智慧零售三部曲:数据、连接、裂变
(本文阅读时间:10分钟)
零售业智慧转型驱动力:
数字化和社交
8月末,Costco大陆首家门店“昙花一现”的开业首秀,堪称是为中国的零售业“送课上门”,作为会员制新零售鼻祖的Costco对于“粉丝经济”巨大能量近距离的演示,完美诠释了新零售“以消费者为核心”的管理体系带来的巨大效能。
当然,虽然这场外来主角演绎的大戏颇为吸人眼球,但作为“世界零售创新中心”,中国本土新势力在新零售档期的表现也是相当的不俗:瑞幸咖啡用了不到一年的时间开了大约2000家店,拼多多在推出三年后有望实现100多亿元的收入,抖音仅用了18个月就吸引到2.5亿的日活用户……。
这些以往传统零售业想像不到的场景轮番上演,成为推动中国整体零售业快速求变求新的催化剂。但更深层次的驱动力还是来自于整体数字经济的推进,以及消费行为的变化。
零售快消业是微软关注度最高的行业,作为沉浸行业多年的专业人士,王涵关注到,中国零售业之所以能够贴上“世界零售创新中心”的标签,其创新的速度和力度与创新土壤有着直接的关联。在移动设备的应用、通信网络环境等因素作用下的移动市场上,中国的排名全球第一。这形成了中国零售业数字化消费的显著特点。顾客会以移动设备作为一个核心,完成消费、互动和体验的过程。在这个过程中,如果消费者获得的信息是与其喜好、能力等特点匹配,那么相应的产品对他会更有吸引力。
闵捷对这个观点进行了更加具像的解读,他提到,当下所有的消费者都已经被全线数字化和在线化,零售的触点已经从过去的收银台转向消费者的指尖,4G、5G的网络基础设施也具备了人网连接、在线化的先发优势。除了数字化环境,中国消费者在包括微信等移动端花费的时间,同样处于全球最高位,中国的移动支付量及技术成熟度也是全球最高、物流及配送快速发展,使得零售业的人、货、场连接呈现出全时全域的特点,且前所未有的发达。
正是基于这样的优势和条件,以往搜索驱动的零售转向场景零售。微软云和驿氪的典型客户之一——海澜之家,使用驿氪为其搭建的1小时达小程序与公众号连接,就可以呼叫美团外卖的骑手实现及时配送,为出差及特殊场景下需要快速拿到新衣的顾客提供了极大的便利,也推动了自身产品的营销。
因此,在人货场被全面在线整合和重构的当下,“人”已经成为销售驱动的主战场,也就是说在成熟的数字化环境下,社交驱动了零售的增长。
零售业智慧转型三部曲:
数据、连接、裂变
一切不以数据为基础的智慧零售都是空中楼阁,无论哪个产业要实现智慧转型,基础和核心的因素就是数据。中国的零售业是不缺数据的,自身及第三方平台为品牌零售企业提供了大量的数据。然而,在当前条件下,不同中间平台,以及中间平台与企业自身平台的数据大多是无法打通的,形成了一系列的孤岛。这些所谓的数据,对于企业来讲更象是鸡肋,无法对消费者进行画像,实现全面认知。
为此,闵捷定义中的数据是能够实现全渠道、全场景、全消费者生命周期连接的数据。近年来,诸多的品牌零售商在构建企业自身的交易场景及数据平台,其即是业界热议的承载了企业数据和计算能力的数据中台。
在这个方面,驿氪会员中台基于微软Azure,整合来自于淘宝、京东、微信、门店等多渠道数据,全渠道引流,打造企业私域流量池,即汇集了企业全渠道数据的会员池。这也被闵捷称之为企业的私有数据银行,企业可以通过私有数据银行,创造一些及时零售的场景。
但是,要保证企业私有数据池能够流动起来,而不是一潭死水,还需要有跟平台数据银行进行连接的能力,形成完整的闭环。
众所周知,不同的中间平台之间做连接是比较难的,如果以零售企业一己之力很难达到理想的效果。在这种情况下,一个认知度高的中间平台便成为企业私域数据得以与平台数据建立连接的桥梁。
对于微软提出的中立和开放,闵捷深以为然,并将这种理念和能力与自身的方案进行了很好的整合。这也是驿氪将诸多应用构建于微软技术框架下,且成为“2019年微软云大中华最佳ISV”的核心因素。
