新零售下的【人货场】如何实现业务数据化运营

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2020-04-1803:05:00 评论 281 1471字
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零售,无论是电商、传统线下零售,抑或是现在大火的概念新零售,都离不开”人货场”这三个要素。而这三个要素该如何确定其核心位置呢?希望本文能够给你带来启发。

新零售下的【人货场】如何实现业务数据化运营

这三要素是由其供需关系确定的。如果货属于稀缺商品,例如最近大热的IP合作商品、炒鞋等,则货源是平台运营的核心。如果商品没有竞争优势,则挑选一个与竞争对手与众不同且带有不俗流量的场则是核心。在互联网百家齐放的这个时代,客户的消费场景无处不在,物资的丰富度也随着科技的发展不再有限制,"人"自然而然变成了零售运营的核心。

至于供应商为什么放在人这个维度,一般来说,供应商应该跟商品捆绑在一起。这里主要是考虑了商品的获取途径以及供应商并不单一,不同的供应商的偏好、习惯均有差异,如果把供应商作为用户来做研究,可能会有一些特别的收获。(接下来不会重点讲供应商,我们说的人依然从消费者的角度出发)

新零售下的【人货场】如何实现业务数据化运营

既然以用户作为核心,那么,用户从哪里获取?这里就涉及到流量以及转化两个指标了。首先是流量,我们把流量分为两部分,内部流量跟外部流量,内部流量一般由现有的流量带来,这里面大部分来自于KOL/KOC,也就是我们所说的私域流量,它是由平台用户出于对平台的忠诚度抑或是能获取的平台分配利益带来的。而平台大部分的流量来源于外部流量,通常由市场营销有偿或者是无偿带来的(通常是有偿)。

新零售下的【人货场】如何实现业务数据化运营

当流量从渠道引入到平台之后,还需要通过转化才变成平台真正的用户。核心的转化指标有两个:注册转化、购买转化。影响转化的因素有很多,例如引入的流量与平台的定位不符,平台用户体验不好,平台外部评价不好,商品没有竞争优势等等。通常我们会听到市场部的童鞋抱怨花了大价钱引入到平台的流量没有得到转化,而运营的童鞋则痛斥引入的流量质量不好。这时候分析的童鞋就要从各位方面的数据抽丝剥茧,看究竟是什么因素影响用户的转化。例如,看引入的客户跳出率、停留时长、查看屏幕的页数等等,对于有下一页访问的用户,则要看用户的转化路径是否合理等等。

新零售下的【人货场】如何实现业务数据化运营

当用户进入到平台,原有的商品采购策略慢慢随着用户的消费行为以及浏览行为逐步调整,商品的流量分配开始逐步从人为调整为机器学习。一切看似很美好,转化看似逐步提高。然而,没有流量没有购买的尾部商品真的需要淘汰吗?随着推荐算法、搜索算法的越来越精准,我们开始发现一个问题:数据失衡。越来越多的用户购买集中在头部商品中,没有流量曝光的商品开始消亡,随之带来的就是用户流失。实际上,推荐算法的核心是转化,而用户需求会随着用户消费能力的提升、用户家庭构成的转变等产生变化。这时候,我们应该逐步尝试引入一些新的产品曝光去测试用户需求点。因此,在商品采购策略上,除了平台发现的现有用户需求,也应该平衡买手自身的审美评估。

新零售下的【人货场】如何实现业务数据化运营

说到用户需求,有些产品的童鞋会认为,既然平台80%的销售来自于20%的用户,那么,平台的设计只需要满足这20%的用户需求就可以了。这里有一个很大的商业逻辑缺陷。当我们把关注点放在这20%的用户身上的时候,剩余的80%用户有可能因为得不到满足而流失,而这20%的用户是有消费上限且有生命周期的,这时候,平台就会出现提升天花板甚至倒退。实际上,用户阶层是不断的迭代跃迁的,我们应该满足的是大部分用户的需求,并且在有条件的情况下针对20%的用户有个性化的设计,这就是大家一直在说的千人千面的运营方式。

新零售下的【人货场】如何实现业务数据化运营

满足了用户的需求,实现了用户的转化后,用户的售后体验必不可少。用户极有可能因为某一个售后体验不好而流失,所以,售后流程的设计非常重要。这时候就要考验平台的整合能力了。平台整合包括平台售后流程整理、平台营销系统整合、第三方物流整合、供应商整合等。人工整合还是系统整合就要看平台自身的资源以及发展阶段了。

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End.作者:落樱漫渺来源:微博本文均已和作者授权,如转载请与作者联系。

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