大数据营销笔记1，2

第一章：大数据分析用户行为

用户点评数据：企业能够分析出用户满意或者不满意的地方，这就是企业存在的优劣势：比如电商网站通过搜集用户的点评数据发现用户对快递服务不是很满意，那么电商网站就能够根据用户的需求制定出相应的对策。

用户的购物车：购物车隐含的对比收藏功能能使商家轻易知道用户的大致偏好

提醒用户购买：1.在4小时内提醒用户加入购物车但没有购买的产品有27%的唤醒率

              2.用户已经生成订饭但是没有支付

              3.产品有优惠信息

              4.产品即将售完库存不足

自动填写地址，自动匹配用户的邮编及地址信息，减少用户购买成本

营销：有效利用数据：1.将用户地域年龄等多位度分析

2.将用户数据量化：用户的浏览历史、是否产生了购买行为、购买过的产品价值、产品购买的频率以及最近一次购买产品的时间等属性

3.了解用户的浏览历史数据：对以往用户接受的促销活动有一个系统了解，包括促销折扣比例、商品原价、折扣金额、能否退款、产品风格等信息

4.添加不喜欢功能

营销时记录是否打开邮件，是否进入的促销页面（决定以后是否还会发邮件）

用户情绪数据：用户获得优惠券之后，定位地点买了鸡，那就给他推送如何烹饪鸡；恋爱中的用户最爱听的歌曲排行榜

第二章：大数据识别用户的偏好

淘宝：消费者页面停留时间（还要注意转化率确定停留时间长是良性or恶性）为了更好的转换率：将网页界面的导航和说明做到位；为网站配置专业客服；简化网站的功能

成交时间、地点、交易行为统计