2021-02-10 分類: 網(wǎng)站建設(shè)
“凌晨 12 點鬧鐘是搶蔬菜用的,清晨6點的鬧鐘是搶豬肉用的,剛剛選完生鮮發(fā)現(xiàn)平臺配送員明天的檔期已經(jīng)被排滿,只能遺憾地關(guān)閉了 App?!?這可能是這次疫情中封閉式管理后大多數(shù)居家小伙伴共同的經(jīng)歷。
面對驟增的訂單,零售電商們使出渾身解數(shù)應(yīng)戰(zhàn),App 背后,是零售電商各個網(wǎng)點的員工馬不停蹄地分揀打包、配送上架,與此同時,往日擁擠的商業(yè)街空空蕩蕩,商場、餐館、服裝店無人光顧,線上與線下冰火兩重天。
零售行業(yè)的變革已然開始。
不僅僅是疫情期間日常的消費需求遷移到了線上,復(fù)工之后,人均 App 使用時長也有了很大幅度的增加,可以說,大部分人的生活在這次疫情中都搬到了線上。在品玩TICLAB第二期主題為《零售線下至線上大遷移》的直播活動中,第四范式副總裁楊波同我們分享了這樣一個現(xiàn)象。
根據(jù) DT財經(jīng)統(tǒng)計的數(shù)據(jù)顯示,2020 年 1-2 月,全國實物商品網(wǎng)上零售額在社會消費品零售總額占比相比同期增加了 5%,預(yù)計這樣的趨勢會在 4-5 月份表現(xiàn)得更加明顯。
與此同時,疫情期間健身場所的關(guān)閉讓很多人紛紛在家做起了運動,根據(jù)齊家網(wǎng)發(fā)布的一份報告顯示,疫情期間各類健身器材的銷售量同期增長了150%,其中瑜伽墊的需求量尤為突出,較 2019 年同期上漲 250%,從瑜伽墊的銷量數(shù)據(jù)我們不難窺探出疫情期間客廳經(jīng)濟的火爆。
除了做運動,玩游戲也稱為居家打發(fā)時間的方式之一。第四范式副總裁楊波先生在直播中分享了他購買Switch的經(jīng)歷,他沒有去百腦匯線下店,也沒有使用電商商城平臺,而通過聊天軟件添加店主,不一會兒同城快遞員就將游戲機送到了家中。
人們正在通過線上采購廣泛地滿足自己家居生活的各種需求,餓了么發(fā)布的 2 月份超市品類單品銷量也印證了這一點。
可見,疫情加速了消費線上化的場景遷徙。
通過上述的統(tǒng)計數(shù)據(jù)我們不難發(fā)現(xiàn),疫情在一定程度上改變了人們的消費習(xí)慣。但是,我們也看到某些幾年前就開始布局線上的商超品牌店鋪,成績卻不盡如人意。
第四范式副總裁楊波總結(jié)了這樣幾個原因,一方面?zhèn)鹘y(tǒng)商超缺少數(shù)字化運營的經(jīng)驗,線下積累的用戶行為數(shù)據(jù)無法直接套用在線上。另一方面,消費者的線上消費需求也在不斷變化與升級。
在內(nèi)容上,消費者對于內(nèi)容的偏好變得愈發(fā)挑剔,他們只想看到自己感興趣的信息。在渠道上,消費群體的社群化和碎片化也逐漸顯現(xiàn),微信群、公眾號、短視頻以及直播都成為消費者了解商品、購買商品的渠道,消費者不再專一于某個電商商城平臺。同時消費者在每個消費場景中停留并不久,交易環(huán)節(jié)的時間更加碎片化。
短時間多頻次多場景成為了線上化運營新的特征。同時,眾多消費者每天產(chǎn)生的瀏覽、消費等行為數(shù)據(jù)不斷累積,產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù),怎么處理這些數(shù)據(jù)、如何提取關(guān)鍵信息,成為商家面臨的新挑戰(zhàn)。
流量的爭奪變成了對消費者時間的爭奪,誰能精準地發(fā)現(xiàn)消費者的需求、占領(lǐng)消費者的時間,誰就能搶先一步獲得流量,在線上化浪潮中搶占先機。
