)任務(wù)，鼓勵(lì)用戶完善詳細(xì)的個(gè)人信息，從而獲得關(guān)于用戶的更加精準(zhǔn)的個(gè)人信息，例如：用戶職業(yè)/職務(wù)、消費(fèi)習(xí)慣、年齡等。系統(tǒng)使用大數(shù)據(jù)用戶畫像來建立模型并描述現(xiàn)實(shí)用戶的特征，在這個(gè)模型中，核心內(nèi)容是標(biāo)簽。模型建立以后，要在實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)接受檢驗(yàn)，不斷完善和豐富這個(gè)模型，并且在實(shí)際應(yīng)用中結(jié)合從第三方獲取的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證和完善用戶畫像，最終達(dá)到利用數(shù)據(jù)流對(duì)用戶進(jìn)行越來越精確的描述和刻畫。用戶畫像是目前技術(shù)和業(yè)務(wù)最好的結(jié)合點(diǎn)，也是一個(gè)現(xiàn)實(shí)和數(shù)據(jù)的最好實(shí)踐。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于使用用戶畫像刻畫互聯(lián)網(wǎng)用戶已經(jīng)有很多研究。趙曙光[1]研究了社交媒體的用戶畫像。Sawadogo D[2]研究了使用用戶畫像技術(shù)的自適應(yīng)數(shù)字資源表示方式，實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化搜索。有很多種模式識(shí)別技術(shù)對(duì)用戶進(jìn)行識(shí)別，類似于現(xiàn)實(shí)生活中用戶的身份證號(hào)碼一樣，只不過換成了網(wǎng)絡(luò)空間的數(shù)字指紋，例如QQ號(hào)碼、手機(jī)號(hào)碼、電子郵件、Cookie、微博賬號(hào)、微信賬號(hào)以及其他社交賬號(hào)等。在數(shù)據(jù)處理過程中，這些信息需要經(jīng)過加密，使用的是數(shù)字指紋，是單向的，不會(huì)導(dǎo)致用戶隱私的泄露。通過采集電商平臺(tái)、社交社區(qū)、移動(dòng)APP、微博平臺(tái)、微信平臺(tái)等多種類型的數(shù)據(jù)源，然后對(duì)用戶進(jìn)行畫像刻畫，在實(shí)際應(yīng)用中做到個(gè)性化推薦、用戶洞察、精準(zhǔn)營(yíng)銷等。用戶畫像的建立過程如圖2所示。
圖1系統(tǒng)用例
圖2數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析示意
通過消費(fèi)者的年齡、消費(fèi)品類、所在地域、消費(fèi)金額和消費(fèi)頻率等數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶消費(fèi)行為畫像，每一次消費(fèi)掃碼積分，每一次營(yíng)銷活動(dòng)，都是研究客戶的機(jī)會(huì)，采集不同消費(fèi)者客戶的響應(yīng)、交易、反饋等過程和結(jié)果數(shù)據(jù)。針對(duì)處于活躍期、沉睡期、流失期的老客戶，根據(jù)購買次數(shù)、購買的金額、購買的品類、消費(fèi)地域、參與的促銷活動(dòng)、消費(fèi)頻率等維度進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)和研究。讓消費(fèi)客戶的標(biāo)簽更加精準(zhǔn)，讓客戶畫像更貼近買家真實(shí)的需求，讓老客戶營(yíng)銷更貼心、更精準(zhǔn)，為營(yíng)銷及CRM工作人員提供分組客戶畫像，為營(yíng)銷類的電子直郵推廣設(shè)計(jì)、促銷活動(dòng)的頁面設(shè)計(jì)、短信話術(shù)、營(yíng)銷方案規(guī)劃和策劃、積分兌換禮品、生產(chǎn)等提供數(shù)據(jù)支持和優(yōu)化建議。
2.2其他關(guān)鍵技術(shù)
二維碼防偽營(yíng)銷系統(tǒng)使用了部分遮擋技術(shù)，防止流通過程中被物流或者銷售人員掃碼，影響最終獲取的信息。例如使用玻璃紙金拉線、內(nèi)蓋噴碼、涂層等技術(shù)對(duì)二維碼進(jìn)行保護(hù)。此外還采用多模加密技術(shù)，對(duì)稱算法和非對(duì)稱算法相結(jié)合，最大程度上對(duì)二維碼進(jìn)行保護(hù)，防止流通環(huán)節(jié)和其他環(huán)節(jié)可能偽造和仿造商品使用的二維碼。目前系統(tǒng)每年使用的二維碼在億這個(gè)級(jí)別，用戶的掃碼數(shù)據(jù)隨著系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行以及業(yè)務(wù)的發(fā)展，后續(xù)掃碼數(shù)據(jù)會(huì)急劇增加。系統(tǒng)上線半年來累計(jì)掃碼量已經(jīng)在5000萬左右，隨著系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和采集的數(shù)據(jù)源的增多，后面采集到的用戶數(shù)據(jù)會(huì)急劇增加，因此需要使用大數(shù)據(jù)技術(shù)來進(jìn)行用戶畫像的刻畫。
