大家好，今天馮軍給大家準備的干貨是雙十一真的便宜嗎,帶你了解其中內幕，以及關于雙十一真的便宜嗎這些一系列的精品相關干貨，希望你認真看完這篇文章后，能充分理解我想表達的意思。相信你很快就能掌握！你離大牛越來越近了！
激動人的雙十一狂歡購物節終于過去了，剩下的就是大家空蕩蕩的錢包和等待快遞包裹的迫切心情了。
本來為了省錢參加購物節的狂歡，精心各種滿減、優惠券，但卻有不少朋友付完款后發現，自己買到的東西比平時居然還是貴，最令人氣憤的是同一件商品，自己買的比別人還貴！
同一件商品，不同的人顯示的價格不同：
同一張券，你怎么搶也搶不到，別人想怎么領就怎么領：
很顯然，有一部分人被大數據殺熟了，這在行業內是一個非常普遍的現象，之前央視就有曝光過某app上購買機票和酒店，不同人不同價，甚至多點進去看幾次，價格還會上漲。移動互聯網時代，消費者想薅商家羊毛難上加難，但是商家通過大數據宰客卻輕而易舉。
作為一個曾經給電商零售公司打過工的數據分析師，曾經也利用我的一身數據分析本領為公司的“營銷策略”做過不少貢獻（輕噴，打工不易，身不由己），今天就從數據分析的角度給大家拆解一下，我們是如何利用數據來殺熟的，有哪些方法能夠避免被大數據殺熟
大數據殺熟是怎么做的？
概括的說就是：通過大數據分析和預測的手段，對于同樣的商品和服務，對不同對象收取不同價格的現象。
所以，大數據殺熟的技術基礎是大數據，也就是海量的用戶數據。通過你的基礎屬性數據判斷你的所在用戶群體、人群特征（如消費能力），通過你的行為數據判斷你的偏好和消費意愿強烈程度。
綜合一系列的分析，判斷出你是誰，你現在要做什么，愿意付出多少代價去做。然后通過精準的用戶畫像，去對消費能力高、消費意愿強烈的用戶展示更高的價格，賺取更多的利益。
不過區別定價這樣的殺熟套路已經用了很多了，消費者和身邊的人一對比就發現了殺熟真相，萬一找了媒體曝光，對電商平臺或者商家的印象非常不好，其實還有另外一種變相殺熟套路，叫做“優惠券殺熟”
同樣的商品，價格大家都是一樣的，但是有些人能領到30元的優惠券，有些人界面可能都不顯示優惠券，相比之下這是一個比較安全的殺熟手段，因為從法律上來講，商家給不同人發不同的優惠券，似乎也沒有違反規則。
當然上述的方法不僅僅存在于電商，線下門店同樣也有這樣的營銷策略。比如給不同等級的會員發不同額度的優惠券
商家是怎么分析這么多的用戶數據，制定營銷策略的？這里我以線上、線下門店都有的會員數據為例子（從商家角度出發，電商平臺也大概是一個道理），給大家講解一下，商家是怎么分析消費者數據的
整體會員運營流程如下：
1、用戶分類
在我們數據分析領域，有一個知名的“二八原則”，因為往往20%的客戶貢獻了80%的銷售額（換句話來講，世界上80%的財富都掌握在那20%的人手中）。
所以大多數零售企業都想通過數據找到這20%的客戶，想盡辦法維護好他們，從他們的口袋里掏錢。這里就簡單介紹一個通用的方法：RFM模型。RFM模型就是通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢三項指標，來定義該客戶的價值狀況。
這里就不重點介紹具體實現的方法，想了解模型的詳細講解看這篇：深度構建用戶畫像｜數據標簽，關聯分析，RFM，用戶體系
2、用戶監控
第一步分類之后，第二步就是監控用戶行為，想要更好地做到監控我們自然要了解會員的成長路線。通常來說我們可以把會員的成長分為：目標市場、響應者、新會員、老會員、高潛能會員、低價值會員、高價值會員及流失會員。對于不同類型會員，關注重點也會有所差異。
對于消費會員，我們應重點挖掘客戶的消費習慣、消費偏好及會員價值的挖掘。其中消費習慣包括客戶活躍度、連帶銷售及忠誠度。
（1）活躍度：就是對你的消費金額、消費頻次，最近消費時間等關鍵指標進行監控
（2）連帶銷售：以商品為分析維度，了解購買該商品的消費者還會購買哪些商品。比如你購物車加購了奶粉、尿不濕類的東西，系統就會給你推薦嬰兒服裝、玩具等等
（3）忠誠度：通過RFM分析，我們可以清楚地看到每個會員的忠誠度，忠誠度是提高了還是降低了？哪些客戶忠誠度降低了？哪些客戶忠誠度提高了？
一般來說，商家對于新會員及流失會員的數據更加關注。新會員重點關注新會員的開發、基本信息、客單價等內容，完成從新會員到消費會員的過渡，常規手段就是發新人券，刺激完成第一次購買。這也就是為啥買東西的時候，老vip居然沒有一個新會員價格便宜的原因。
流失會員著重關注流失會員結構、最后一次的購買內容，客單價、會齡等信息，然后通過優惠短信，獎品等等挽留流失會員。
如何反套路？
搞懂了商家分析數據的套路，反套路也就不難了，給大家幾個實用方法
1、畫像偽裝
剛才我們上面說了，一般商家會給新會員和流失會員優惠，來促進留存，電商平臺也是一個道理，有時你把app卸載，這個動作就可能讓系統定義你為流失用戶，等你再裝上的時候，就會為了挽留你，給你更大優惠。
第二個辦法是偽裝價格敏感用戶，越是“無優惠券不下單”的用戶，被平臺派發的下單紅包、優惠券的概率和優惠力度越大。
第三個辦法是反向操作，當你搜索尿不濕時，系統會容易判定你為母嬰用品類需要人群，這時你可以再伴隨搜索一些不相關的B、C、D，用無關數據掩蓋你的真實意圖數據，這樣用戶畫像的表述結果就會不夠精準，商家難套路住你
2、保護隱私
其實所有數據營銷的策略，基礎都是數據，保護好自己的數據才是反制大數據殺熟的有效方式。平常使用使用手機時要記得關掉定位許可，關掉Wi-Fi自動連接，關掉App數據需求許可，避免數據被獲取。
今天就說到這里吧，希望能幫助到你們，認真仔細閱讀完雙十一真的便宜嗎「推薦帶你了解其中內幕」文章，對自己感覺有幫助，記得點個贊哦！
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