Y是琪哥結(jié)識(shí)已久的一位電商總監(jiān),別人都在熱炒O2O的時(shí)候,他卻在耐心琢磨一些背后的深層運(yùn)作邏輯,并最終悟出了一個(gè)道理:如果將線下零售賣(mài)場(chǎng)看 做是一個(gè)電商網(wǎng)站,從免費(fèi)WiFi、電子價(jià)簽、商鋪優(yōu)化、導(dǎo)購(gòu)Pad,到庫(kù)存數(shù)據(jù)一體化、用戶ID打通、CRM系統(tǒng)、微信營(yíng)銷(xiāo)等,其背后的運(yùn)作邏輯其實(shí)是 相通的!一個(gè)具備O2O能力的賣(mài)場(chǎng)完全可以用B2C商城的思維來(lái)運(yùn)營(yíng)!
琪哥起初并不認(rèn)為這是個(gè)靠譜的思路,畢竟按照一般人的慣性認(rèn)知,這是兩種迥異的商業(yè)運(yùn)作邏輯。Y說(shuō),O2O本質(zhì)上是線下零售的數(shù)字化升級(jí),將運(yùn)營(yíng)一個(gè)B2C網(wǎng)站所必須每天關(guān)注的運(yùn)營(yíng)指標(biāo),映射到線下零售運(yùn)營(yíng),你就能得出如上結(jié)論。
舉例來(lái)說(shuō),室內(nèi)Wifi定位相關(guān)的用戶數(shù)據(jù)分析和B2C運(yùn)營(yíng)思維有何關(guān)系?Y試著將一個(gè)電商人每天必須關(guān)注的關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)做了拆解:
1、UV和流量來(lái)源分析。在線上運(yùn)營(yíng)中,UV主要用于分析有多少用戶前來(lái)訪問(wèn),瀏覽了多少頁(yè)面,從而可以準(zhǔn)確判斷客流變化。通常情況下,質(zhì)量穩(wěn) 定的流量和轉(zhuǎn)化率可以大致推算出銷(xiāo)售情況。所以根據(jù)流量的變化及時(shí)預(yù)測(cè)網(wǎng)購(gòu)銷(xiāo)售額增幅,多數(shù)情況下靠譜。流量的異常波動(dòng),反映了企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)行為可能存在的問(wèn) 題甚至是失誤。相比之下,線下零售一直是一個(gè)黑匣子,多數(shù)情況下,只有在用戶刷卡交錢(qián)的一剎那,才能夠產(chǎn)生一個(gè)訂單數(shù)據(jù),它對(duì)客流的變化感知較為遲鈍,無(wú) 法做到實(shí)時(shí)反饋。
互聯(lián)網(wǎng)的流量多而雜,特別是粗放的花錢(qián)買(mǎi)流量的時(shí)候,更是容易產(chǎn)生無(wú)效流量。通常B2C網(wǎng)站都會(huì)經(jīng)歷一段流量質(zhì)量測(cè)試階段,從而分析出哪些流量對(duì)自己的精準(zhǔn)并且性價(jià)比合適的。
對(duì)互聯(lián)網(wǎng)巨頭BAT來(lái)講,由于他們掌握了大量的流量數(shù)據(jù),甚至可以精準(zhǔn)的畫(huà)出消費(fèi)者個(gè)人的互聯(lián)網(wǎng)圖譜。當(dāng)然所有一切的追蹤都是依據(jù)存在你瀏覽器里的cookie。
而傳統(tǒng)的商超由于輻射半徑有限,可能會(huì)覺(jué)得UV和流量分析沒(méi)那么重要,但O2O是虛實(shí)結(jié)合項(xiàng)目,將來(lái)O2O的流量一定也會(huì)趨向多而雜。同時(shí),用 戶手機(jī)上的mac-id其實(shí)就是瀏覽器里的cookie,一旦跟其他大數(shù)據(jù)源合并分析,線下商家也將精確掌握消費(fèi)者的行為圖譜,無(wú)疑為精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和個(gè)性服務(wù) 提供極大幫助。
