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實(shí)例分析:高頻/場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)下的外賣O2O用戶畫像實(shí)踐

2017-10-12 5731

外賣O2O和傳統(tǒng)的電商存在一些差異??梢院唵慰偨Y(jié)為如下幾點(diǎn):

1)新事物,快速發(fā)展:這意味很多用戶對(duì)外賣的認(rèn)知較少,對(duì)平臺(tái)上的新品類缺乏了解,對(duì)自身的需求也沒有充分意識(shí)。平臺(tái)需要去發(fā)現(xiàn)用戶的消費(fèi)意愿,以便對(duì)用戶的消費(fèi)進(jìn)行引導(dǎo)。

2)高頻:外賣是個(gè)典型的高頻O2O應(yīng)用。一方面消費(fèi)頻次高,用戶生命周期相對(duì)好判定;另一方面消費(fèi)單價(jià)較低,用戶決策時(shí)間短、隨意性大。

3)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng):場(chǎng)景是特定的時(shí)間、地點(diǎn)和人物的組合下的特定的消費(fèi)意圖。不同的時(shí)間、地點(diǎn),不同類型的用戶的消費(fèi)意圖會(huì)有差異。例如白領(lǐng)在寫字樓中午的訂單一般是工作餐,通常在營養(yǎng)、品質(zhì)上有一定的要求,且單價(jià)不能太高;而到了周末晚上的訂單大多是夜宵,追求口味且價(jià)格彈性較大。場(chǎng)景辨識(shí)越細(xì)致,越能了解用戶的消費(fèi)意圖,運(yùn)營效果就越好。

4)用戶消費(fèi)的地理位置相對(duì)固定,結(jié)合地理位置判斷用戶的消費(fèi)意圖是外賣的一個(gè)特點(diǎn)。

外賣產(chǎn)品運(yùn)營對(duì)畫像技術(shù)的要求

如下圖所示,我們大致可以把一個(gè)產(chǎn)品的運(yùn)營分為用戶獲取和用戶拓展兩個(gè)階段。在用戶獲取階段,用戶因?yàn)樽匀辉蚧蛞恍I銷事件(例如廣告、社交媒體傳播)產(chǎn)生對(duì)外賣的注意,進(jìn)而產(chǎn)生了興趣,并在合適的時(shí)機(jī)下完成首購,從而成為外賣新客。在這一階段,運(yùn)營的重點(diǎn)是提高效率,通過一些個(gè)性化的營銷和廣告手段,吸引到真正有潛在需求的用戶,并刺激其轉(zhuǎn)化。

在用戶完成轉(zhuǎn)化后,接下來的運(yùn)營重點(diǎn)是拓展用戶價(jià)值。這里有兩個(gè)問題:

  • 第一是提升用戶價(jià)值,具體而言就是提升用戶的單均價(jià)和消費(fèi)頻次,從而提升用戶的LTV(life-time value)。基本手段包括交叉銷售(新品類的推薦)、向上銷售(優(yōu)質(zhì)高價(jià)供給的推薦)以及重復(fù)購買(優(yōu)惠、紅包刺激重復(fù)下單以及優(yōu)質(zhì)供給的推薦帶來下單頻次的提升);
  • 第二個(gè)問題是用戶的留存,通過提升用戶總體體驗(yàn)以及在用戶有流失傾向時(shí)通過促銷和優(yōu)惠將用戶留在外賣平臺(tái)。

用戶體驗(yàn)之旅

所以用戶所處的體驗(yàn)階段不同,運(yùn)營的側(cè)重點(diǎn)也需要有所不同。而用戶畫像作為運(yùn)營的支撐技術(shù),需要提供相應(yīng)的用戶刻畫以滿足運(yùn)營需求。根據(jù)上圖的營銷鏈條,從支撐運(yùn)營的角度,除去提供常規(guī)的用戶基礎(chǔ)屬性(例如年齡、性別、職業(yè)、婚育狀況等)以及用戶偏好之外,還需要考慮這么幾個(gè)問題:

  1. 什么樣的用戶會(huì)成為外賣平臺(tái)的顧客(新客識(shí)別);
  2. 用戶所處生命周期的判斷,用戶是否可能從平臺(tái)流失(流失預(yù)警);
  3. 用戶處于什么樣的消費(fèi)場(chǎng)景(場(chǎng)景識(shí)別)。

后面“外賣O2O的用戶畫像實(shí)踐”一節(jié)中,我們會(huì)介紹針對(duì)這三個(gè)問題的一些實(shí)踐。

外賣畫像系統(tǒng)架構(gòu)