三、大數(shù)據(jù)分析
根據(jù)產(chǎn)品的特性、價(jià)格等因素而形成的消費(fèi)群體屬性存在較大差異，面對(duì)不同類別的消費(fèi)者和目標(biāo)消費(fèi)群體，將進(jìn)行不同深度和角度的數(shù)據(jù)收集，也將設(shè)計(jì)不同維度的群組分析和數(shù)據(jù)挖掘模型，以便于面向不同層級(jí)市場(chǎng)受眾策劃和實(shí)施針對(duì)性的市場(chǎng)營(yíng)銷策略。
例如通過統(tǒng)計(jì)用戶掃碼的地理信息，可以得到產(chǎn)品的用戶地域分布圖，使用地圖可視化工具來展現(xiàn)，如圖3所示。通過該圖，可以清晰地展示產(chǎn)品在不同地域的宏觀消費(fèi)情況，為基于地域的銷售提供指導(dǎo)。
圖3產(chǎn)品在廣西的用戶地域分布
而要精準(zhǔn)地定位每個(gè)客戶的價(jià)值，可以使用RFM模型。RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶消費(fèi)能力的重要方法和手段[3][4]。該模型通過客戶的最后消費(fèi)時(shí)間、消費(fèi)的頻率以及總消費(fèi)金額這三項(xiàng)指標(biāo)來描述該客戶的價(jià)值。R(Recency)表示最后消費(fèi)時(shí)間，消費(fèi)日期越近，客戶等級(jí)越高;F(Frequency)表示消費(fèi)頻率，消費(fèi)頻率越高，客戶等級(jí)越高;M(Monetary)表示消費(fèi)總金額，消費(fèi)總金額越高，客戶等級(jí)越高[5]。
根據(jù)RFM模型的三個(gè)維度可以把數(shù)據(jù)離散化成1～3級(jí)，通過對(duì)用戶進(jìn)行RFM打分，來描述用戶的價(jià)值。如下表所示，我們對(duì)系統(tǒng)的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行基于RFM的聚類分析，獲得高、中、低三類用戶，針對(duì)這精準(zhǔn)定位的三類用戶，在進(jìn)行客戶關(guān)系管理時(shí)，分別賦予重要價(jià)值、一般保持、一般挽留三種策略，從而可以用更小的代價(jià)獲得更有價(jià)值的客戶。
四、結(jié)論
本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)二維碼防偽營(yíng)銷系統(tǒng)，通過用戶掃碼收集到的大量數(shù)據(jù)建立了比較貼近現(xiàn)實(shí)的用戶畫像。為營(yíng)銷及CRM工作人員提供分組客戶畫像，為營(yíng)銷類的電子直郵設(shè)計(jì)、短信話術(shù)、活動(dòng)頁面設(shè)計(jì)、營(yíng)銷方案策劃、積分兌換禮品、生產(chǎn)等提供數(shù)據(jù)支持和優(yōu)化建議。通過用戶掃碼收集的大量顧客的來源、關(guān)注點(diǎn)、反饋意見、使用體驗(yàn)等信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)營(yíng)銷過程中的渠道效果、興趣所向，時(shí)間分布、客戶滿意度等方面多維度多角度進(jìn)行精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)以及詳盡的數(shù)據(jù)分析，從而實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷效果的量化以及商業(yè)機(jī)會(huì)的挖掘。
此外，若各企業(yè)都通過本文介紹的二維碼技術(shù)實(shí)現(xiàn)了消費(fèi)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，而這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)又可集中到國(guó)家統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，則可大大改進(jìn)CPI等消費(fèi)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，相對(duì)于目前的抽樣調(diào)查法，不僅具有省成本、效率高的特點(diǎn)，而且由于是全量消費(fèi)數(shù)據(jù)，無偏、精確、實(shí)時(shí)，應(yīng)是未來數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的發(fā)展方向。
參考文獻(xiàn)：
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[2]Sawadogo D，Suire C，Champagnat R，et al.Adaptive Representation of Digital Resources Search Results in Personal Learning Environment[C]//Artificial Intelligence in Education.Springer International Publishing，2015： 562-565.
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