換句話說(shuō),線下零售要參考B2C運(yùn)營(yíng)邏輯,就要部署室內(nèi)WiFi定位技術(shù),分析和關(guān)注用戶UV的實(shí)時(shí)變化,同時(shí)開(kāi)展和其他數(shù)據(jù)源的合作,對(duì)流量來(lái)源和消費(fèi)者特征進(jìn)行抓取和分析,從而取得一個(gè)樣本參數(shù),以此實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)線下店運(yùn)營(yíng)狀況。
2、PV、跳出率和點(diǎn)擊路徑分析。PV是一個(gè)用戶在網(wǎng)站的瀏覽深度,同時(shí)也跟網(wǎng)站自身信息結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)緊密相關(guān)。用戶在網(wǎng)站的PV數(shù)越大,通常說(shuō)明 停留時(shí)間越長(zhǎng),網(wǎng)站對(duì)消費(fèi)者的粘度越高。但同時(shí)我們也需要跟頁(yè)面跳出率一起來(lái)分析,如果在某一個(gè)訪問(wèn)路徑頁(yè)面的分析上,跳出率過(guò)高,也說(shuō)明用戶無(wú)法在短時(shí) 間內(nèi)找到自己需要的信息而逃離。
在線上運(yùn)營(yíng)中,頁(yè)面熱點(diǎn)能夠反映出用戶的注意力偏好,他的每個(gè)點(diǎn)擊都能夠被監(jiān)測(cè)到,運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵是不斷優(yōu)化素材和展現(xiàn)方式,而點(diǎn)擊路徑分析則好比 是一個(gè)購(gòu)物決策樹(shù),可以準(zhǔn)確看到用戶是在哪一個(gè)樹(shù)杈節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生跳離或購(gòu)買(mǎi)行為。 整個(gè)網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)過(guò)程,可以用一個(gè)購(gòu)買(mǎi)漏斗在進(jìn)行分析,從“首頁(yè)→搜索和分類(lèi)頁(yè)面→商品詳情頁(yè)→購(gòu)物車(chē)頁(yè)面→結(jié)算頁(yè)→最終訂單提交頁(yè)面”,每一個(gè)步驟頁(yè)面上的 停留時(shí)間和跳出率數(shù)據(jù)都需要仔細(xì)的分析。
對(duì)應(yīng)到線下零售運(yùn)營(yíng),主要是動(dòng)線與布局的優(yōu)化問(wèn)題,但此前幾乎都是依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)判斷,極少有數(shù)據(jù)分析的支撐。目前的室內(nèi)Wifi已經(jīng)可以做到 3~5米的范圍定位,可以相對(duì)精確的定義一個(gè)熱點(diǎn)區(qū)域了。隨著在商超里相關(guān)室內(nèi)Wifi定位設(shè)備的合理部署,是可以實(shí)時(shí)獲得類(lèi)似于GA(Google analytics)的報(bào)表視圖,可以科學(xué)的進(jìn)行動(dòng)線和布局優(yōu)化處理。
3、轉(zhuǎn)化率。轉(zhuǎn)化率是衡量一個(gè)電商網(wǎng)站最終經(jīng)營(yíng)狀況的重要指標(biāo),在沒(méi)有大型促銷(xiāo)或大規(guī)模流量導(dǎo)入的情況下,它是基本恒定的,波動(dòng)很小。一旦轉(zhuǎn)化 率突然發(fā)生了變化,一定是出了問(wèn)題,所以電商人每天都在想辦法提高轉(zhuǎn)化率。實(shí)際的轉(zhuǎn)化率受促銷(xiāo)設(shè)計(jì)、商品排序、展示效果、購(gòu)物路徑優(yōu)化等多因素綜合影響。
以前零售的線下店是無(wú)法分析轉(zhuǎn)化率的,只能從坪效等最終銷(xiāo)售效益的維度進(jìn)行事后分析,而最重要的以人為維度的指標(biāo)被忽略了。所以可以將線下的每一個(gè)店鋪看成是線上網(wǎng)站的一個(gè)子類(lèi)目或?qū)n}頁(yè),以此對(duì)比訪問(wèn)量與購(gòu)買(mǎi)量,就可以為店面設(shè)置一個(gè)類(lèi)似轉(zhuǎn)化率的業(yè)務(wù)預(yù)警指標(biāo)。
