首页 > 电子商务 > 数据分析报告 > 消费决策过程日趋复杂

消费决策过程日趋复杂

网络中的购买行为与搜索存在一定关系,但这种关系并非我们想象中的呈现简单的线性关联,更不是销售中的漏斗状一层层集群递进。

今天的消费者决策过程变得异常复杂,作为潜在买家的搜索者又在不同的社区,彼此交错相互影响。这对营销人员如何把握购买者行为提出很大的挑战,需要更多的数据支撑,来进行深入的分析判断。

Microsoft Advertising的广告客户分析小组透过内部搜索查询数据,对购买行为演变进行深入研究,用来帮助营销人员获得所需的决策过程的预见性。今天的购买决策过程到底是什么样?

看下图,像这样,

这里看到的是Bing搜索引擎与​​企业云软件相关的搜索查询的实际表示,为我们展现的是同一个人在一个紧密的时间窗口中进行的搜索,以及这些搜索之间的关系网络。

是不是非常凌乱?理解搜索者行为是一个复杂的挑战。

首先,我们看到这个网络中按颜色可视化表征的不同社区。我们发现这些查询是按主题聚类,围绕某一主题的查询具有自己的颜色,Azure和AWS等空间中的大型参与者拥有大型社区。查询不是基于查询本身的内容放置在社区中,而是基于同一用户搜索它们的规律性。这是一个重要的区别,它为我们提供了另一种难得的视角,对品牌在其空间中所处位置的原始又公正的看法。

社区的大小是一个有趣的因素,但是查询之间的关系可以最好地诠释见解。无论您产品或品牌空间是什么,一个社区中都存在查询,但与其他社区中的查询存在关联。

例如,我们在下面看到查​​询“云计算”和“物联网”彼此之间以及Azure和AWS社区之间存在关系。这是一个结合组织,可以深入了解您客户,您业务和您的竞争格局。

这些搜索彼此关系的关键在于查询之间存在大量互连,这也体现了搜索者行为的真正复杂性。搜索很少是线性的,更多地发生在不一定与销售漏斗状行为一致的聚类中。

有关消费者意图,忠诚度以及品牌和非品牌查询所做贡献的不同类型,都受到大数据的挑战。我们以查询“什么是AI?”为例,我们在网络中看到这个查询已被搜索过“人工智能”和“AI”的用户搜索过。

同时,我们看到这些术语和品牌节点之间的关联,例如“IBM”和“AWS”。然而,我们能够看到“什么是AI”与“IBM”相同的社区的一部分。这告诉我们,很多人都在寻找两者。IBM在这些类型的消费者中树立了非常出色的品牌定位。

与此领域的其他大型企业一样,Google在网络中拥有自己的社区。查询“Google Cloud”是此社区的中心节点。根据在整个网络中的其他社区中看到的内容,我们可能会假设社区内的其他查询也与Google的云产品相关。然而,这个社区包含竞争对手和非品牌术语的混合,其中许多包含术语“云”。因此,我们可以认为Google并没有将品牌定位为接近“云”这一术语。

显然,人工智能将在购买决策过程中扮演越来越重要的角色。

你可能感兴趣的文章

如何做营销,大公司和小公司想法不一样。

了解行业案例,对话资深专家

captcha