破除线上流量增长疲软瓶颈,用技术和数据运营好客户为零售业赋能
IT时报
2019-11-27 14:16:18
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【新零售经济网讯】消费者结构性变化和创新型商业模式的涌现已经成为零售企业所面临的两大严峻挑战,在企业业务增长乏力环境下,覆盖和占有庞大的客户群只是一个“过渡态”,如何通过数字化的手段去维护、加深、触动企业和消费者的关系,从而实现增长成为存量时代企业的重要议题。

11月26日,创略科技举办“掘金存量市场,助力零售增长”线上直播沙龙活动,普华永道中国上海管理咨询合伙人、普华永道消费市场行业合伙人赖奎百以及创 略科技联合创始人兼总裁杨辰韵进行探讨了在数字化环境下,在新的营销环境中,在存量市场中,为零售企业找到适合自身发展的增长路径。

新零售2.0 回归营销初心

目前,中国整体经济和零售市场均存在增速放缓的情况,为品牌商和零售商提出了新的挑战。

《普华永道全球消费者洞察报告调研2019》调查显示,68%的中国受访消费者每周至少进行一次网购,55%的中国受访消费者使用移动手机购物。与此同 时,中国下沉市场受到越来越多关注,其极强的消费潜力成为不可忽视的蓝海。无论从消费数量亦或消费质量而言,下沉市场的消费者正变成消费升级的新动力。

与一、二线城市相比,三、四线等下沉市场的社交联系基于熟人关系,人情味更重,社交裂变颠覆了原有的商品传播模式;随着互联网普及,下沉市场的消费者更依 赖线上娱乐,而强烈的线上娱乐需求催生短视频销售这一新模式,在娱乐的同时也满足了消费的需求;下沉市场的消费者对价格比较敏感,高性价比仍是主要的消费 诉求。

资料来源: 普华永道全球消费者洞察报告调研2019

“与新零售1.0相比,以消费者为中心的新零售2.0更加聚焦消费者体验,更注重体验驱动,倾向于更加多元化的电子商务渠道,注重社交零售,整合消费旅程 上的所有触点;从市场营销层面看,新零售2.0进一步运用数据和算法创造更多有目的的营销和业绩提升手段,对数字化更加重视,进一步利用数据更好地分析需 求信号并且发展更多以消费者为中心的产品;通过最优化仓储和存货部署来增强灵活性以支持全渠道的体验,加强从整个供应链中数据采集和分析信息的能力,数据 来源包括生产、仓储和交付至终端消费者。”赖奎百说。

面对经济的整体放缓与中国消费市场的格局变化,零售企业该如何应对?在赖奎百看来,零售企业需要回归消费本质,采取更具防卫性的战略来支撑业务可持续发 展。“其中涉及到体验回报率(ROX),是为了更好地理解用于消费者与品牌互动的投资所取得的回报。”赖奎百建议可以通过三步法搭建ROX框架,包括绘制 出消费者旅程、定义驱动消费体验的触点和因素以及投资在能带来可量化收益的环节。此外,还可以通过将消费者体验融入整个价值链、识别关键时刻,建立社群提 升互动、利用新科技实现灵活数字化运营和数据驱动进一步最大化体验回报率。

运用AI,构建增长引擎

中华全国商业信息中心数据显示,2019年上半年线下实体店消费品零售额的同比增长率为5.6%,小于同期社会商品零售总额和实物商品网上零售额的同比实际增长率。

零售行业当前的痛点有哪些?

在杨辰韵看来,营销环境多变、市场增量转存量、业态增长疲软等都是当前零售企业面对的困境。“从逛街式购物、效率型购物再到搜索式购物,影响消费者的信息 和营销渠道变得越来越多。从整体来看,我国零售业正逐步趋向于存量竞争,流量加速严重,并且这种流失一定是一种常态化的趋势。”杨辰韵表示,基于以上困境,掘金存量客户价值显得尤为重要,零售企业的当务之急是破除线上流量增长疲软的瓶颈,用技术、数据运营好客户为零售业赋能。

如何有效地将线上线下的客户及数据相结合,打造新型的零售方式,更好地掌控渠道和客户,使企业增长变成可量化、可调参的流程,是每个零售企业都需要面临和解决的问题。杨辰韵的答案是搭载AI等算法的客户数据中台(CDP)正是解决方法。

创略科技的客户数据平台NEXUS能够帮助企业整合线上线下、实时及非实时的数据资产,将经营管理数据、客户触点数据、生产运营数据、企业外部数据等多平 台、多渠道的数据打通并汇聚,实时更新客户的最近一次行为。并且支持群体画像和个体画像,将客户信息进行唯一标识的数据拉通,结合客户购买行为及对于品牌 最有价值的八大消费者互动行为,形成全面的客户画像,直观地刻画消费者形象,帮助企业从宏观到微观的认知客户。打标签后,企业可以挑选想要推送的客群标签 多渠道(微信公众号、EDM、短信等)营销触达。随后,就进入自动化营销阶段,可根据客户行为推荐优惠券,减少重复工作,优惠券派发效果可检测,并根据检 测结果实时调整。

创略科技最新推出的企业级人工智能应用IQ2.0可以理解为非技术人员友好的人工智能应用平台,在潜客挖掘、客群分析、客户行为预测、销售转化、精准投放 等场景的应用上,通过IQ2.0进行AI算法建模,零售企业可引入节假日、促销活动等影响因子,构建特征,搭建合适模型,持续参数调优,输出精准度高于人 工的预测结果,建立增长。(来源:IT时报 文/潘少颖)

【责编:大熊】

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