4、新老用戶分析和老用戶復(fù)購(gòu)率。新老用戶的占比,反應(yīng)了用戶對(duì)網(wǎng)站品牌和運(yùn)營(yíng)商品的忠誠(chéng)度問(wèn)題。電商一般喜歡通過(guò)促銷(xiāo)消息推送,以及禮品卡或 折扣券,來(lái)提升復(fù)購(gòu)率,是線上與線下運(yùn)營(yíng)相通的地方。不過(guò),電商的老用戶運(yùn)營(yíng)更為精細(xì),比如針對(duì)某一個(gè)群體或時(shí)間段,可以推出一些專(zhuān)題,來(lái)回饋老用戶。
放到線下零售運(yùn)營(yíng)中,大部分的賣(mài)場(chǎng)還是用全場(chǎng)打折的方式,缺少針對(duì)性的銷(xiāo)售專(zhuān)場(chǎng)設(shè)計(jì)。一般來(lái)說(shuō),線下賣(mài)場(chǎng)晚間的訂單量會(huì)占到全天銷(xiāo)售額的50%,尤其是臨近打烊的時(shí)刻多是老用戶在光顧,但零售商缺少必要的場(chǎng)景識(shí)別與專(zhuān)題設(shè)置來(lái)做應(yīng)對(duì),也就無(wú)法提升老用戶的購(gòu)物體驗(yàn)。
5、AB test與公平曝光率。所有的電商網(wǎng)站在上新品或新功能的時(shí)候,都會(huì)做AB測(cè)試。基本是通過(guò)分出出5~10%的用戶流量,50%給A頁(yè)面,50%給B頁(yè) 面,并通過(guò)用戶行為數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)的分析,以決定最終上線哪個(gè)頁(yè)面。假設(shè)你突然發(fā)現(xiàn)淘寶首頁(yè)改版了,而你的公司同事的淘寶首頁(yè)沒(méi)有變化,就是這個(gè)原因。
曝光測(cè)試主要是解決商品的列表邏輯與排序問(wèn)題,特別是對(duì)于商品深度和寬度較大的平臺(tái)商。大量的長(zhǎng)尾產(chǎn)品由于無(wú)法獲得足夠的曝光而“徹底沉沒(méi)”, 往往只能取決于運(yùn)營(yíng)人員的“買(mǎi)手眼光”。在B2C網(wǎng)站上,通常會(huì)給所有新品一個(gè)公平的曝光量,通過(guò)曝光后的轉(zhuǎn)化和銷(xiāo)售數(shù)據(jù)決定商品的銷(xiāo)售策略定位,比如爆 款商品、主力銷(xiāo)售商品、打折商品、長(zhǎng)尾商品等。
放到線下商超運(yùn)營(yíng),對(duì)應(yīng)的是是商品陳列問(wèn)題,特別是品牌的櫥窗陳列。櫥窗陳列可以類(lèi)比電商網(wǎng)站的首頁(yè)焦點(diǎn)圖,最直接目的就是“吸引眼球”,它的 成敗好壞無(wú)疑非常重要。一般來(lái)說(shuō),品牌商更清楚該如何陳列,并有一套自己的方法,而零售渠道商基本很少參與其中,也就是無(wú)法做到實(shí)時(shí)調(diào)優(yōu)。
現(xiàn)在,室內(nèi)WIFI的定位技術(shù)可以直接解決特定區(qū)域的可測(cè)試性問(wèn)題。用戶ID(Mac id),用戶進(jìn)入特定區(qū)域的時(shí)間,用戶離開(kāi)特定區(qū)域的時(shí)間,這三個(gè)數(shù)據(jù)的分析,可以精確的分析用戶在測(cè)試區(qū)域的行為。
舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子,線上網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)一般有焦點(diǎn)圖的32次輪播,每個(gè)人的點(diǎn)擊偏好是不同的,電商人可以據(jù)此提升有限位置的使用效率。以此映射到線下運(yùn)營(yíng),是否可以根據(jù)用戶的行為軌跡,對(duì)動(dòng)線和布局做出動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)?