基于微软技术框架的驿氪数据中台,可以帮助企业实现与不同平台的连接,形成品牌零售商真正基于全渠道的天罗地网。例如,驿氪帮助企业构建的会员通,可以实现企业私有数据银行和京东以及阿里平台数据的连接,所有会员在平台的活动数据在授权允许的情况下,都可以流入企业自有的数据池。这样,消费者线上线下的消费行为就会被全方位的了解和分析,更加清楚的了解其消费偏好及内在需求。从而可以不仅仅简单地用价格和促销去驱动消费者进行购买。
为了更好地帮助企业实现不同平台的数据连接,驿氪还开发了诸多的小程序,这其中的移动工具通过与微软生态伙伴的连接,可以把整个零售端的商品数据和消费者数据体现在移动端。同时通过一些数据展示工具的开发,提升移动端用户的体验。
拥有了自有数据池,同时与不同平台的数据池建立连接之后,对于品牌零售商来讲,最终还是希望能把不同渠道的流量通过数据留存变成留量之后,可以进一步转化为增量。
而云、机器算法等创新科技的日益成熟,使得这种转化成为可能。
数字化会员资产经营解法——流量、留量变增量
首先,当企业搭建起自有数据池之后,数据的改善优化成为日常重要工作之一,对于数据存储计算的平台是比较大的挑战。在这方面驿氪基于微软云的优势可以帮助零售企业很好的实现数据的不断增加和改善优化。另外,在企业私有数据池的数据如何实现自增长,可以不断地持续优化消费生命周期价值挖掘?这其中就需要机器学习发挥价值。
在机器学习的功能下,企业可以结合运营需求设计很多游戏规则,例如通过创建分组的方式,区别线上线下购买习惯人群,从而实现有针对性的推送,实现精准营销。同时可以通过多种方式引导顾客选择不同的渠道。更重要的是,通过一些奖励政策的设置,鼓励消费者进行分享、推荐,形成社交裂变。
另外,对于零售企业来讲,每一个门店和渠道都赚钱,才能实现整个企业的盈利。通过机器学习对海量的数据进行动态分组、通过小程序做线上裂变,可以形成不断的自循环过程,这企业盈利能力的提升保驾护航。
作为一个社交零售大国,中国零售业具有良好的社交裂变土壤。闵捷分享了两个趋势:一是直接形成转化;一是社交零售对应到背后的信任驱动零售。比如活跃在餐饮、女性消费等各种领域的种草平台,正是结合消费者的偏好,通过分享互动驱动交易兴趣的产生。
提及选择与微软合作的理由,闵捷分享了一个大的业务背景。驿氪的诸多用户都有许多零售门店和终端,对于数据的敏感度非常高,希望选择的SaaS应用能够构建在一个中立专业的云技术框架之上。同时,微软云也为合作伙伴提供了从开发到运维的先进技术优势以及后端数据集成的工具,包括机器学习、AI等等。
更重要的是,零售快消行业是微软最为关注的行业,在其重构零售的一系列理念、技术和解决方案中,即包括了Microsoft Dynamics365、Microsoft + Affinio等帮助零售企业了解顾客,实现基于数据的顾客洞察;也有Microsoft Teams等为员工提供信息,帮助企业建立紧密组织的工具;同时为企业构建和优化供应链提供了Neal Analytics Inventory Optimization产品组合管理、AFSRetail Execution货架管理、QMobile提高员工效率等一整套解决方案。
在提及零售业智慧转型的挑战时,闵捷强调的一点就是时代的快速变化带来的企业快速应对压力。应对这种挑战,选择一个成熟的解决方案,并借助云模式实现快速落地,节约创新的时间及成本不失为一个良好的选择。在驿氪的方案中,大部分客户的商业周期性一般不会超过2个月,在这2个月过程中,会重新以消费者导向去分析数据缺失的部分。另外通过数据的洞察,为企业展现数据资产存量的现状,设定KPI指标,为客户数据在线率以及客户私域数据的增长设定目标,避免数据形成库存。
“等闲若得东风顾,不负春光不负卿”,对于当下的中国的零售业来讲,无论是数字经济大环境、消费者,抑或是智慧创新方案、连接基础都可以说是东风劲吹,而转型亦是时不我待。
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