或者我們舉出一個更具體的例子,說明-大數據銷售-分析如何捕捉客人的喜好。Netflix 影片推薦系統就是大數據分析與CRM(客戶關係管理)結合的例子。它容許Netflix 使用更有效率的方式,把適合的內容,推薦給有興趣的特定客群。精準內容推薦或者精準行銷並不是一件新鮮的事,Amazon、Facebook、Google 都是使用用戶歷史行為資料,來推薦商品或產出個人化客製化的頁面,以優化使用者體驗。

 

大數據銷售-演算法先知系統

 

但這件事對 Netflix 非常重要,因為在使用影音串流平台時,大多數的用戶是漫無目的尋找能打發時間的電視節目,如果Netflix 無法在短時間內精準推薦用戶喜愛的影片,用戶很容易就被別的平台或傳統電視吸引走而流失。根據 Netflix 2015 年發表的報告 ,80% 的用戶觀看時數都是靠推介而得來的。

為了滿足不同口味的用戶們,Netflix 一直致力於優化推薦演算法。而優化推薦演算法的最有效方法,便是進行大數據分析(big data analysis) 解剖客人的口味和消費模式。

在過去,Netflix 試圖去預測每位用戶對於每部影片的評價 (分數 1-5),藉此推薦用戶可能感到有興趣的內容。不過隨著 Netflix 掌握更多用戶行為資料 (包括用戶觀看的內容、使用設備、收看時間、觀看頻率和長度、觀看地點、性別等等),現在更以機器學習 (Machine Learning) 來進行大數據分析,並以此為基礎建立推薦演算法,對預測顧客喜好行為相當有幫助,例如:觀看影片的順序、不同因素之間的交互作用等等。

 

大數據銷售-客制化的推薦界面

 

Netflix 的用戶都知道,Netflix 的首頁是由不同主題的影片列組成的,這些主題選擇、影片挑選、排列順序背後便是由不同的演算法推算出來,成為一個個客制化的推薦界面。例如,先找出喜好恐怖片類的的用戶,藉此推斷這類觀眾會喜愛與此相關影片。

演算法除了應用在推薦影片之外,其實 Netflix 更加依照個人興趣來客製化電影海報和圖片。如果用戶 A 曾看過較多奧瑪·花曼(Uma Karuna Thurman)的影片,那麼演算法會判斷用戶A 是Uma 的粉絲,因此會將Uma 優先展現在電影的海報上,提高影片對於指定客群的吸引力。

 

大數據銷售

奧瑪·花曼

 

 

Netflix針對每天過百萬次的搜尋、評價、以千萬計的播放量進行觀測,整個過程的搜尋、點擊、播放、暫停、快轉、罷看、重播、添加書籤、正負評價,都會被視為事件紀錄在系統當中。同時整合地理位置、使用收看裝置、收視率、社交媒體分享等,通過大數據分析和的演算法,Netflix就可以精準分析與理解觀眾的收視習慣,判斷有那些內容比較受到會員的青睞,根據這項結果Netflix的推薦引擎可以激發觀眾的興趣,協助每個人快速找到自己想看的內容。

 

大數據銷售-利用CRM會員系統

 

提供限期優惠是吸引客人登記成為會員的有效方法,但如果登記會員程序若過於繁複,會令人望而卻步。在會員系統上,Netflix 善用APPLE這個戰略伙伴。Netflix 容許Apple TV 機頂盒用戶直接連接並註冊Netflix,用戶亦能夠透過iTunes帳戶來支付服務費用。這除了可以節省客戶登記時間、登記手續和付款時間外,更加是一個訪問接觸Apple龐大客戶群的重要商機。最重要一點,是做到神不知鬼不覺地收集客戶數據。最佳的收集數據方法,從來是讓客人自願地提供。利用CRM會員系統,與社交帳號或者APPLE帳號的連結大大加快登記程序,提供多一個便利客人的誘因,便能成功增加客人忠誠度。

總結來說,如果企業能藉由大數據分析,結合CRM系統,能精準地將推銷優惠內容呈現給最適合的顧客,必定能大幅提升客人消費體驗。如此一來,用戶也就有更大的誘因繼續留在你的企業上,而不會輕易被新進業者的低價促銷或大製作內容吸引走。更重要的是,一個優惠推廣或者銷售策略,並不能針對所有的客人,由於每個客人都是獨一無二的,只有能掌握每位觀眾的喜好,才有機會趁勢而起提高銷售命中。

 

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