6、對(duì)UV和流量來(lái)源、PV和點(diǎn)擊路徑、節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化率和最終轉(zhuǎn)化率、新老用戶數(shù)據(jù)、促銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)政策和媒體投放數(shù)據(jù)等五個(gè)維度數(shù)據(jù)的疊加分析。對(duì)電商 人來(lái)說(shuō),每天的軍情分析就主要靠這五大維度的數(shù)據(jù)來(lái)做分析和推演,并立即調(diào)整第二天的策略和部署。這就是互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)更新,小步快跑的工具支撐。
這其實(shí)也為線下零售提供了一個(gè)思路,O2O作為一個(gè)電商工具,最重要的意義就是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與業(yè)務(wù)指標(biāo)預(yù)警,繼而通過(guò)快速調(diào)優(yōu),實(shí)現(xiàn)坪效與周轉(zhuǎn)率的提升。
我們可以做一個(gè)設(shè)想:在線下零售具備了線上B2C的思維與能力之后,總經(jīng)理坐在辦公室當(dāng)中,就能夠查看全國(guó)門(mén)店的實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化率情況,一旦某一個(gè)店鋪出現(xiàn)數(shù)據(jù)的不正常波動(dòng),他就可以馬上告知該店的店長(zhǎng),分析問(wèn)題是否出在了商品擺放問(wèn)題上,或者可以馬上搞一次促銷(xiāo)專(zhuān)場(chǎng)等等。
說(shuō)到這里,琪哥大致明白了Y的思維邏輯,但對(duì)于這套思路是否可行還是有所質(zhì)疑。
于是,Y就給琪哥展示了幾頁(yè)P(yáng)PT,他正在研究歐洲的一家叫做Walkbase公司,其定位是做“Google Analytics online”,主要是為線下零售商提供用戶行為的實(shí)時(shí)分析平臺(tái)方案,包括倫敦的寶馬零售店、芬蘭首都赫爾辛基的購(gòu)物中心KAMMPPI 等,均是它的客戶。
從這兩張圖可以看出,walkbase通過(guò)基于室內(nèi)WiFi的用戶識(shí)別,可以分析用戶的停留時(shí)間、運(yùn)動(dòng)軌跡等屬性。而來(lái)自英國(guó)的一項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)顯 示,每增加1%的訪客停留時(shí)間,就可以帶來(lái)1.3%的銷(xiāo)售增長(zhǎng)。同時(shí),約有80%的用戶購(gòu)物決定是發(fā)生在店內(nèi),這意味著零售商需要精準(zhǔn)了解客戶的行為和客 流的走向,以此實(shí)現(xiàn)最大化銷(xiāo)售收益。
這兩張圖的核心要點(diǎn)是,線下商家未來(lái)可以自定義自己的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng),通過(guò)設(shè)定觸發(fā)的時(shí)間、周期、地點(diǎn)、內(nèi)容以及鏈接等,從而實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)與零售體驗(yàn)的閉環(huán)。
最后,琪哥做一個(gè)小總結(jié)。傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)要打三大戰(zhàn)役,第一互聯(lián)網(wǎng)信息化戰(zhàn)役,能夠把你的資源和產(chǎn)品信息化成可以提供給消費(fèi)者可以服務(wù)的互 聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。你需要把你的店鋪,店鋪里的每一個(gè)SKU都放到網(wǎng)上,并建立數(shù)量和狀態(tài)識(shí)別。我想起了美團(tuán)網(wǎng),王興講的“大連接下的新商業(yè)”,深以為然;第二如 何互聯(lián)網(wǎng)品牌重塑戰(zhàn)役,也就是說(shuō)如何在互聯(lián)網(wǎng)上講故事,經(jīng)營(yíng)粉絲;第三是面向互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)重構(gòu)后端商品供應(yīng)鏈。
從目前來(lái)看,線下O2O還處在第一場(chǎng)戰(zhàn)役中,而且才剛剛開(kāi)始。
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