你在網(wǎng)上點一個連接，出現(xiàn)的是好幾個不相關(guān)的圖片或連接，這是電商營銷亂了。如何做好網(wǎng)上營銷，木門行業(yè)要學(xué)會精準(zhǔn)營銷，要學(xué)會把消費者喜歡的擺在最突出的位置，學(xué)會想象消費者喜歡的東西和這樣營銷可能會發(fā)生的后果。

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前幾日，從淘寶網(wǎng)購了幾袋牛肉干和魷魚絲，然后意外地發(fā)現(xiàn)，我新浪微博右下角的“熱門商品推薦”欄，在不厭其煩地向我推薦同類商品。我順手寫了一條抱怨的微博：“淘寶和新浪微博太討厭了--沒必要我前幾天從淘寶網(wǎng)上買了一次牛肉干，你就天天在新浪微博頁面上推薦牛肉干、魷魚絲之類的。我一次就吃膩了，至今還在反胃哩。你能追蹤我的消費痕跡，卻體會不了我的消費感受。淘寶和新浪微博，你們?nèi)绻軈^(qū)分我貪婪的口水和反胃的嗝之間的區(qū)別，那才真叫本事!”

更讓我意外的是：短短三、四天內(nèi)，這條微博的點擊閱讀率達到了70多萬人次，轉(zhuǎn)發(fā)和評論上千條;參與這場大討論的，不僅有和我一樣的消費者，也有相關(guān)領(lǐng)域的研究者或研究機構(gòu)，更有各大電商的技術(shù)人員和管理人員。

電商營銷亂象

其中，有很多是消費者對我的微博感同身受，大家紛紛吐槽--“今早我在淘寶搜農(nóng)具，現(xiàn)在出來的全是鐮刀、斧頭……” “我就回復(fù)一個一個關(guān)于無花果的微博，右側(cè)天天就推薦新疆無花果!”

“我一次誤點了個冰箱，現(xiàn)在滿屏幕都是那個牌子的冰箱廣告，走哪都是，郁悶的……”

“曾點開一雙鞋的鏈接結(jié)果那鞋子無處不在侵犯著眼球，真看吐了，饒了我吧!”

“一個多月前我在淘寶上買了臺電視，他連續(xù)一個月都給我推薦電視。如果我只是看看，他給我推薦還差不多，可是我都已經(jīng)買了啊，難道讓我再買一臺?”

“一次在天貓上買了個充電器，微博上天天都是充電器推薦的，尼瑪哪有充電器需要天天買的，這推薦太坑爹?！?/p>

“前段時間買了件亞麻衫，這些天上網(wǎng)到處都給我推薦亞麻，微博、優(yōu)酷、騰訊到處都是。要是就這樣就算了。我點進去，發(fā)現(xiàn)以我200多斤的體格，沒有一款能穿?！?/p>

“有些電商網(wǎng)站也是，才買個冰箱不久就發(fā)EDM推薦冰箱，網(wǎng)站首頁滿眼冰箱，我又不是倒賣冰箱的。這就是所謂的數(shù)據(jù)分析?人和機器一樣傻!”

現(xiàn)在，“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)是最近深受公眾和輿論追捧的熱詞之一。但從網(wǎng)友們讓人啼笑皆非的吐槽來看，網(wǎng)絡(luò)上這種不精準(zhǔn)的營銷很普遍，而且?guī)缀跎婕暗剿械拇笮‰娚?。他們大多玩的是概率，還不是精準(zhǔn)?？磥恚^的“大數(shù)據(jù)時代”尚是一種幻覺--我們離登堂入室還有很遠的路要走。

Big Data本質(zhì)是找到數(shù)據(jù)背后的消費者洞察，用未知數(shù)求已知數(shù)。BigData帶來BigIdea，而非大數(shù)據(jù)本身。

精準(zhǔn)營銷是方向

網(wǎng)絡(luò)上類似的抱怨或負面情緒太多，但讓我高興的是，此條微博引起了諸多專業(yè)人士和業(yè)內(nèi)人士的關(guān)注，并最終酵發(fā)成一場大討論。

在大數(shù)據(jù)和興趣圖譜的年代，要挖掘出核心東西。有人指出，之所以出現(xiàn)網(wǎng)友們吐槽的這種情況，主要是淘寶等電商的推薦模型做得不到位，行為數(shù)據(jù)沒有收集夠就盲目推薦，因為某些產(chǎn)品的購買在一定時段里是不會重復(fù)的。強行推薦，只會導(dǎo)致厭煩情緒和后悔情緒。大數(shù)據(jù)時代的推廣，不僅需要劃分受眾，更需要劃分單體受眾的心理層次。

這種推薦模型需要加入縱向數(shù)據(jù)分析的模型與算法，最簡單的優(yōu)化方法，就是將買過牛肉干的人在近期(1年內(nèi))購買過的物品排列出來，找出共性較多的加以推薦。有幾種方向：一、分析單一用戶的購買頻率，對用戶的購買頻率進行調(diào)整，在預(yù)期的下一次購買時段內(nèi)推薦;二、結(jié)合購買力及品牌偏好，做關(guān)聯(lián)產(chǎn)品展示;三、推薦相同愛好的購買者，沒準(zhǔn)能團購一把。

