说到VRM,可能大家有点陌生,VRM与CRM对应,VRM—Visitor Relationship Management 访问者关系管理。基于VRM的站外广告投放与SEM、EDM、数据库营销等都是针对用户个体行为的精准广告投放

VRM是什么

VRM 是企业的一种客户管理策略,它按照客户访问行为细分,并与CRM一起形成企业管理用户的两大核心资源。传统的CRM是以购买用户来进行管理的,管理维度为购买用户的人群属性、订单属性等等,但实际上这部分用户只占网站整体用户的1%,有4%的用户已经将商品添加到购物车,具有从访问用户到购物用户转化的潜力,另外还有95%的用户是需要深度挖掘的群体。VRM 实现的是基于访客细分的一对一营销,目标群体是包含CRM用户在内的100%的用户,通过用户站外流量来源、站内关键行为节点跟踪、网站订单和购物属性的关联分析,可以提高ROI、访客忠诚度和订单转化率,最终提高运营利润。

基于VRM广告投放意义

传统的站外广告投放(指硬广告),都是以媒体为核心,基于媒体的用户细分和定位是广告投放的关键,但即便是针对有共性的用户群体投放广告,也不能实现用户个性化需求。比如同样是浏览ZOL手机频道的男性用户,有人需求三星手机,有人需求苹果手机,甚至有人需求电信手机,有人需求3G手机,不同用户的属性使广告主很难找到一个共同的利益诉求点。(当然你可能会说,价格、爆款——的确,这确实是大部分网购用户的集中属性体现,但仍然是集体属性,而非个体属性,价格还分高中低,爆款还分品牌、产品属性)。因此,针对用户个体属性的广告跟踪和投放管理越来越成为电商投放的关注点。

基于VRM站外广告投放原理

  • 站外流量引入。流量是获得用户行为的基础。
  • 站内用户行为收集。站内用户行为收集的关键节点包括:产品详情页(主要节点)、购物车页面(主要节点)、搜索页面、品类超市页、产品列表页、活动页等;收集的数据包括用户的浏览和购买的品类(一级、二级、三级)、品牌、产品、价格、数量、产品属性等。
  • 站内用户行为分析。这部分是VRM推荐的关键,也是核心算法所在。
  • 用户访问偏好标签。基于海量数据分析后,会针对每个用户做标签管理。比如A用户的标签可能是:海尔、冰箱、2000元、半年购买等。这是进行站外广告匹配的重要环节。
  • 站外广告匹配。在基于VRM分析与管理之后,用户如果在广告平台投放广告时,恰好再次看到该广告主的广告,那么就会调用该用户的标签,然后针对性的推广广告。

 

其实,只针对站内用户行为收集和分析,数据量难免过少。通常,未完成购买的用户人均页面浏览量通常低于10,甚至很可能低于5。如果单个用户只有5条,数据分析结果将很难保证。但是,如果这个平台或者数据源可以联合多个广告平台,实现数据共享,那么可以获得更全面的用户数据,如右图。比如用户在ZOL看过手机,看过苹果、三星和摩托的品牌;之后又去了京东看了平台iphone手机、三星S5830;之后又通过其他渠道到了库巴网,看到了三星S5830和摩托XT910,最终将三星这款手机加入到购物车;通过这一系列用户行为的简单分析,我们知道,这个用户想要买手机,品牌锁定在三星、苹果和摩托之间,同时他对S5830和XT910比较感兴趣,而且对S5830有较强的购买欲望,那么在站外广告投放时,我们可以精准推送这块产品。当然,这只是理想状态,实际对用户的分析到达品类、品牌、价格区间这些就已经不错了。
因此,基于大平台、全网络的数据收集和分析是一个广告平台想要做真正基于VRM投放的重要因素。
VRM广告投放瓶颈

VRM广告投放可以广泛应用于站外硬广告投放,当然,如果能结合SEM、EDM、CRM、ERP做数据关联后的整合营销投放会更好。但基于VRM的广告投放仍然存在较大瓶颈:

  1. 整合数据资源的问题。在上文分析中也提到,单单基于一个网站的用户行为分析结果难以保证,但是目前,能实现多广告平台间的数据整合的投放平台基本没有。
  2. VRM广告投放评估问题。VRM的确可以提高用户针对性投放,也可以提高ROI,但由于其精准性,在同一时期内,多家广告主投放时的CPC成本高,与当前大多数电商追求规模,追求流量的目标不符,因此直接导致这种广告投放模式难以实行。
  3. 数据安全性和保密性及对网站速度的影响。要收集站内数据,必须要在站内关键位置埋码,这意味着通过代码可以检测到网站的核心信息,这增加了数据泄露的风险;同时,过多的代码必然会造成页面加载速度的下降,直接影响用户体验,另外还有该系统在大流量下的并发数与负载性能,对网站整体的影响等,都是公司IT部门重点关注的问题。

虽然基于VRM的广告投放存在投放瓶颈,但作为一种精准的广告投放形式,日后必然会成为重要的营销推广方式。比如现在的SEM、EDM的CPC很高,但没有人会否定他们的价值,而且这两部分也基本是所有电商公司的重要推广手段。



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