【亿邦原创】7月27日消息，在2017思路企业电子商务服务大会上，Ping++大数据负责人夏苏敏发表了公开演讲，他表示在聚合支付之上，除了提供聚合支付的通道，我们还可以提供聚合支付（音）的引擎，帮大家提高收入。
Ping++大数据负责人夏苏敏
由思路网主办，亿邦动力网协办的2017思路企业电子商务服务大会于2017年7月27日—7月28日在上海举办。会议邀请到众多企业大佬，优秀服务商代表及业内专业人士同台论道，共话电商。
本届大会以电商服务为主线，主题为“渡”，破迷开悟，由此到彼，方得渡。今天所处的阶段，是大批企业需要进行数字化武装和改造的阶段，可理解为渡河，传统经济形态就是所处的此岸，数字经济形态就是需要前往的彼岸。在这一渡河过程中，有一个角色不可或缺且非常重要，TA就是服务商，他们可以被理解为企业的摆渡人，因为基因决定，绝大部分企业只有依靠一批批优秀的服务商，才能被渡到彼岸。
温馨提示：本文为速记初审稿，保证现场嘉宾原意，未经删节，或存纰漏，敬请谅解。
以下是演讲实录：
主持人：感谢邓总的精彩演说，可见布局多渠道商城捕捉全方位流量在数字经济时代很是重要。接下来我们欢迎：Ping++大数据负责人夏苏敏，演讲主题为：《交易大数据驱动GMV增长》。
夏苏敏：很高兴今天下午在这里跟大家一块分享一下Ping++在最近一段时间，在大数据方面，作出的一些成果。然后我们今天的分享主题是交易大数据驱动GMV增长。听说过Ping++的来宾，Ping++是一家做聚合支付的公司，我们现在为25000多家企业提供聚合支付的方案。我们今天要讲的，是在聚合支付之上，除了提供聚合支付的通道，我们还可以提供聚合支付（音）的引擎，帮大家提高收入。
在产品的运营中，我们经常听到客户有这样的抱怨。这个图是我们某一家客户的图，这个是它的GMV的成长图，整个GMV在长时间内是没有一个累积增长的，在某些点是有一些高点，这些点就是经常做活动带来的流量和增长。但是这些增长并没有沉淀下来，在活动之后很快的流失了。
这个是运营的团队，营销的团队，他们在每次活动完成之后，都要看活动的效果。这里面有非常多的指标，需要监测，这么多的指标，是否都要监测，这里是否有哪些指标，是我们尤其要关注的？
今天就是围绕这些问题给大家进行解读。今天主要是这么几个问题，
一、如何量化一个用户的忠诚度？
这个是什么意思呢？因为我们经常在研究这些交易的数据，如果一个用户在店面上，在商城里，到底是完成多少交易之后，才能成为你的忠实用户，我们希望通过今天的分享给大家做一个量化的方案。
二、用户他快流失了，他有什么样的行为，我们会认为他流失风险非常的高？我们会对他进行挽回，这个我们也会给到非常量化的方案。
三、我们发现了这个用户，知道如何对他进行忠诚度的转化，我们知道哪些用户要流失了，我们应该采取什么样的措施？我们通过什么样的营销手段达到目的？
之前主要是围绕交易数据这块，解答一下大家对交易数据的误区，我们给客户解决方案的时候，我们经常听到“交易数据很简单，看看收入、定价价”觉得这里肯定分析出不维度。但是我们想说的，在研究过程中，对交易数据我们分成了四个大的体系。这四个大的体系当中，还可以提炼出50多个非常精细化的指标。
一、GMV相关的指标体系。这是我们最常见的，订单数量，客单价。
二、人群相关的指标体系。可以看看首单用户数是多少，看看活跃用户数是多少，高价值用户数是多少，以及他们买了什么东西，贴一些标签。
三、复购相关的指标，这个也很关键，也是我们今天介绍的重点。
四、关于用户生命周期价值。