下圖是我們畫像服務(wù)的架構(gòu):數(shù)據(jù)源包括基礎(chǔ)日志、商家數(shù)據(jù)和訂單數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)完成處理后存放在一系列主題表中,再導(dǎo)入kv存儲(chǔ),給下游業(yè)務(wù)端提供在線服務(wù)。同時(shí)我們會(huì)對(duì)整個(gè)業(yè)務(wù)流程實(shí)施監(jiān)控。主要分為兩部分,第一部分是對(duì)數(shù)據(jù)處理流程的監(jiān)控,利用用內(nèi)部自研的數(shù)據(jù)治理平臺(tái),監(jiān)控每天各主題表產(chǎn)生的時(shí)間、數(shù)據(jù)量以及數(shù)據(jù)分布是否有異常。第二部分是對(duì)服務(wù)的監(jiān)控。目前畫像系統(tǒng)支持的下游服務(wù)包括:廣告、排序、運(yùn)營等系統(tǒng)。

畫像系統(tǒng)架構(gòu)

外賣O2O的用戶畫像實(shí)踐

新客運(yùn)營

新客運(yùn)營主要需要回答下列三個(gè)問題:

  1. 新客在哪里?
  2. 新客的偏好如何?
  3. 新客的消費(fèi)力如何?

回答這三個(gè)問題是比較困難的,因?yàn)橄鄬?duì)于老客而言,新客的行為記錄非常少或者幾乎沒有。這就需要我們通過一些技術(shù)手段作出推斷。例如:新客的潛在轉(zhuǎn)化概率,受到新客的人口屬性(職業(yè)、年齡等)、所處地域(需求的因素)、周圍人群(同樣反映需求)以及是否有充足供給等因素的影響;而對(duì)于新客的偏好和消費(fèi)力,從新客在到店場(chǎng)景下的消費(fèi)行為可以做出推測(cè)。另外用戶的工作和居住地點(diǎn)也能反映他的消費(fèi)能力。

對(duì)新客的預(yù)測(cè)大量依賴他在到店場(chǎng)景下的行為,而用戶的到店行為對(duì)于外賣是比較稀疏的,大多數(shù)的用戶是在少數(shù)幾個(gè)類別上有過一些消費(fèi)行為。這就意味著我們需要考慮選擇什么樣的統(tǒng)計(jì)量描述:是消費(fèi)單價(jià),總消費(fèi)價(jià)格,消費(fèi)品類等等。然后通過大量的試驗(yàn)來驗(yàn)證特征的顯著性。另外由于數(shù)據(jù)比較稀疏,需要考慮合適的平滑處理。

我們?cè)谧龈邼撔驴屯诰驎r(shí),融入了多方特征,通過特征的組合最終作出一個(gè)效果比較好的預(yù)測(cè)模型。我們能夠找到一些高轉(zhuǎn)化率的用戶,其轉(zhuǎn)化率比普通用戶高若干倍。通過對(duì)高潛用戶有針對(duì)性的營銷,可以極大提高營銷效率。

流失預(yù)測(cè)

新客來了之后,接下來需要把他留在這個(gè)平臺(tái)上,盡量延長生命周期。營銷領(lǐng)域關(guān)于用戶留存的兩個(gè)基本觀點(diǎn)是(引自菲利普.科特勒 《營銷管理》):

  1. 獲取一個(gè)新顧客的成本是維系現(xiàn)有顧客成本的5倍!
  2. 如果將顧客流失率降低5%,公司利潤將增加25%~85%

用戶流失的原因通常包括:競(jìng)對(duì)的吸引;體驗(yàn)問題;需求變化。我們借助機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,構(gòu)建用戶的描述特征,并借助這些特征來預(yù)測(cè)用戶未來流失的概率。這里有兩種做法:

  • 第一種是預(yù)測(cè)用戶未來若干天是否會(huì)下單這一事件發(fā)生的概率。這是典型的概率回歸問題,可以選擇邏輯回歸、決策樹等算法擬合給定觀測(cè)下事件發(fā)生的概率;
  • 第二種是借助于生存模型,例如COX-PH模型,做流失的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。下圖左邊是概率回歸的模型,用戶未來T天內(nèi)是否有下單做為類別標(biāo)記y,然后估計(jì)在觀察到特征X的情況下y的后驗(yàn)概率P(y|X)。

右邊是用COX模型的例子,我們會(huì)根據(jù)用戶在未來T天是否下單給樣本一個(gè)類別,即觀測(cè)時(shí)長記為T。假設(shè)用戶的下單的距今時(shí)長t

生存模型中,βTx反映了用戶流失的風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)也和用戶下次訂單的時(shí)間間隔成正相關(guān)。下面的箱線圖中,橫軸為βTx,縱軸為用戶下單時(shí)間的間隔。

COX MODEL

我們做了COX模型和概率回歸模型的對(duì)比。在預(yù)測(cè)用戶XX天內(nèi)是否會(huì)下單上面,兩者有相近的性能。

通過使用了用戶流失預(yù)警模型,顯著降低了用戶留存的運(yùn)營成本。

場(chǎng)景運(yùn)營

拓展用戶的體驗(yàn),最重要的一點(diǎn)是要理解用戶下單的場(chǎng)景。了解用戶的訂餐場(chǎng)景有助于基于場(chǎng)景的用戶運(yùn)營。對(duì)于場(chǎng)景運(yùn)營而言,通常需要經(jīng)過如下三個(gè)步驟:

