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【友盟+】尚直虎:数据智能,重构人货场 助力新零售落地

郝嘤嘤 发表于 2017-9-8 17:44:10 |

郝嘤嘤
郝嘤嘤 发表于 2017-9-4 14:31:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
8月31日,在阿里巴巴2017数据创新峰会上,【友盟+】首席运营官尚直虎,分享了数据智能是如何重构人货场关系,并在新零售的变革中赋能商家,实现品牌和商业回报。他还介绍了【友盟+】新零售解决方案Oplus,是如何围绕新零售基本商业环节打造产品功能和应用实践的。


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以下为演讲部分实录:

我分享的话题是数据智能如何重构人货场,实现线上线下的打通,推动新零售落地升级。


【友盟+】: 全球领先的第三方全域数据服务商


【友盟+】是阿里巴巴旗下独立的第三方大数据公司,每天采集近10亿活跃消费者的行为数据和认知数据,并在此基础上开发了针对不同商业场景的大数据产品,其中之一就是新零售解决方案;同时会根据不同行业的特点进行充分的定制,在定制的基础上提供SaaS和私有化部署两种服务模式。


2017年是新零售的元年。自从马老师提出阿里巴巴五新战略之后,很多专家和行业企业都在积极实践新零售。其中有几个标志性事件,第一个是阿里巴巴的淘咖啡;第二是亚马逊收购了全食向线下进军;第三个可能被很多人忽略,最早从线上发家,现在向线下拓展的小米之家,据说小米之家计划把线下门店数拓展到1000家。


数据智能重新定义人货场


在新零售如火如荼的进程中,市场上依然有不同类型的零售业态存在,比如我们身边既有完全数字化的水果超市、也有大型超市中的水果柜台,还有最常见的小摊贩。新零售是个趋势,但是不同企业在面对不同市场和不同区域的消费者时需要采用合适的新零售演进策略。



关于新零售,逍遥子提到一个很重要的概念,那就是人货场的重构。以人为中心,构建人和货、人和场之间的关系,去辨别和分析在不同场景下人对货的需求。在这个过程中会发现基于数据和技术的数据智能,对人货场关系有非常大的改变。以人为例,过去对人的认知从零售角度很有限,顾客今天穿一件红色的衣服到这家店,明天穿一件粉色的,店主可能就难以识别。得益于大数据的发展,我们从过去对人的认识的割裂状态到现在变成延续状态。现在我们有更丰富的数据,更领先的感知技术,可以在很短时间内全面认知消费者。


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人货场重构,创造零售产业链新价值


【友盟+】认为,在人货场重构、在推动零售业变革的大背景下,其实整个零售的本质并没有发生变化,我们依然在合适的时间和地点把商品去消费给消费者。唯一的变化是对人、对货、对场景、对营销方式的升级,所有这些升级最重要的价值体现在两个方面:一是让品牌和价格有了更好的效率和回报;二是更好的消费者体验。因为新零售对零售的本质并没有改变,恰恰因为技术提高了效率,降低了成本,提高了用户体验。


整个泛零售行业中有不同的零售业态,在每个零售业态下,不同的企业和不同的品牌,在新零售升级的背景下所获得的商业利益其实不一样。对于品牌商来说是获得更高的客单价,让顾客有更多购买机会、转化机会、复购机会等等。


技术*数据升级线下零售渠道


【友盟+】聚合了数据和技术能力,提供多样化零售场景的新零售解决方案Oplus。尽管数据和技术正在快速升级传统零售业,但是零售本质没有发生变化,回归到零售真正实践当中, Oplus解决方案聚焦零售四大经典环节。


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第一个环节,帮助企业做好新零售的规划;
第二个环节,做好货的规划。如何盘货,如何把货分布到不同的场景当中等;
第三个环节,如何精细化运营门店,譬如如何更好能够提升客流的运营效果。
最后一个环节,零售商希望能够持续不断的影响顾客、对于人的运营自然而然是需要持续关注并且沉淀的。


更具体地说,【友盟+】聚集周边各种类型的数据,无论行为数据还是认知数据,在每一个流程下会有具体的商业场景,这些场景对于不同的企业、不同零售的场景,都会有不同的需要。所以Oplus更聚焦在四个经典流程下的经典场景,满足商家新零售的运作或者创新的需要。


场景:系统化潜客识别/转化
我们采集不同来源的客群数据,包括线下数据、线上数据、一方数据等,根据潜客识别模型去识别哪些是潜客,他们是谁、在哪里、需要什么。获取潜客信息后,企业可以通过广告、促销活动等各种营销形式去影响潜在的客流,并针对潜客的反馈再梳理和判断这些潜客的意向,哪些转化率高、哪些转化率低。通过持续的运营,积累高意向潜客规模。


新零售案例: 精准传播,影响客户决策
今年4月,北京现代在南京做了为期两天的新车上市推广活动。大家都知道汽车是耐用消费品,购买决策周期很长,如何更短更快的将目标受众找到,并高强度高效的影响他们,成为推广的关键。