首先要说的就是复购，基于交易数据，这是我们要分析的最重要的指标，复购传统意义上来讲，大家可以在百度百科上搜索。定义是这个人完成了一次交易，之后再完成一次交易，他完成的交易越多，他的忠诚度就越高。复购除了有这样一个维度的解答，是否还有其它的解读呢？我们提出了一个复购魔法数字，大家可以去搜索一下，我们之前讲述过它的定义。
我来介绍一下复购魔法数字，一个是我们电商的客户，一个是游戏类的客户。后来我们会看到，无论是电商类的，还是游戏类的，或者是我们线下的一些门店的客户，都可以用这个方法来进行分析。这是两个柱状图。
我们看到第一个柱子完成一次交易之后，完成第二次交易的比例有多高。
第二个柱子是完成了两次交易之后，第三次交易的比例有多高。
依此类推，大家发现一开始增长是非常快的，每完成一次的交易，这个客户对你的产品的认知和认可度都会上升，他再来交易肯定会上升。这种上升不会一直持续下去，到了一个临界点就会平稳。这两个图是一样的，到了一定的临界点之后，就会维持在一个高的比例上，而且这个比例一旦高上去，就很难下来了。然后维持在平稳的临界点，我们把它叫做复购魔法数字，它背后的意义就是如果你的用户完成了复购魔法数字，我们就可以认为它完成了忠诚度的转化，到了这里再完成下一次的忠诚度的转化是很自然的。这个首先忠诚度的量化是用购买次数量化。
然后这个复购魔法数字，不是谁都能看到，这是我们看了几千个案例，先是形式期，我们看到很多产品没有复购魔法数字的。一种是这个产品本来就没有复购，比如说学车、婚庆复购非常少。还有就是这个产业刚刚开始，这个产品刚刚推出到市场上，还没有找到自己的第一批忠实用户。这个时候你可能就看不到自己的复购魔法数字，但是过了一段时间，你进入成熟期。我们就可以看到，跟刚才我们展示的两个图是一样的，我们可以看一下后面的数字。
这个是形式期，形式期可以看到整个复购魔法数字后面是波状的，没有形成一个拐点，到了成熟期的时候就是这种形态，这个黄线的位置就是复购魔法数字的位置。到了改进期，复购魔法数字也会有变化，有向前移，也有向后移。肯定是向前移更好一些，因为向前移意味着我们用更少的次数，就可以吸引更多的用户。
有了这些之后，如果一个新用户进来，我对它的定义就是，以最快的速度完成这个复购魔法数字指导的购买次数，如果他没有完成这个购买次数，他还是一直处于一个流失风险比较高的位置。
刚才看到那个流失增长图，我们给他做这样一个复盘。每一次关注的指标周留存、月留存，这些指标可能开始的时候还可以，但是到后面就不太够了。既使是有了周留存、月留存，但是他有可能还是没有完成指定的购买次数，那就没有完成忠诚度的转化。这个时候你对他的营销放松了的话，就没有完成忠诚度，就会流失。很多商家不断的拉新，后来流失没有控制住。
定完这个量化的目标之后，我们还需要有这种精细化的设计，我们有三个，比较重要的参考指标。
1、有效期。不是说一个用户进到我们这个产品里来，就可以给我们无穷多的时间运营它，让他完成购买次数。是有有效期的，而且这个有效期每两次都有一个，第一次到第二次之间会有一个有效期，第二次到第三次之间也会有一个有效期。如果说一个用户已经完成了一次购买，你必须让他在25天之内，再完成一次购买，否则他就会出现非常高的流失风险。
这样的图是可以通过分析历史的订单数据提炼出来的，这样给我们的运营团队和营销团队提出了时间的限定，怎么样让他这些购买的人完成下一次的转化。
