2016购物车营销在哪里？
“双十一”刚过，“双十二”又临。作为电商行业的年度盛事，今年天猫“双十一”再次刷新纪录，交易额达到1482亿元；京东也成绩不菲，累计下单金额超1392亿元，比去年同期增长82%。 面对如此庞大的数字，有人计算出，此次“双十一”总共产生了5.7亿个快递包裹，相当于每天产生大约139万个包裹，平均下来每个客户购买了7件商品。这些包裹用卡车来运输，可以绕地球赤道将近两圈。 用大数据做购物车的营销推广，其实早已开始。 比如淘宝在2009年就推出了“淘女郎”计划。首先邀请明星代言人，然后通过其社交网络发布相关言论和照片，进而引导用户购买。
而在2011年，亚马逊便已经建立了其数据部门，该部门的职责就是分析消费者行为，并根据分析结果对推荐系统进行优化。 到了2012年，亚马逊的推荐系统就已经相当完善。有买家曾经在网上分享：“在亚马逊上买了三本书，结果收到邮件，说由于推荐系统的智能升级，多买的一本书已经在途中了。”
如今再回看这两年各大电商的战绩，不正是数据精准推送的最好明证吗？ 那么，在这背后，电商的运营者们究竟做了些什么？我们可以从中获得哪些启发呢？ 首先自然是用户的消费习惯。如果没有前期大量消费行为的积累，就不可能形成后续对用户消费偏好和趋势的分析。所以，商家们早早就开始布局：或是用户主动注册会员，或是在各种消费场景中邀请用户注册。
有了完善的用户画像之后，下一步就是筛选目标用户群体，进行针对性的引流。当然，这个过程是润物细无声的，往往用户不会意识到他们关注的某个达人、发布的某条消息是与商业利益挂钩的。 完成前期铺垫后，就到了推送佳点的环节。这时，基于用户以往的消费记录、关注的品类以及达人传播的影响，商家就可以较为精准地推送商品信息。 当然，这还只是基于已有数据的推送。随着互联网巨头的竞争加剧，未来必然会引入更多的流量渠道，为用户提供更好的服务体验。