零售線上化不斷深入，變局之下如何突圍

“凌晨 12 點(diǎn)鬧鐘是搶蔬菜用的，清晨6點(diǎn)的鬧鐘是搶豬肉用的，剛剛選完生鮮發(fā)現(xiàn)平臺(tái)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(duì)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(gè)網(wǎng)點(diǎn)的員工馬不停蹄地分揀打包、配送上架，與此同時(shí)，往日擁擠的商業(yè)街空空蕩蕩，商場(chǎng)、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。

向線上看齊的消費(fèi)遷徙

不僅僅是疫情期間日常的消費(fèi)需求遷移到了線上，復(fù)工之后，人均 App 使用時(shí)長(zhǎng)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(dòng)中，第四范式副總裁楊波同我們分享了這樣一個(gè)現(xiàn)象。

根據(jù) DT財(cái)經(jīng)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)顯示，2020 年 1-2 月，全國實(shí)物商品網(wǎng)上零售額在社會(huì)消費(fèi)品零售總額占比相比同期增加了 5%，預(yù)計(jì)這樣的趨勢(shì)會(huì)在 4-5 月份表現(xiàn)得更加明顯。

與此同時(shí)，疫情期間健身場(chǎng)所的關(guān)閉讓很多人紛紛在家做起了運(yùn)動(dòng)，根據(jù)齊家網(wǎng)發(fā)布的一份報(bào)告顯示，疫情期間各類健身器材的銷售量同期增長(zhǎng)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(jì)的火爆。

除了做運(yùn)動(dòng)，玩游戲也稱為居家打發(fā)時(shí)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(tái)，而通過聊天軟件添加店主，不一會(huì)兒同城快遞員就將游戲機(jī)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(diǎn)。

可見，疫情加速了消費(fèi)線上化的場(chǎng)景遷徙。

線上化面臨新挑戰(zhàn)

通過上述的統(tǒng)計(jì)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(fèi)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(jī)卻不盡如人意。

第四范式副總裁楊波總結(jié)了這樣幾個(gè)原因，一方面?zhèn)鹘y(tǒng)商超缺少數(shù)字化運(yùn)營的經(jīng)驗(yàn)，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(fèi)者的線上消費(fèi)需求也在不斷變化與升級(jí)。

在內(nèi)容上，消費(fèi)者對(duì)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(fèi)群體的社群化和碎片化也逐漸顯現(xiàn)，微信群、公眾號(hào)、短視頻以及直播都成為消費(fèi)者了解商品、購買商品的渠道，消費(fèi)者不再專一于某個(gè)電商商城平臺(tái)。同時(shí)消費(fèi)者在每個(gè)消費(fèi)場(chǎng)景中停留并不久，交易環(huán)節(jié)的時(shí)間更加碎片化。

短時(shí)間多頻次多場(chǎng)景成為了線上化運(yùn)營新的特征。同時(shí)，眾多消費(fèi)者每天產(chǎn)生的瀏覽、消費(fèi)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(zhēng)奪變成了對(duì)消費(fèi)者時(shí)間的爭(zhēng)奪，誰能精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的需求、占領(lǐng)消費(fèi)者的時(shí)間，誰就能搶先一步獲得流量，在線上化浪潮中搶占先機(jī)。

如何抓住消費(fèi)者的時(shí)間

其實(shí)每個(gè)消費(fèi)者的訴求是非常個(gè)性化的，從種草到拔草，個(gè)性化的內(nèi)容會(huì)讓用戶的每一次轉(zhuǎn)化更加精準(zhǔn)，轉(zhuǎn)化周期進(jìn)一步縮短。滿足這些訴求的過程就是一個(gè)品牌打造、引導(dǎo)變現(xiàn)的過程。

首先需要讓給消費(fèi)者了解你在賣什么，樹立一個(gè)品牌的認(rèn)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(fèi)者的注意力，從而將消費(fèi)者的時(shí)間綁定在你的產(chǎn)品上；最后通過設(shè)置一些刺激點(diǎn)（營銷促銷等）幫助消費(fèi)者完成購買的行為，實(shí)現(xiàn)業(yè)績(jī)的增長(zhǎng)。

另外個(gè)性化能夠很好地提升用戶體驗(yàn)，消費(fèi)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(huì)不會(huì)將產(chǎn)品推薦給周圍的同事朋友，實(shí)現(xiàn)裂變推廣。

打造個(gè)性化的體驗(yàn)，AI更了解消費(fèi)者

為了進(jìn)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(cè)類、自然語言處理等AI算法構(gòu)建模型，全面加深對(duì)消費(fèi)者的了解。

具體來說，在了解用戶的行為后，模型可以精細(xì)的劃分出每一類細(xì)分人群，并為每類人群打上個(gè)性化標(biāo)簽。通過計(jì)算，模型可以預(yù)測(cè)某類人群購買特定產(chǎn)品的概率，從而實(shí)現(xiàn)更加個(gè)性化的營銷以及精準(zhǔn)匹配的推送。

用戶行為數(shù)據(jù)包括人群基本屬性、消費(fèi)特征、交易屬性、潛力特征，對(duì)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(yàn)的雙重提升。

打造個(gè)性化的體驗(yàn)需要推送合適的內(nèi)容

AI正在幫助企業(yè)進(jìn)行精細(xì)化的線上營銷與轉(zhuǎn)化，帶動(dòng)新一輪的品牌增長(zhǎng)。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(dòng)營銷方式，這里面也存在在一些誤區(qū)與風(fēng)險(xiǎn)，比如產(chǎn)品線上化運(yùn)營過程中，如果對(duì)目標(biāo)用戶沒有一個(gè)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(huì)產(chǎn)生一些負(fù)面的影響，甚至是卸載App。

楊波認(rèn)為企業(yè)線上化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)是提升用戶留存與轉(zhuǎn)化，首要解決的問題就是用戶體驗(yàn)問題，在上述的Push功能中，體驗(yàn)問題簡(jiǎn)單來說就是在正確的時(shí)間，為正確的用戶推送匹配的內(nèi)容，是時(shí)間、用戶、內(nèi)容三者之間的個(gè)性化好匹配。

利用人工智能技術(shù)，通過對(duì)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(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)用戶的精準(zhǔn)刻畫，再針對(duì)個(gè)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(gè)性化推送，提升客戶體驗(yàn)。這與傳統(tǒng)BI模型通過標(biāo)簽將用戶進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)尋找對(duì)促銷敏感度更高的精準(zhǔn)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(jìn)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(dòng)化的精準(zhǔn)匹配能力，這是相對(duì)專家規(guī)則的一個(gè)巨大優(yōu)勢(shì)。

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(yùn)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(shí)現(xiàn)線上線下的融合。

網(wǎng)站標(biāo)題：零售線上化不斷深入，變局之下如何突圍
文章URL：http://www.muchs.cn/news39/100139.html

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