2、我们再会看每一次购买的用户，他的流失风险。红的是用户已经流失了，黄的是表示他流失风险非常高，蓝的是表现他流失风险并不是那么大。作为运营团队来讲，要做用户的挽回 ，黄色是可以努力的地方，蓝色是比较稳定的，红色是流失了，你再转化就跟拉新差不多了。黄色的部分还是可以以比较低成本的方式，让他进行再一次的交易。这里我们把用户又一次进行了分级，一直到这里我们把用户进行过两次分级。第一次分级是谁是忠实用户，谁是非忠实用户。第二分级是分成已经流失的，马上要流失的，安全的。资源要放到马上要流失的人群上，因为大家营销资源是有限的，两次分级之后，基本上可以把有限的资源用到关键的地方。
除了要看周留存、月留存常用的指标，我们还要看看复购魔法数字前后有没有变化？过多的投入到拉新的环节，或者是拉新周围的环节，营销了半天，没有用户沉淀下来，完成一两次的交易就流失了，这个也是一个衡量指标，就是我们有没有忠实用户沉淀下来。
有了刚才关于复购魔法数字的指标体系和方法之后。我们下一步，既然我们知道了要完成复购魔法数字，哪些用户应该开始行动？下一步就是看看要怎么样行动？怎么样让用户完成这样的一个交易？这个时候要用到精准营销的方法，这块我们主要是围绕交易数据做用户画像，用户画像是现在做精准营销必备的数据。交易用户的画像，和普通用户的画像，可能在维度上会有一些区别。
普通的画像性别、年龄、地域，然后他的一些兴趣标签，这些是必备的。但是从交易的角度来讲，更关注这三个指标。流失风险，这是刚才我们通过复购魔法数字评估出来的。忠诚度，这个也是可以从刚才的方法论中提炼出来的。消费能力，他每一次交易的时候，他的客单价。后台可以根据这些分级，三级也好，五级也好，可以分成非常有意义的群体。其中高流失风险的用户非常重要，也是我们营销的重点，我们还可以把它做一个优先级的划分。
之前是核心用户的人，现在变成高流失风险的用户。之前是高潜用户的人，现在高流失风险了。之前是一般用户的人，现在也变成高流失风险了。不同的人，我们有不同的优先级的策略，去进行召回。
还可以有一些消费习惯的维度，最重要的是时间上的维度。可以看到这个人是喜欢上午买东西，下午买东西，晚上买东西，还是半夜买东西。这个人是喜欢工作日买东西，还是周六日买东西。或者是他是喜欢在节假日买东西，还是购物节买东西，后面我们还可以看到购物偏好。这些有什么用？
可以做调查分析，这个还是需要有专业的背景去做的，提取不同的人群，在不同的指标上的趋势。
它可以帮我们发一些智能的补贴，我们可以进行一个人的消费意愿不同，消费能力不同，可以制定一些个性化的营销内容。
很多用户发统一的优惠卷，或者是随机在某一个范围内，给用户发优惠卷，这个效果往往就不理想。
不同的三群用户，他的消费意愿和消费能力是不同的。我们可以根据他的消费能力，去制定一个满减券的优惠。返现的额度，我们会评估一下他的消费意愿，如果他消费意愿强，我们就少给一些。如果他很长时间没有来消费了，我们就多给一些优惠。我们现在做了很多的测试，通过这样的方式，去发个性化的优惠卷，通过每个群体就可以。至少可以把优惠卷的核销率提高一倍以上，如果发的是满减券的话，对于交易也有提升。后面是简单的例子。
看一下这个例子，如果有月付费的用户，这个月付费当时会看到复购魔法数字前面的，有一些特征的内容。比如说它的第三个、第五个柱子挺高。也就是说第二次交易只要达成就会有非常大的交易。我们提供的是买三个月，送两个月的服务，大大的提高他的续费能力
最后简单过一下我们这边提供的服务，刚才讲的是我们在很多研究成果中的一个部分，是围绕着复购一个环节产生的。Ping++的系统，后面会有一些关于金服（音）的分析都会有。Ping++主要是集中在数据上，有非常多的数据，帮助我们建立模型，达到效果的更优，对于交易数据的管理会有达到最好。保证整个交易环境的安全性和稳定性。以及后面的各种团队为大家提供的服务。谢谢大家！
文章来源：亿邦动力网
