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成為消費者的“知心人”,有它就夠了

作者:毛波 發表于:2018-12-29 成為消費者的“知心人”,有它就夠了

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演講:毛波,天貓新零售平臺事業部資深產品專家。

編輯:常晨

零售君說

一邊是流量大降、消費者多變、傳統營銷玩法統統失靈,商家感到很頭疼;另一邊是重復推薦、選擇困難癥、千篇一律的服務套路,消費者也很煩惱。那么問題來了,新零售時代,企業如何快速成為消費者的“知心人”?

阿里內部講得非常多的一句話是“新零售,數據驅動的人貨場重構”。這句話比較抽象,希望大家聽過我的講解后能有更多的感受。

商家的痛點與挑戰

無論是新零售還是舊零售,總要解決商家和消費者的問題。首先看看商家到底遇到了哪些問題?

· 流量紅利下降。在過去10年里,流量是零售電商獲得的非常大的驅動力。現在流量紅利已經下降,甚至很多行業已經消失,甚至是負增長。

· 消費者的需求多變。商家已經抓不住消費者的需求了,往往是投入還沒有產出,又得重新投入。這是很多商家和品牌面臨的情況。

· 傳統營銷玩法失效。過去的營銷手段是緊跟央視新聞聯播的廣告,如果能占領這一時間段,那么全年的銷量是有保障的,現在已經完全不是這么回事了。

除了上述痛點外,還有渠道割裂,線上線下不能協同等問題。


消費者的煩惱

另一邊,消費者在購買方面也有很多煩惱。例如:

· 重復推薦。已經買過的物品,線上平臺依舊重復推送。

· 在哪里才能找到好的東西?這一點,平臺有過很多嘗試,但目前為止,痛點仍在。

· 選擇困難。那么多工具,那么多商品,對于消費者而言,選擇是困難的。

· 沒有差異化的服務。雖然大家的工作經歷千差萬別,但是商家在為消費者提供服務的時候,差異化還不足夠。

· 線上線下商品權益割裂。消費者在線上買的東西,線下不能退換貨,在線上買的東西到線下也不提供質保,這種情況非常普遍的。

現階段的變與不變

營銷的本質和零售的本質都沒有變化。最大的變化來自技術創新

隨著近幾年移動互聯網的興起,以及物聯網、云計算、大數據等的大規模應用,原來很多細節問題集中爆發出來,并且快速傳播。消費者已經不那么好忽悠了,每個消費者的訴求都要得到尊重。

這時候,技術的創新引發了消費者主權的崛起。原來消費者買了一件商品后不滿意,向商家抱怨,商家定向解決,問題就沒有了,這個聲音就消失了。現在沒那么容易,消費者可以發微博、微信,可以到處講。

商家怎么面對這些問題?從另外一個角度來看,這是一體兩面的事情——因為移動互聯網,使得消費者的訴求被高效聚合。

過去商家調研消費者,很難快速形成大樣本的消費者數據,而現在開始,從原來的商家驅動的供給側的價值主導模式,逐漸轉向消費者驅動的需求側價值主導的模式

這正是技術驅動帶來的結果,并且這幾年我們發現,很多的商家和消費者的痛點被發現和放大了。

雖然變化非常多,但是我們發現還是有不變的東西。什么不變?營銷的本質不變,零售的本質也沒有變。

這樣的情況下怎么應對?

我們要針對消費者的變化,快速持續維護和消費者的關系,實現在合適的時間,合適的渠道,為消費者提供合適的產品和服務。這里有兩個關鍵詞“快速”和“持續”。

· 快速。要做到“快速”很不容易,比如,做消費者調研,能不能實現快速;每天能看見,能不能做到實時都看見。

· 持續。過去,商家一年前與消費者做了溝通,一年后再做溝通,這中間是斷裂的。事實上,消費者對品牌和商品的認知是連續的。

之前消費者的瀏覽足跡沒有被商家記錄,所以拿不到相關數據。除非被消費者投訴,客服才有投訴記錄。

可是那樣的消費者很少,一萬個人有一個,剩下的九千多個消費者,怎么維持跟他的關系?這是我們要探討的話題。


如何持續維護和消費者的關系

大家都知道,生意來自流量、轉化率和客單價。過去十幾年來,商家做生意首先要看流量,有流量就有了一切。

GMV=流量 × 轉化率 × 客單價,這個公式是過去十幾年被驗證是行之有效的。

然而這個公式最近受到很大挑戰,因為流量紅利下降了。消費者更加挑剔,抓不住消費者了怎么辦?這里提出一個“消費者運營”的概念,由此出現了另一個公式:

GMV=消費者(拉新+留存) × 購買頻次 × 客單價

GMV(Gross Merchandise Volume,成交總額)在流量模式下怎么拆解?

