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阿里云张辉:大数据如何让房产营销打通线下线上

阿里云张辉:大数据如何让房产营销打通线下线上

2016年11月30日,阿里云深圳地产行业沙龙在深圳举办。沙龙邀请阿里云高级算法专家朱洪波、张辉,阿里云零售业上云架构师赵勇,蚂蚁金服智慧社区业务总监唐颖,网聚宝CMO宋宇进行了演讲,嘉宾们围绕互联网企业中间件、地产云生态、大数据等内容分享了精彩的观点和内容。

沙龙上,阿里云高级算法专家张辉做了主题为“互联网营销打通地产商圈线下与线上”的精彩演讲,演讲内容如下(有删减),整理人李基祥。

营销本身是一个比较大的事情,所以整个地产里面也非常重要。我本人以前也是在传统行业里面做过,包括在互联网也做过一些互联网营销系统,我看来营销里面最核心的是数据加创意,这是两个最核心的点。

今天我想讲一讲现在营销过程中可能存在的问题,一些应对的策略,以及线上线下打通的方案。

营销过程中数据应用存在的一些问题

营销是有强数据需求的。现在无论是做老客的会员运营,还是新房的营销,肯定有大量的线上线下推广。这些推广有没有做到数据回流?内部有没有获得比较完整的用户画像?企业对用户画像采用怎样的管理机制?

为什么我会问这些问题?最近交流的客户比较多,有很多是偏传统领域的。每当我提到这些问题的时候,他们的回答都是肯定的,但是大部分会给我打开一个Excel,里面列了很多用户的各种标签。

这种管理方法是存在一些问题的。偏业务的人员容易理解标签,所以他会把数据以这种形式理解出来,但是本质上, 没有一个有效的系统能让业务人员真正的直接用这些数据。

我相信很多传统企业,包括很多房地产企业都有相关的信息部门,他们也做了很多。但是他们所整理的数据,业务人员是很难直接使用的,所以有没有比较有效的方法来管理?

同时,我也是几个房地产公司的客户,手机里面也装了他们的APP,加了很多微信群,这当中存在很多数据。这些数据和用户的线下行为能不能全部联结在一起?

传统企业在推广线下的量很大,那么大家应该在什么地方推广?广告的具体内容应该怎么选择?线下推广了之后,效果要怎么评判?

这些都是在营销的过程中会遇到的问题。

如何应对营销过程中存在的数据问题?

提供互联网营销时数据应用方案的方法论很多,其主线各有不同。我们以数据为主线梳理出了一套营销方法论,称之为“ 研、定、投、优 ”。

研丨如何进行数据整合

房地产行业本身已经有很多数据了,这些信息的量非常大,如果想要利用这些数据把营销做好,关键就在于如何整合这些数据。

这当中需要注意的是房产行业的数据组成非常复杂。

首先是会员数据。每一家房产企业都有很多会员的基本信息,而这些基本信息又可以延伸出来很多很有意思的数据。比如开车的品牌,是不是可以衡量出这个人的收入水平?根据出入小区的次数,以及在小区内的时间,是不是可以判断住户是否经常出差的?这些都是非常基本的数据。

其次是营销数据。相信整个房产行业中很少有人能把这个数据拿回来,房产商们一定在线上线下都投放了很多广告,但是投放的效果,投放出来的广告到底有谁看?这些数据大部分人都没有拿到的。

然而这些数据拿过来之后,并没有结束,需要对数据进行业务上可认知的处理和加工

数据首先需要加工成很多标签,因为这是业务人员能够理解的。比如说业务人员能理解性别、年龄,但他们一定理解不了背后的那一张表,背后搜集的这么多用户数据,存到20张表里面,每张表里面通过什么进行自动关联,这是业务人员理解不了的东西。

因此,我们需要把这一套数据用另外一种方式组织起来,而不是以一个表的形式组织起来。我不希望大家在讲营销数据的时候,拿出来的东西始终是一个Excel表格

阿里内部做了一个“阿里数”,进行一些用户信息的分析、管理,这个事情本身不难,相信每家公司,特别是IT部门,或者是信息部门,要做这个事情都是可以做得到的。

首先要对信息进行分类。分类的方式没有太好的标准,大家不妨根据业务需要进行分类。比如基本信息,偏好类信息,位置信息,关系信息等等,这是一个大类,每一个大类下面又会再细分;比如说基本信息可以划分为,教育状况,人生特征等等,这些东西一定是业务人员容易理解的。

