Posts Tagged “市场营销”
哈哈哈哈
by MarsOcean on March 28, 2008
哈哈哈哈哈哈哈,今天很开心。 绝对世界最先进的Data Feed Management算法有望在今年投入使用! 之前说起过,我觉得Shopping Comparison MKT的Data Feed管理应该可以用人工智能的算法(其实很简单)实现,然后花了大约一周的时间和铃铛同学讨论出了相应的模型。 在CSE这个领域,www.Newegg.com各项指标都已经领先业界非常远。可是这个模型如果投入使用,不仅将大量减少人力成本,而且可以取得比现在还要更好的投资回报率! 今天,这个东东终于进入了MIS开发的日程,如果一切顺利,Q3末就可以做出来了,哈哈哈哈哈哈哈。 由衷的感觉到,什么东西到我手里就会变一个样子:)。我就是一个憎恨重复劳动的人,一个喜欢把艺术活变成技术活的人……哈哈。
仍然被低估的电子商务产品评论(三)
by MarsOcean on March 26, 2008
除了昨天说的想办法把高价值评论信息推送到合适的消费者面前,还有哪些方法可以发挥评论的价值呢(note: 下面的东西可能概念性成分比之前要多)? 最少还有四种方式吧,写出来抛砖引玉: 推荐相关产品 内网促销 外网宣传推广 口碑营销 首先是相关产品推荐。 假定你没有很好的personalized recommendation system,也没有足够人力去做相关产品推荐(例如这条裤子比较适合配那件衣服,这个CPU最好要放那块主板之类),为什么不让消费者来做这个呢? 开个评论小分区,让消费者在里面专门推荐这款产品的相关产品:) 点击量最大的“相关产品推荐”评论将获得积分奖励~ 然后是内网促销。 目前所知的内网促销,都是mkt或者pm某人牵头说要促销XXXX啦,然后大家呼啦啦提交一堆产品和相应促销价格,选几个看得顺眼的交给美工做个页面。 开个小板块,让用户可以自己开页面来做促销活动? 很简单的功能, 用户可以自己定义页面的名字和介绍文字(甚至于上传一幅图片做Banner); 用户可以按照产品item number将网站上的产品添加到这个新的页面; 用户在每个产品下写上一条“推荐”评论; 系统生成页面,页面上包含 4.1 用户定义的标题(例如“五一长假,必备相机”);4.2 用户定义的描述文字(例如“家用相机最重要的是……”);4.3 产品列表(包括产品图片、介绍、以及用户推荐文字——例如“Fz5这款相机好就好在……”)。 工作人员将挑选一些比较好的promo page的链接放在在首页。 通过promo page产生的销量,将给用户返点。 所以,用户甚至于还可以把promo page的链接发布到自己blog或者相关论坛去赚钱(写到这里觉得这个例子可以放到第四点去) 还有外网宣传推广。 消费者对于review的接受程度是促销信息的6倍。 所以DM的介绍页面,活动中的公司简介,某个产品的推荐,不妨都用上一点真实的评论。 “我在marsopinion.com买过7次东西了,每次都是今天下单,第二天就收到了,我都想不通你们怎么搞定的……”这句话比“我们技术先进,物流迅速”来得有效(relax,我没说消费者一定相信前面那句是真的……只是他们会更难相信后面这句); “爽,X980终于到手!跑在我的机子上……………………btw,你们价格又是最好的”这段话比干巴巴的宣传词好用。 (…)
我以为的事情
by MarsOcean on March 13, 2008
(原文发表于2008年1月15日至3月10日间,由于服务器故障导致数据丢失,3月13日根据备份数据补发——本文留言信息已完全丢失,图片也被全部删除) 一 中国新蛋Brand Marketing Best Practice: 大约我进入公司之前两年,有人定了两条网站规则: 1. 只有购物用户才能发表评论; 2. 评论就赠送10个积分(相当于1元人民币)” 我觉得这个人是天才。 二 美国新蛋Brand Marketing Best Practice(就我目前粗浅的了解): 听说很久以前有人定了这样的规则: 1. 把货放在自己仓库,快速出货 2. 如果出货慢了,就用航空快递给客户送过去 其实WH应该可以分一些Brand Marketing的Budget才对,呵呵。
Use personalized recommendation algorithm to enhance conversion rate for ecommerce website
by MarsOcean on December 15, 2007
We all know, for our ecommerce website, making the right (personalized) suggestion to customers will enhace our conversion rate significantly. But, if we do not have 1000 MIS team support (like amazon) or genenius formula, how can we make (…)