我们在南京热点商圈做智能电子屏广告,结合支付宝AR红包,根据不同的时段、天气、环境和消费者的身份,展现不同类型的广告。也就是我们常说的千人千面,在线下也可以轻松的实现。


北京现代针对南京7家4S店的到店人群和参与互动红包的人群进行再营销触达。整个案例的结果很炫:展现量有1000多万,其中有1万多人参与红包互动,比预期设定的目标高11倍;推送广告的点击率6.2%,比汽车行业的均值高1倍。这就是这样一个经典通过捕捉和分析线下客流数据,进而给到差异化信息的电子屏广告,帮助客户提升广告效果等案例。


新零售案例: 盒马鲜生高效获客
Oplus帮助盒马鲜生做实时拉新。我们在上海的7家门店口捕捉客流信息,基于客流信息做人群识别和分析,去判断哪些是盒马鲜生的高潜消费者,从而快速的触达营销。这个过程是实时的,因为顾客路过门店,如果5分钟后再推送消息,这个顾客实际上已经流失了。


结果相当惊人,单个获客成本直降80%。也就是说如果以前花费100元获得1个顾客,现在只要花20元;7家店每天可以拉新客户数比预期顾客数高40%;实际转化率高达10%。同样,这是一个看起来非常简单的项目操作,但实际背后有大量的数据能力,有完整的系统做支撑。


新零售案例: 数据融合,客观评估营销效果
零售商在营销上面临一个很大的挑战,很难衡量线下活动的效果,不知道活动带来多少转化,线下活动对线上的引流和转化效果如何。阿芙精油就通过Oplus实施过成功的案例。


我们在北京阿芙精油选择4个区域的专柜,进行长周期前中后期客流的采集,进行画像分析,在不同的时间点,分析到专柜的消费者到底是谁,线下活动对线上行为的影响,以及线下活动对消费者长期购买行为的影响。


从执行数据得出,线下活动有助于顾客线上购买的转化,同样线下活动有助于影响客户长期购买行为,1个月后近20%顾客返店并有超过30分钟的停留时间。


新零售解决方案Oplus核心能力
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【友盟+】新零售解决方案Oplus有独特的产品竞争力。首先,我们聚焦的是品牌零售市场,服务品牌客户,助力其新零售落地升级。其次,我们有五个能力:第一个是广泛和多样化的网络采集方式;第二,ID打通能力,基于14亿活跃设备的信息库和强大算法,精准识别统一的ID;第三,在统一平台当中,对消费者进行快速画像,可以进行结构化指标体系的透视,包括相关行业的标签,还会植入非常多的零售分析模型满足不同场景需求,比如购买决策模型、流行趋势模型和爆款模型等,在企业层面,区域层面或店铺层面都可以把顾客、客流、流量,转化成真人,转化成发生关系的顾客,再对这些顾客按照不同的标签进行分析,从而更好的运营顾客。最后,我们有多渠道的触发系统,【友盟+】平台对接市场几乎所有头部DSP,同样可以接入Push、CRM系统,实现多渠道的营销触发。



最后一点,我想说生意参谋是线上店铺数据产品的明星,【友盟+】Oplus是线下店铺的解决方案,对在座的各位商家尤其想要在新零售大潮下获得额外商业回报的商家,可以把这两个产品有机的组合在一起,既能够充分享受阿里巴巴生意参谋的带来的功能,数据资产,同时也能利用Oplus帮助你快速高效的采集线下数据,并且基于【友盟+】的数据资产帮助你增强对于顾客的了解,形成完整的数据闭环,最后在新零售市场提升商业运营效率,创造更加卓越的用户体验。
   


演讲人简介:
尚直虎【友盟+】COO,阿里巴巴数据技术与产品部资深专家
全面负责【友盟+】战略规划,商业运营以及大数据产品创新等业务。拥有15年商业研究和咨询经验,现带领团队致力于聚合大数据和技术,发展满足客户需要的大数据产品从而赋能客户品牌实现持续增长。曾任WPP集团旗下TNS北京总经理,服务数多个全球500强客户,在品牌管理、广告营销策略,产品创新等领域为客户创造价值。

Tiger Shang
Chief Operation Officer at [Umeng+] and Senior Expert at Data Technology and Product Division of Alibaba Group, leading [Umeng+] in strategy planning, business operation and big data product innovation.
Prior to Alibaba, Tiger has ever worked for Kantar, a global leading research and consulting company under WPP group.
With 15 years of professional research and consulting experience for a variety of industries(Tech, Internet,FMCG and Auto), Tiger has acute business sense in data mining, data marketing and data technology and consultative capability in brand building, channel management, CRM and product innovation.
To create client’s data value, Tiger and his team are continuously upgrading [Umeng+] big data products aiming to help drive clients sustainable growth.





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