其實每個消費者的訴求是非常個性化的,從種草到拔草,個性化的內(nèi)容會讓用戶的每一次轉(zhuǎn)化更加精準,轉(zhuǎn)化周期進一步縮短。滿足這些訴求的過程就是一個品牌打造、引導(dǎo)變現(xiàn)的過程。
首先需要讓給消費者了解你在賣什么,樹立一個品牌的認知;其次是通過短視頻、社交裂變等一系列令人感興趣的內(nèi)容與形式,不斷地吸引消費者的注意力,從而將消費者的時間綁定在你的產(chǎn)品上;最后通過設(shè)置一些刺激點(營銷促銷等)幫助消費者完成購買的行為,實現(xiàn)業(yè)績的增長。
另外個性化能夠很好地提升用戶體驗,消費者在購買及產(chǎn)品使用過程中的滿意程度非常重要,這決定了他會不會將產(chǎn)品推薦給周圍的同事朋友,實現(xiàn)裂變推廣。
為了進一步了解用戶的需求與喜好,品牌方可以充分利用多維度的用戶行為數(shù)據(jù),基于預(yù)測類、自然語言處理等AI算法構(gòu)建模型,全面加深對消費者的了解。
具體來說,在了解用戶的行為后,模型可以精細的劃分出每一類細分人群,并為每類人群打上個性化標簽。通過計算,模型可以預(yù)測某類人群購買特定產(chǎn)品的概率,從而實現(xiàn)更加個性化的營銷以及精準匹配的推送。
用戶行為數(shù)據(jù)包括人群基本屬性、消費特征、交易屬性、潛力特征,對于企業(yè)來說,基于這些數(shù)據(jù)構(gòu)建的AI模型,可以帶來用戶轉(zhuǎn)化率和體驗的雙重提升。
AI正在幫助企業(yè)進行精細化的線上營銷與轉(zhuǎn)化,帶動新一輪的品牌增長。以App的消息推送(Push))為例。Push功能是很多企業(yè)轉(zhuǎn)戰(zhàn)線上選擇的主動營銷方式,這里面也存在在一些誤區(qū)與風(fēng)險,比如產(chǎn)品線上化運營過程中,如果對目標用戶沒有一個清晰的了解,大量地推送一些無關(guān)信息,這在用戶看來是打擾,會產(chǎn)生一些負面的影響,甚至是卸載App。
楊波認為企業(yè)線上化轉(zhuǎn)型的目標是提升用戶留存與轉(zhuǎn)化,首要解決的問題就是用戶體驗問題,在上述的Push功能中,體驗問題簡單來說就是在正確的時間,為正確的用戶推送匹配的內(nèi)容,是時間、用戶、內(nèi)容三者之間的個性化好匹配。
利用人工智能技術(shù),通過對用戶歷史行為數(shù)據(jù)的分析與挖掘,可以建立超高維模型,實現(xiàn)對目標用戶的精準刻畫,再針對個人的需求將不同的內(nèi)容分發(fā)給不同的用戶,從而做到“千人千面”的個性化推送,提升客戶體驗。這與傳統(tǒng)BI模型通過標簽將用戶進行分類的方式截然不同。
在疫情期間,第四范式也為一些零售企業(yè)提供了智能營銷服務(wù),例如通過機器學(xué)習(xí)尋找對促銷敏感度更高的精準人群。相比于傳統(tǒng)的專家規(guī)則來說,人工智能模型幫助人群進店率整體提升了20%,興趣率提了24%,轉(zhuǎn)換率提升59%。人工智能擁有更高維、大規(guī)模、更自動化的精準匹配能力,這是相對專家規(guī)則的一個巨大優(yōu)勢。
我們看到人工智能技術(shù)正在幫助傳統(tǒng)企業(yè)在線上化浪潮中獲得數(shù)字化運營能力,借助第四范式提供的智慧能力武裝自身業(yè)務(wù),真正構(gòu)造出全渠道的數(shù)字化營銷能力,完成從線下到線上的遷徙,實現(xiàn)線上線下的融合。
網(wǎng)站標題:零售線上化不斷深入,變局之下如何突圍
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