同时,在数据里面可以看到这个标签覆盖的人群,数据在这里会被有效管理起来,可以很直观的判断哪些数据能用,哪些数据不能用。

通过这些数据来做目标用户筛选和营销的时候,目的性就非常清楚了。

定丨通过数据进行客户群体的确定

不是所有的用户都是你的客户,怎么从海量的用户里面有效地找出我的目标客户,这就是非常重要的一个环节。

最简单的一种方式就是交叉分析,这个是非常有效的方式。当然这个对于计算是有要求的。在数据收集和结合时就已经完成对于数据的标签化,这些标签都是可以随时往筛选条件中添加的。从数据里面探测标签之间可能会产生的一些微妙关系,而标签之间的交叉点可能就是我的目标用户。

另外还有更好的方式。无论哪家企业一定有一个目标客户的名单,这些客户一定是我的,我认准了,我相信没有哪家企业没有。

当我前面有了大量的数据,比如说里面有几万个标签,我要在里面分析出谁是我的用户,这个事情按照人的思维来看,其实是很难的。

但是现在,我可以把我的种子用户扔进去,通过人工智能方式,通过算法来找出跟种子用户比较类似的另外一批人是什么。这种方式在电商领域做过测试,效果非常明显的。

投丨选择投放渠道和投放方式

很多人说投放渠道怎么选择非常重要,但我今天不会讲,我会讲投放的方式。

投放方式的选择可以对标房地产公司处于什么情况。

首先是老客户,也就是对业主进行二次营销,或者是做一些会员的服务。理想的状态应该是有一个统一的营销平台,所有的事情通过统一的营销平台往各个渠道上推送你要营销的内容,这是比较理想的情况。

现在的许多房产商采取的营销模式对于老客户的营销会存在一些问题。因为所有的营销之间是串不起来的,而且在每一个渠道里面营销了之后,数据并不能回收,这些数据信息是全部散开的,营销之间的关系也建立不起来。这种情况就会产生老客户的二次推送。

其次是新客户,但是如数据收集部分里面所说,现在的线上线下推广方式并没有很好的数据回馈方式。

比较好的投放模式应该是有一套统一的营销平台,通过统一的平台直接对接我要触达的渠道,这个现在是可以做到的。无论是百度联盟还是阿里巴巴,都有对外的接口,通过技术层面都可以通过一个系统来对接。

这里面可以按照你的方式去表达你浏览的相关信息,展示的相关信息,数据是可以得到回收的,当你能把数据拿回来的时候,未来所有做的营销都是有据可查的。

优,就是营销方式的优化。我就不讲了,因为这本身是一个循环,无非是通过投放的效果数据来做进行优化。这对于房产商的广告投放其实也是非常重要的。

将线上线下的营销数据打通

线上线下的打通最核心的是ID  Mapping。在搜集数据的时候,会得到各种信息,手机号是最常见的,当然也会发现,比如说车牌号,一些APP的帐号,甚至是注册的微信ID,可能还有一些QQ群,QQ的帐号,同时大家在搜集数据的时候可能还有Email地址,等等。

有很多第三方公司,通过手机设备的信息、手机号码的对应关系,来找到ID之间的对应关系。把这些很多元的ID之间,通过技术打通,生成一个新的ID,对应到我的客户上。

这是各种关系的数据采集以及关系定义。有些东西是绑定的,比如说在注册的时候,这个人的手机号码和Email地址是直接绑定在一起,这些是确定的关系。还有一些买房子的时候,经常会搜集他的身份证号码,或者是手机号码,这些都是确定的。通过确定的信息再来判断可能在某些场景里面共同出现的信息,通过一些算法,就能得到用户的大部分ID之间的关系。

在线上线下的打通上,可能存在一些数据来源。比如说现在有很多销售门店、机场、甚至固定广告牌上都有一些WIFI探针,WIFI的探针就可以搜集到手机号码,和这个设备对应的APP,甚至是登陆APP的帐号,或者是硬件的地址。只要想要利用这些数据,相关的厂商就会和你进行一些合作。

最终这些事情完成之后,就可能把各种ID的信息都可以完全的对应起来。

对应起来之后能做什么事情?

能做的事情很多,最关键的商圈的分析。可以将你的目标人群投影在地图上,这对于做线下广告,效果评估的时候就会有一些依据。

以上就是我今天要讲的内容,重点就是传统房产营销中存在的数据应用问题,如何解决它们,以及如何将线上线下的营销数据打通。

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阿里云张辉:大数据如何让房产营销打通线下线上

本文作者李基祥,亿欧专栏作者;微信:ligi_avd(添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注);转载请注明作者姓名和“来源:亿欧”;文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持。

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