場(chǎng)景

場(chǎng)景可以從時(shí)間、地點(diǎn)、訂單三個(gè)維度描述。比如說工作日的下午茶,周末的家庭聚餐,夜里在家點(diǎn)夜宵等等。其中重要的一點(diǎn)是用戶訂單地址的分析。通過區(qū)分用戶的訂單地址是寫字樓、學(xué)?;蚴巧鐓^(qū),再結(jié)合訂單時(shí)間、訂單內(nèi)容,可以對(duì)用戶的下單場(chǎng)景做到大致的了解。

地址處理

上圖是我們訂單地址分析的流程。根據(jù)訂單系統(tǒng)中的用戶訂單地址文本,基于自然語言處理技術(shù)對(duì)地址文本分析,可以得到地址的主干名稱(指去掉了樓宇、門牌號(hào)的地址主干部分)和地址的類型(寫字樓、住宅小區(qū)等)。在此基礎(chǔ)上通過一些地圖數(shù)據(jù)輔助從而判斷出最終的地址類型。

另外我們還做了合并訂單的識(shí)別,即識(shí)別一個(gè)訂單是一個(gè)人下單還是拼單。把拼單信息、地址分析以及時(shí)間結(jié)合在一起,我們可以預(yù)測(cè)用戶的消費(fèi)場(chǎng)景,進(jìn)而基于場(chǎng)景做交叉銷售和向上銷售。

總結(jié)

外賣的營銷特征,跟其他行業(yè)的主要區(qū)別在于:

外賣是一個(gè)高頻的業(yè)務(wù)。由于用戶的消費(fèi)頻次高,用戶生命周期的特征體現(xiàn)較顯著。運(yùn)營可以基于用戶所處生命周期的階段制定營銷目標(biāo),例如用戶完成首購后的頻次提升、成熟用戶的價(jià)值提升、衰退用戶的挽留以及流失用戶的召回等。因此用戶的生命周期是一個(gè)基礎(chǔ)畫像,配合用戶基本屬性、偏好、消費(fèi)能力、流失預(yù)測(cè)等其他畫像,通過精準(zhǔn)的產(chǎn)品推薦或者價(jià)格策略實(shí)現(xiàn)運(yùn)營目標(biāo)。

用戶的消費(fèi)受到時(shí)間、地點(diǎn)等場(chǎng)景因素驅(qū)動(dòng)。因此需要對(duì)用戶在不同的時(shí)間、地點(diǎn)下消費(fèi)行為的差異做深入了解,歸納不同場(chǎng)景下用戶需求的差異,針對(duì)場(chǎng)景制定相應(yīng)的營銷策略,提升用戶活躍度。

另外由于外賣是一個(gè)新鮮的事物,在用戶對(duì)一些新品類和新產(chǎn)品缺乏認(rèn)知的情況下,需要通過技術(shù)手段識(shí)別用戶的潛在需求,進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。例如哪些用戶可能會(huì)對(duì)小龍蝦、鮮花、蛋糕這樣的相對(duì)低頻、高價(jià)值的產(chǎn)品產(chǎn)生購買??梢圆捎玫募夹g(shù)手段包括用戶分群、對(duì)已產(chǎn)生消費(fèi)的用戶做look-alike擴(kuò)展、遷移學(xué)習(xí)等。

同時(shí)我們?cè)谥谱魍赓u的用戶畫像時(shí)還面臨如下挑戰(zhàn):

1)數(shù)據(jù)多樣性,存在大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)例如用戶地址、菜品名稱等。需要用到自然語言處理技術(shù),同時(shí)結(jié)合其他數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2)相對(duì)于綜合電商而言,外賣是個(gè)相對(duì)單一的品類,用戶在外賣上的行為不足以全方位地描述用戶的基本屬性。因此需要和用戶在其他場(chǎng)合的消費(fèi)行為做融合。

3)外賣單價(jià)相對(duì)較低,用戶消費(fèi)的決策時(shí)間短、隨意性強(qiáng)。不像傳統(tǒng)電商用戶在決策前有大量的瀏覽行為可以用于捕捉用戶單次的需求。因此更需要結(jié)合用戶畫像分析用戶的歷史興趣、以及用戶的消費(fèi)場(chǎng)景,在消費(fèi)前對(duì)用戶做適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)、推薦。

面臨這些挑戰(zhàn),需要用戶畫像團(tuán)隊(duì)更細(xì)致的數(shù)據(jù)處理、融合多方數(shù)據(jù)源,同時(shí)發(fā)展出新的方法論,才能更好地支持外賣業(yè)務(wù)發(fā)展的需要。而外賣的上述挑戰(zhàn),又分別和一些垂直領(lǐng)域電商類似,經(jīng)驗(yàn)上存在可以相互借鑒之處。因此,外賣的用戶畫像的實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)累積,必將對(duì)整個(gè)電商領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用作出新的貢獻(xiàn)!


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