第一個拆解成消費者數量,這個數量包括拉新和留存;

第二個是購買頻次,商家要關注消費者的生命周期價值,而不是單次流量的價值;

最后客單價是一樣的。

通過這個公式的轉化,我們發現可運營的因子也發生了變化,原來是運營流量,現在是運營消費者,并且關注消費者的生命周期價值

最終,商家可以通過消費者運營實現“品效協同”。怎么實現?怎么落地?“品”是什么?“效”是什么?

我自己的理解,“效”看銷,銷量比較好量化,一年的銷售額是多少,都在財務報表里。“品”看人,人是模糊地帶,一直沒有一個很精準的量化數字來覆蓋消費者這個大指標體系。

怎么實現品效協同?怎么把“銷”和“人”連接起來?我們希望通過運營模式解決,每一次銷售同時是在做品牌推廣,每次品牌推廣都可以帶貨,中間通過數據來連接,數據就是黏合劑、催化劑,把碎片化的過程串聯在一起。


數據銀行:品牌資產者管理中心

數據銀行是一個復雜的產品。它本質上是一個品牌或者商家的消費者資產管理中心,它有三個核心功能:數據沉淀融合、診斷型分析洞察、指導營銷激活

數據孤島是沒法做360度分析的,所以首先要通過沉淀融合的手段把數據融合在一起。

然后做診斷型分析洞察,這個不是一個傳統的畫像,而是以商家和消費者的關系作為分析維度來進行的分析洞察。

比如,處在認知階段、興趣階段、購買階段,以及復購階段的消費者各有多少;通過一次營銷活動,將處在興趣階段的消費者進行轉化,能被轉化或不能被轉化的原因分別是什么,要把這些全都分析清楚。

數據孤島之所以會成為孤島,是因為技術手段受限制,不能把數據串起來。現在移動互聯網、物聯網、大數據技術崛起,就使得數據不再是孤島了。

講幾個利用線下門店和自有官網數據,通過數據銀行進行精準營銷的場景。

首先還是要把散落的數據融合在一起過去一年里,大量的商家把自己線下的CRM數據、商圈快閃店的互動數據,以及線上各種新媒體如抖音、微博、微信等數據,融合到數據銀行里。

在數據銀行里有2個場景,一個是優質人群的放大。每一個品牌商家經過銷售、營銷活動后會沉淀下優質的種子會員。

但是對于這些會員,商家不能使勁壓榨,因為一旦會員的生命周期價值轉化了,再做營銷的效果就不好。

所以關鍵問題在于品牌如何找到跟這些優質會員長得像的人群,找到那些人去做營銷,或者引導他們到線下門店做營銷。這是一個模式,優質人群的放大。

第二個是海量曝光人群精選。觸達100個人,只有10個或者20個人想要的,沒關系,其他人可以養著。先把這十幾、二十個人挑出來,在最合適的時間做最合適的觸達和影響。


舉個例子。一家服飾品牌,幾年來4個門店積累了大概10萬會員,這些數據融合到數據銀行后,通過模型將數據放大32倍,從10萬到320萬,再通過營銷活動引流到線下門店,轉化效率提升50%。

再例如,雙11對很多商家來講是非常糾結的——貨到底備多少,備多了怕留庫存,備少了眼睜睜看著競爭對手賣貨。

2015年雙11時,通過收藏加購預測備貨的效果還不明顯,很多商家靠這個指標預測結果發現備多了。

我們想這個指標失效之后,通過什么樣的指標能夠幫助商家更好地準備雙11的貨品?這次雙11有很多商家通過消費者資產的變化做預測,效果非常好,而且可以在過程中進行實時管理。

第一,人群蓄水目標。根據經驗判斷,大概蓄多少水,包括各個階段的消費者(認知階段、興趣階段、購買階段、忠誠階段)各有多少,根據歷史做一個轉化率的預測。

第二,根據GMV做活動,在站內站外都去拉新,并將數據沉淀在數據銀行的認知人群當中

品牌活動是不做直接轉化的,只是把消費者拉進來。接下來的活動由電商部門通過阿里巴巴的中轉系統,將認知人群轉化為興趣人群。

這個品牌花了500萬的費用促進轉化,每天做完人群蓄水之后,看一看GMV有沒有變化,如果縮小了就按照原有的計劃做,如果沒有縮小就繼續優化環節,重新做。

通過這樣的實時檢測和持續優化,這個品牌最終完成了雙11的目標,并且達到了可預期,可管理的過程。

這對商家來講非常重要——整個過程的相對確定性,比到最后一刻才知道能否達成目標更重要。因為到最后一刻才知道沒有達成目標,就只能聽天由命了。

而這個品牌是把雙11的過程往前推進了三四個月,持續管理和優化,最終達成它的銷售目標。

新零售是消費者驅動的零售,怎么掌握消費者?數據就是讀懂消費者最有效的介質。

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