电视购物中场景营销的应用
1引言
在大数据时代，商业、经济及其他领域中的决策将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉。大数据正在改变人类生活的方方面面，包括传统的营销模式。在大数据背景下，本文提出了全新意义上的场景营销的概念。我们认为任何一次营销活动，都是在一定场景下发生的，场景是由多个维度构成的。各个维度的信息获得，在大数据背景下，已经成为可能。如何更好的利用各个维度的信息，提高转换成功率，成为场景营销的核心。电视购物是一种电视业、企业、消费者三赢的营销传播模式，目前在我国电视购物转型期存在着电视购物频道和电视直销广告相互竞争发展的局面。国内新生的购物频道如快乐购物、宜和购物、开心购物、居家购物、乐家购物、新华购物、好易购等新兴的电视购物频道也纷纷亮相，且发展稳定业绩喜人，由于电视购物频道的商品多、贴近生活、价格合理、运作规范，越来越受到消费者喜爱，成为电视购物的主要渠道。电视购物频道有多条业务线，呼叫中心在各业务中都是一个关键的环节，承担了繁重的营销任务。呼叫中心的各个业务员的销售业绩千差万别，经验丰富的业务员会把一次电话接入变成公司产品的展销会，根据接入客户的不同特征，推销不同的产品给接入客户;而经验欠缺的业务员，往往只能完成单一产品的销售任务。为什么各个业务员之间会存在如此大的反差呢?这也是因为一双看不见的手———场景营销在后面起作用。经验丰富的业务员只是不知不觉中遵循了场景营销内在的规律，把场景中
的各个维度的信息主动地应用到了自己营销的实践中。但是人的记忆力和精力都是有限的，借助工具的帮助成为必然。即使经验丰富的业务员也不能保证每次电话的接入，都能达到最优的销售结果。为了保证经验丰富的业务员的经验能够系统化地保存下来，经验欠缺的业务员能够基本达到经验丰富业务员的销售业绩，在电视购物中，改变传统营销模式，引入场景营销模式势在必行。
2场景营销
场景营销是飞速发展的数据挖掘技术、数据存储技术等诸多先进的大数据技术直接推动的结果。笔者认为，场景是由多个维度构成的，进而在多个维度基础上产生出多个营销规则，多个规则建立起了场景营销的应用。为此文章将从维度分析、规则生成，应用建立三个方面来描述场景营销。
2.1维度分析
维度分析是指对营销的场景进行纬度上的分解，把营销场景拆分成不同的纬度，这样可以方便地产生营销的各种规则。大数据的飞速发展有助于我们更加方便地研究各种营销场景的维度。文章将从如下几个方面，进行维度分析。
(1)客户维度。客户特征识别不仅仅是大数据营销的基础，即使是在传统行业，只要企业足够关注客户，也一定会进行客户特征分析，这是以客户为中心的企业赖以生存及发展的基本要件，甚至是公司盈利的第一步。客户维度主要用于描述客户自身的一些基本特征，例如性别、年龄、职业、收入、婚否、孩子个数、爱好、皮肤敏感度、所
处区域等，这些基本信息不可能一次性获得，需要业务人员通过多次的电话交流，间接地获取这些特征。有些特征需要通过面向属性的归纳方法才能够得到。
(2)自然维度。自然维度是指由外界的各种信息构成的维度。它包括如下维度:区域、天气、时令、时间、节假日、公休日。自然维度对产生相应的营销规则有着重要的意义，营销活动一般会随着区域、季节等的变化，开展相应的营销活动。例如，对于东北地区的客户，在冬天应用会自动推荐给客户各种保暖内衣等;对于南方地区的客户，如果未来几天会有频繁的降雨，应用会自动推荐给客户各种除湿设备。自然维度的大量信息的获得和分析，在大数据背景下，已经成为可能。自然维度可以通过外部接口或者网络爬虫获得。
(3)商品维度。商品维度就是指商品的视角、特质。主要包括商品的类别、商品的颜色、商品的重量等。有了大数据这个强大的数据处理武器，可以对商品品质进行多角度，多维度的描述。另外，我们也可以通过协同过滤的算法，来计算各个商品之间的相似度，方便产生计算规则。商品之间的相似度，也是商品维度的重要一方面。
(4)计算维度。客户价值主要通过客户忠诚度和客户贡献度表征，但客户忠诚度和客户贡献度是不能直接测量获得的。这两个维度都是通过对历史销售数据的分析，用分析模型计算得到的。因此客户忠诚度和客户购买贡献称为计算纬度。客户忠诚度:忠诚度主要反映在客户购买行为中所表现出来的稳定、忠诚等行为特征上。在判断客户忠诚度的多个指标中，总购买额、重复购买次数和持续时间在客户购买
行为中能够更好地说明客户的忠诚度。客户贡献度:贡献度是客户通过产品的购买对公司的贡献，反映客户的盈利能力，由一系列客户累计交易的获利情况的客户盈利能力指标来表示，例如客户交易次数等。客户忠诚度和客户贡献度都是用多个指标共同描述的，本文为方便研究用一个单独的指标描述它们。为此，使用主成分分析方法，把多个指标综合成一个可量化的指标。此外为了便于产生计算规则，也可以采用聚类分析的方法，客户忠诚度和客户贡献度分别分成高低两类。这样就可以把客户分成四个类别。高贡献高忠诚度的客户不但持续购买企业的产品或服务，还为企业积极宣传，企业只需要花费较低的维持成本就能产生源源不断的利润;高贡献低忠诚度的客户是企业值得珍惜的巨大潜在资源，他们是企业最应该实施影响的一类群体，只要通过适当的营销策略来增加顾客的忠诚度使之成为黄金顾客。低贡献高忠诚度的客户属于理性顾客。双低顾客，进行营销时可以不用考虑。
(5)专家维度。系统允许用户自己定义维度，这些定义的维度，能够马上参加规则的计算，也能够参加专家规则的生成。这些维度，一般都是由经验的业务员来制定的，故称为专家维度。例如，业务员可能增加具有双胞胎孩子的妇女这个维度，这样我们在场景营销中将采取不同的规则。专家维度可以方便场景营销进行无限可能的扩展。
2.2规则生成
规则分析是指根据构成营销场景的不同维度，产生各种场景营销的相关规则。
(1)计算规则。计算规则主要是对构成营销场景的各种维度(包括
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