但也有人指出，大數(shù)據(jù)本來搜集的就是trends(趨勢、傾向)，不是背后的why(為什么)。對數(shù)據(jù)個性化處理，加入感覺因子，目前無論是淘寶、新浪，還是其他網(wǎng)站，都做不到這點--消費者行為表現(xiàn)是多元化的、動態(tài)的、可延續(xù)的，從”根據(jù)關(guān)鍵詞投放廣告”提升到”根據(jù)人的行為投放廣告”，目前還是一種遐想。除非是一個吃貨社區(qū)或者App。所以，淘寶的transaction(事務(wù)，指作為單個邏輯工作單元執(zhí)行的一系列操作)數(shù)據(jù)意圖結(jié)合新浪的社交數(shù)據(jù)來構(gòu)建一個人的興趣導(dǎo)購循環(huán)，是不完整的，社交數(shù)據(jù)不應(yīng)該這么玩!

而過度進行數(shù)據(jù)挖掘，可能帶來的負面作用：培養(yǎng)了被動接受和思考滯后。我們最終努力的方向，不是靠核心數(shù)據(jù)的挖掘和引導(dǎo)，而是提供方法與途徑讓用戶學(xué)會獲取并主動解決問題，享受樂趣。

然而，讓我欣慰的是，淘寶網(wǎng)的技術(shù)管理人員也第一時間主動聯(lián)系到我，詢問此事的具體情況，并進行了解釋：他們其實早就發(fā)現(xiàn)了這種推薦的弊端，并已經(jīng)在積極進行修正，不斷優(yōu)化方案。比如，為了避免出現(xiàn)“買了再推”的情況頻繁發(fā)生，技術(shù)人員已經(jīng)在系統(tǒng)中對活躍用戶設(shè)置了購買降權(quán)的處理。

我的回復(fù)是：“優(yōu)化推薦系統(tǒng)，對商家和消費者都是好事。消費者并不是討厭推薦或網(wǎng)購，還是希望數(shù)據(jù)分析更精準(zhǔn)，薦我之所需?！?/p>

設(shè)想與擔(dān)憂

那么，網(wǎng)友理想的網(wǎng)購和推薦是什么樣的呢?眾網(wǎng)友紛紛進行了美好而大膽的設(shè)想--“買牛肉干，推薦牙簽、牙線，或者山楂片，有助消化嘛?！?/p>

“買了一件泳衣，你可以推薦防曬霜;買了一個冰箱，你可以推薦樂扣保鮮盒;買了一雙皮鞋，你推薦皮鞋油……”

“我在去哪兒網(wǎng)站瀏覽了內(nèi)蒙古的景點，你就可以推薦當(dāng)?shù)氐呐Ｈ飧傻忍禺a(chǎn)嘛?！?/p>

“你瀏覽了驗孕棒的頁面，十個月之后廣告給你推送尿不濕產(chǎn)品?！?/p>

“看了網(wǎng)上的充氣娃娃，立馬推薦去百合網(wǎng)或世紀(jì)佳緣，干柴烈火般的需求你能抓住嗎?”

網(wǎng)友的設(shè)想雖然帶著幾絲戲謔，卻十分有道理。可能大家聽說過一個“啤酒與尿布”的推銷理論：

在一家超市中，人們發(fā)現(xiàn)了一個特別有趣的現(xiàn)象--尿布與啤酒這兩種風(fēng)馬牛不相及的商品居然擺在一起。但這一奇怪的舉措居然使尿布和啤酒的稍量大幅增加了。這可不是一個笑話，而是一直被商家所津津樂道的發(fā)生在美國沃爾瑪連鎖超市的真實案例。原來，美國的婦女通常在家照顧孩子，所以她們經(jīng)常會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。這個發(fā)現(xiàn)為商家?guī)砹舜罅康睦麧櫋?/p>

如何從浩如煙海卻又雜亂無章的數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)啤酒和尿布銷售之間的關(guān)聯(lián)度，這是值得所有電商和數(shù)據(jù)分析員應(yīng)該值得深思的問題。

作為一個消費者和對此領(lǐng)域關(guān)注研究者，我覺得，比“推薦什么”更高一個層次的問題，是“不推薦什么”。比如，對我反胃的嗝與貪婪的口水之間進行區(qū)分，從而避免厭煩性推薦。我甚至還有一個大膽設(shè)想：在網(wǎng)上買了服裝、化妝品之類女性消費品的男性消費者，你能根據(jù)他的消費痕跡和數(shù)據(jù)，分析出他的消費能力如何?他是奢侈型還是勤儉持家型?如果是后者，能否在他的網(wǎng)頁上調(diào)整此類商品的推薦頻率、甚至進行屏蔽，從而避免此類消息可能刺激他女友(或老婆)的奢侈浪費性購物?但是，有誰愿意做這么“二”的電商嗎?

此次討論中，還有少數(shù)網(wǎng)友表現(xiàn)出了深深的擔(dān)憂--消費行為及數(shù)據(jù)的深分析背后，可能是用戶癮私的泄露或用戶信息的竊取。既要貼心的服務(wù)又要保護隱私，這是一個兩難的境地。更可怕的是：這些背后，有沒有另外一個“棱鏡計劃”?