阿里达摩盘:解密DEEPLINK分析?

2023-10-15 07:10

本文主要是介绍阿里达摩盘:解密DEEPLINK分析?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

作者介绍

画像数据产品@草帽小子

《大数据实践之路:中台+分析+应用》核心作者

专注用户画像,著有用户画像、标签体系等系列文章

人人都是产品经理专栏作家

“数据人创作者联盟”成员

大家好,我是草帽小子~

上一篇我们分析了《阿里达摩盘:画像营销洞察有哪5种玩法?》,下面我们来了解一下达摩盘的DEEPLINK分析。

01 DEEPLINK分析

基于阿里妈妈营销大数据、品牌数据银行AIPL方法论及产品能力,阿里对消费者的触达、互动、购物、忠诚等行为进行了深入分析,内容涵盖快消、服饰、运动、食品、消费电子等多个行业。(后续会展开写品牌数据银行,关注草帽小子系列专辑,查看最新动态)

在品牌数据银行AIPL方法论基础上,进一步强化营销场景的数字化能力。提出基于用户旅程细化营销资产,以消费者为中心的数字营销指标体系——DEEPLINK(深链经营)。

AIPL:Aware认知—Interest 兴趣—Purchase购买—Loyalty忠诚

DEEPLINK:Discover发现—Engage种草—Enthuse热爱—Perform行动—Initial首购—Numerous复购—Keen忠诚

DEEPLINK分析包含:DEEPLINK资产分布、DEEPLINK人群流转、品牌全域资产分布3个模块。

02 DEEPLINK资产

DEEPLINK资产分布主要是帮助商家查看处于不同阶段的消费者都有哪些人群,从而可以直接圈选对应阶段的人群进行投放。

草帽小子:很多人看到这个模块会比较懵逼,DEEPLINK的指标确实是比较难理解的一个模块,我也是反复看了几遍。像我们做用户画像的,对用户的深度建模也只是停留在标签层面,如划分RFM标签,但是还没做的这么深入,直接在系统上对不同阶段的人群深度分析。

这个简单来看就是划分用户的不同阶段和深度,像很多公司都会将用户划分为潜客、首购用户、复购用户,从而对潜客促购买、对首购用户促再消费、对复购用户重点维护促留存。这里的DEEPLINK就在用户的基本划分上,做了更细致的划分。

03 DEEPLINK人群流转

DEEPLINK人群流转,查看DEEPLINK用户群在初始和最终时间的人群流转状态,并且进一步拆分不同渠道对人群流转的贡献度,从而帮助品牌挖掘消费者旅程优化背后最佳营销渠道组合,助力品牌优化营销策略。

草帽小子:DEEPLINK人群流转分析,也是参照着品牌数据银行AIPL链路流转分析,细化到对各个渠道对人群流转的贡献度。这确实需要一定的数据量级才能做,不然数据量太小,差异不明显。

04 品牌全域资产分布

品牌全域UniversaL资产为DEEPLINK中的L,包含品牌一方数据及淘系站内站外触点数据。

草帽小子:该模块整合的数据更全、更广,我们前面洞察分析的基本都是基于达摩盘站内投放的数据。而全域数据整合了多方数据源,包含品牌的第一方数据,例如如阿里云的QuickAudience的第一方CDP数据沉淀、以及联盟内容沉淀、Unidesk站外的投放、流量宝站内投放。依托着阿里的数据产品矩阵能力,做了多方数据打通,促进人群再营销。

05 DEEPLINK指标

Discover 发现:15天内,消费者相对被动与品牌曝光接触或点击

engage 种草:15天内,消费者通过直播/短视频等内容渠道的接触;或者进行了店铺、商品的浏览

enthuse 互动:15天内,消费者主动与品牌发生普通互动行为,包含+订阅品牌、发生互动等

perform 行动:15天内,消费者主动与品牌发生深度互动行为,包含会员、收藏、加购

initial 首购:近2.5年,购买人群-(Numerous复购+Keen至爱人群)

