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不論大品牌還是小店鋪,有它才算擁抱新零售!

日期:2018-05-19    熱度:
提起新零售,你的腦海里可能會浮現出“線上線下融合”“人-貨-場重構”等理論詞匯。但你可能并不知道它們究竟是如何實現的,也不了解它的核心與本質究竟是什么。你或許在被動地接受認知,卻不知如何主動擁抱變革。
 
近日,天貓新零售運營專家及新零售先鋒品牌,分享不同行業新零售的玩法,探討數據在新零售場景的應用,通過數據洞察消費者需求與痛點,進行C2B模式的新品開發、品類的拓展、精準營銷以及柔性供應鏈的驅動。
 
近兩年以來,天貓一直在探索新零售的各種可能性,越來越多的品牌開始選擇借力天貓來擁抱新零售。截至目前,已有1000多個品牌接入天貓新零售系統,活躍門店數高達10萬家。
 
那么,品牌的新零售道路大概會分為幾步走呢?
 
據小二介紹,天貓為品牌打造新零售賦能場景可以分為四個階段:
 
第一階段為商品打通,品牌需要將線下零售的全渠道商品進行共享。
 
平臺會為門店提供物流能力,幫助門店發貨、門店自提以及線下掃碼購等。比如,服裝品牌伊芙麗打通全渠道商品及庫存數據后,在雙11期間通過系統自動匹配就近門店直接發貨,物流效率大大提升,客戶體驗得到優化,最終實現線上線下銷售同步增長。
 
第二階段為智慧門店,利用各種黑科技賦能線下門店。
 
首先建立數據化客流分析,從進店用戶、興趣用戶到購買用戶,對不同群體做出精準識別,并引導用戶快捷入會。
 
通過智能支付(阿里的POS支付工具或者支付寶的當面付與線上進行結合),從而沉淀出線下支付的人貨品匹配數據,并進行線下選品和營銷;創建智能導購,根據用戶偏好進行營銷,幫助導購人員與不同層次的用戶建立長期聯系。
 
舉個例子,以往線下導購需要不斷詢問用戶喜好,效率不高還容易導致客戶的抵觸情緒。
 
為了讓用戶“自主”表達需求,家居品牌索菲亞研發了一款3D渲染軟件,客戶輸入戶型尺寸后,軟件可以實時按照比例出效果圖,而在做方案的同時,消費者可以根據品類、搭配、風格、個性喜好以及突然萌發的新想法,直接在圖上進行修改,這樣不僅節約了店員和用戶雙方的溝通成本,也讓消費者的個性化定制需求得到滿足。
 
第三階段為線上線下數據融合,打造數據商業化場景。
 
一方面,品牌能夠基于用戶地理位置的LBS營銷,將用戶引流到店;基于現有的消費者用戶資產,在可控的店鋪、品牌號、微淘進行定向用戶的營銷;還可以在阿里巴巴的媒體聯盟拓展更多的潛客,從而在媒體聯盟的各個渠道進行更高的轉化。
 
基于這樣的數據應用場景,品牌們的套路越來越有新意,比如線上流量線下轉化。線上粉絲只要進入門店3公里范圍內,就會自動接收到優惠信息或贈品福利信息。
 
美妝品牌林清軒給門店附近粉絲設置了3ml的潤膚油小樣和20分鐘護理等福利,吸引她們到門店領取小樣并體驗產品,測試下來發現轉化率高達80%,效果尤為驚人。
 
另一方面,數據打通可以幫助品牌在預測、生產、品牌的營銷零售、零售環節的選品和選址等各個環節進行商業化的賦能,讓商家在生產企劃環節和零售環節捕捉到精準的消費者需求,實現商品的效率最大化。
 
以服裝行業為例,伊芙麗通過預熱期商品的基礎數據,例如“點擊率、收藏人數、加購人數、歷史品類轉化率、收藏加購率”等多項數據指標,建立商品預測數據模型。這套模型在2017年雙11期間的預估產銷準確率達到95%以上,聯動供應鏈快速響應生產追單,最終雙11達到2.83億的銷售!
 
第四階段為品牌人-貨-場的重構,利用沉淀數據打造新零售門店。
 
門店中有較多智能硬件的植入。例如:云貨架、搭配魔鏡、二十四小時不打樣的門店,利用高科技在門店實現無限寬度和深度的商品陳列,并通過對人的識別進行精準的商品推薦,在單個門店中實現商品效率最大化。
 
這些智能硬件的植入,背后仍然需要數據作為支撐?,旣愾旒淹瞥龅纳守溬u機,雖然看起來是一臺“無人售賣機”,但它卻能記錄線下消費者對口紅色號、質地等偏好,從而發現消費者在線上、線下場景的不同購物習慣,反方向推動品牌的產品升級。
 
與此同時,根據不同地域消費者對色彩、質地的偏好,機器的產品投放也會根據人群變化而做出相應調整,從而實現商品效率的最大化。
 
中小商家也把握新零售風口!
 
也有商家會產生這樣的疑問:“只是單純的線上商家,也沒有打算去開實體店,那我還能參與其中嗎?”
 
仔細看完上述一系列舉措,你會發現它們的最終目的只有一個:
 
各項黑科技的應用,都是為了提升消費者體驗。
 
而數據能夠讓我們更了解自己的客戶是誰,其興趣愛好、購買習慣、消費能力等,從而反向重塑我們的產品結構和營銷手段,提供消費者更愿意為之買單的產品及營銷服務,優化消費者的購買體驗。
 
這些規律放在任何一個行業都很適用。
 
服裝品牌伊芙麗針對當季潮流款抓取大盤流行趨勢、品類波動在2017年雙11前期就預測出毛呢品類有比較大的增長,并具體到雙面呢面料、及顏色為焦糖色,然后精準預測銷量,并及時追單,最終實現雙11銷售1萬件的優異成績。
 
此前在研究女裝潮流人群時就發現,潮流人群對于焦糖色、磚紅色、墨綠色有著強烈的偏好,如果商家能及時把控潮流人群的最新動向,并將數據結論應用到備貨生產中,就能收獲不俗的業績提升。
 
消費者數據的應用場景十分廣泛,除了用于指導品類選擇,還可以用于指導品牌聯合營銷和精準營銷。商家通過分析用戶購物籃里的交叉和聯系,找到與自身用戶重疊度最高的店鋪,既可以發起聯合營銷,也可以做鉆展定向投放,最終實現店鋪的轉化效率提升。
 
比如,索菲亞通過數據銀行發現某個品牌跟它的用戶重合度很高,因此雙方在去年“雙十一”期間展開聯合營銷活動,并在各自頁面上互推了位置。數據結果顯示,從該品牌頁面導流來的用戶的成交轉化率比其他店鋪多出一倍。

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