Numerous 复购:365天内,非会员身份,有过正向评论/追评,消费>=2天

Keen 至爱:365天内,会员身份,有过正向评论/追评,消费>=2天

06 小结

营销策略中心的画像洞察《阿里达摩盘:画像营销洞察有哪5种玩法?》和DEEPLINK分析,都是从不同维度进行人群的深度洞察,帮助商家了解用户,赋能商家对不同阶段的用户群采取不同的营销策略,从而提升转化效果。

想了解更多数据知识也欢迎看,7位大厂数据产品写的《大数据实践之路:数据中台+数据分析+产品应用》这本书。

这篇关于阿里达摩盘:解密DEEPLINK分析?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/216153

相关文章

Android 缓存日志Logcat导出与分析最佳实践

《Android缓存日志Logcat导出与分析最佳实践》本文全面介绍AndroidLogcat缓存日志的导出与分析方法,涵盖按进程、缓冲区类型及日志级别过滤,自动化工具使用,常见问题解决方案和最佳实... 目录android 缓存日志(Logcat)导出与分析全攻略为什么要导出缓存日志?按需过滤导出1. 按

Linux中的HTTPS协议原理分析

《Linux中的HTTPS协议原理分析》文章解释了HTTPS的必要性:HTTP明文传输易被篡改和劫持,HTTPS通过非对称加密协商对称密钥、CA证书认证和混合加密机制,有效防范中间人攻击,保障通信安全... 目录一、什么是加密和解密?二、为什么需要加密?三、常见的加密方式3.1 对称加密3.2非对称加密四、

MySQL中读写分离方案对比分析与选型建议

《MySQL中读写分离方案对比分析与选型建议》MySQL读写分离是提升数据库可用性和性能的常见手段,本文将围绕现实生产环境中常见的几种读写分离模式进行系统对比,希望对大家有所帮助... 目录一、问题背景介绍二、多种解决方案对比2.1 原生mysql主从复制2.2 Proxy层中间件:ProxySQL2.3

SpringBoot实现RSA+AES自动接口解密的实战指南

《SpringBoot实现RSA+AES自动接口解密的实战指南》在当今数据泄露频发的网络环境中,接口安全已成为开发者不可忽视的核心议题,RSA+AES混合加密方案因其安全性高、性能优越而被广泛采用,本... 目录一、项目依赖与环境准备1.1 Maven依赖配置1.2 密钥生成与配置二、加密工具类实现2.1

python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)

《python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)》入职测试中的一道题,要求:从Akshare下载某一个股票近十年的财务报表包括,资产负债表,利润表,现金流量表,保存... 目录一、前言二、核心知识点梳理1、Akshare数据获取2、Pandas数据处理3、Matplotl

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比

MySQL 内存使用率常用分析语句

《MySQL内存使用率常用分析语句》用户整理了MySQL内存占用过高的分析方法,涵盖操作系统层确认及数据库层bufferpool、内存模块差值、线程状态、performance_schema性能数据... 目录一、 OS层二、 DB层1. 全局情况2. 内存占js用详情最近连续遇到mysql内存占用过高导致

解密SQL查询语句执行的过程

《解密SQL查询语句执行的过程》文章讲解了SQL语句的执行流程,涵盖解析、优化、执行三个核心阶段,并介绍执行计划查看方法EXPLAIN,同时提出性能优化技巧如合理使用索引、避免SELECT*、JOIN... 目录1. SQL语句的基本结构2. SQL语句的执行过程3. SQL语句的执行计划4. 常见的性能优

深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决

《深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决》在Web服务器运维和性能优化过程中,Nginx日志是排查问题的重要依据,本文将围绕Nginx日志分析、499状态码的成因、排查方法及解决方案展开讨论... 目录前言1. Nginx日志基础1.1 Nginx日志存放位置1.2 Nginx日志格式2. 499