用B2C思想做O2O?!
本文摘要:摘要 :?传统企业转型互联网要打三大战役,第一互联网信息化战役,可以把你的资源和产品信息化成可以提供给消费者可以效劳的互联网产品。你需要把你的店肆,店肆里的每个SKU都放到网上,并建立数量和状态辨认;第二怎么互联网品牌重塑战役,也就是说怎么在互联

摘要 :?传统企业转型互联网要打三大战役,第一互联网信息化战役,可以把你的资源和产品信息化成可以提供给消费者可以效劳的互联网产品。你需要把你的店肆,店肆里的每个SKU都放到网上,并建立数量和状态辨认;第二怎么互联网品牌重塑战役,也就是说怎么在互联网上讲故事,运营粉丝;第三是面向互联网和电子商务重构后端商品供给链。

文|刘琪的商业观察(liuqi-guancha)

Y是琪哥结识已久的一位电商总监,他人都在热炒O2O的时分,他却在耐心琢磨一些背后的深层运作逻辑,并最终悟出了一个道理:

琪哥起先其实不认为这是个靠谱的思路,毕竟依照常人的惯性认知,这是两种悬殊的商业运作逻辑。Y说,O2O本质上是线下零售的数字化晋级,将运营一个B2C网站所有必要每天重视的运营指标,映射到线下零售运营,你就可以得出如上结论。

举例来说,室内Wifi定位相关的用户数据分析和B2C运营思维有何关系?Y试着将一个电商人每天有必要重视的要害数据指标做了拆解:

1、UV和流量来历分析。在线上运营中,UV主要用于分析有多少用户前来拜访,阅读了多少页面,从而可以精确判断客流变化。通常状况下,质量安稳的流量和转化率可以大致推算出出售状况。所以依据流量的变化及时猜测网购出售额增幅,大都状况下靠谱。流量的异常动摇,反映了企业营销行为可能存在的问题乃至是失误。相比之下,线下零售一直是一个黑匣子,大都状况下,只有在用户刷卡交钱的一刹那,才干够发生一个订奇数据,它对客流的变化感知较为愚钝,无法做到实时反馈。

互联网的流量多而杂,特别是粗豪的花钱买流量的时分,更是容易发生无效流量。通常B2C网站都会阅历一段流量质量测试阶段,从而分析出哪些流量对自己的精准并且性价比适宜的。

对互联网巨擘BAT来讲,因为他们把握了很多的流量数据,乃至可以精准的画出消费者个人的互联网图谱。当然所有一切的追踪都是依据存在你阅读器里的cookie。

而传统的商超因为辐射半径有限,可能会觉得UV和流量分析没那么重要,但O2O是真假结合项目,将来O2O的流量一定也会趋向多而杂。同时,用户手机上的mac-id其实就是阅读器里的cookie,一旦跟其他大数据源合并分析,线下商家也将准确把握消费者的行为图谱,无疑为精准营销和个性效劳提供极大协助。

换句话说,线下零售要参考B2C运营逻辑,就要布置室内WiFi定位技能,分析和重视用户UV的实时变化,同时开展和其他数据源的合作,对流量来历和消费者特征进行抓取和分析,从而取得一个样本参数,以此实时监测线下店运营状况。

2、PV、跳出率和点击途径分析。PV是一个用户在网站的阅读深度,同时也跟网站本身信息结构设计紧密相关。用户在网站的PV数越大,通常说明停留时间越长,网站抵消费者的粘度越高。但同时我们也需要跟页面跳出率一同来分析,假如在某一个拜访途径页面的分析上,跳出率过高,也说明用户无法在短时间内找到自己需要的信息而逃离。

在线上运营中,页面抢手可以反映出用户的留意力偏好,他的每一个点击都可以被监测到,运营的要害是不断优化素材和展示方式,而点击途径分析则比如是一个购物决策树,可以精确看到用户是在哪个树杈节点发生跳离或购买行为。 整个网上购买过程,可以用一个购买漏斗在进行分析,从“官网→查找和分类页面→商品概况页→购物车页面→结算页→最终订单提交页面”,每个步骤页面上的停留时间和跳出率数据都需要细心的分析。

对应到线下零售运营,主要是动线与布局的优化问题,但此前简直都是依赖人工经历判断,很少稀有据分析的支撑。现在的室内Wifi现已可以做到3~5米的规模定位,可以相对准确的界说一个抢手区域了。跟着在商超里相关室内Wifi定位设备的合理布置,是可以实时取得类似于GA(Google analytics)的报表视图,可以科学的进举动线和布局优化处理。

3、转化率。转化率是衡量一个电商网站最终运营状况的重要指标,在没有大型促销或大规模流量导入的状况下,它是根本恒定的,动摇很小。一旦转化率俄然发生了变化,一定是出了问题,所以电商人每天都在想方法提高转化率。实践的转化率受促销设计、商品排序、展示效果、购物途径优化等多因素综合影响。

曾经零售的线下店是无法分析转化率的,只能从坪效等最终出售效益的维度进行事后分析,而最重要的以人为维度的指标被疏忽了。所以可以将线下的每个店肆当作是线上网站的一个子类目或专题页,以此比照拜访量与购买量,就能够为店面设置一个类似转化率的事务预警指标。

4、新老用户分析和老用户复购率。新老用户的占比,反响了用户对网站品牌和运营商品的忠诚度问题。电商一般喜欢通过促销音讯推送,以及礼品卡或扣头券,来提高复购率,是线上与线下运营相通的当地。不过,电商的老用户运营更为精密,比如针对某一个群体或时间段,可以推出一些专题,来回馈老用户。

放到线下零售运营中,大部分的卖场仍是用全场打折的方式,短少针对性的出售专场设计。一般来说,线下卖场晚间的订单量会占到全天出售额的50%,尤其是临近打烊的时刻多是老用户在莅临,但零售商短少必要的场景辨认与专题设置来做应对,也就无法提高老用户的购物体验。

5、AB test与公平曝光率。所有的电商网站在上新品或新功用的时分,都会做AB测试。根本是通过火出出5~10%的用户流量,50%给A页面,50%给B页面,并通过用户行为数据和转化率数据的分析,以抉择最终上线哪一个页面。假设你俄然发现淘宝官网改版了,而你的公司同事的淘宝官网没有变化,就是这个原因。

曝光测试主要是解决商品的列表逻辑与排序问题,特别是关于商品深度和宽度较大的平台商。很多的长尾产品因为无法取得足够的曝光而“完全沉没”,往往只能取决于运营人员的“买手眼光”。在B2C网站上,通常会给所有新品一个公平的曝光量,通过曝光后的转化和出售数据抉择商品的出售策略定位,比如爆款商品、主力出售商品、打折商品、长尾商品等。

放到线下商超运营,对应的是是商品摆设问题,特别是品牌的橱窗摆设。橱窗摆设可以类比电商网站的官网焦点图,最直接意图就是“吸引眼球”,它的成败好坏无疑十分重要。一般来说,品牌商更清楚该怎么摆设,并有一套自己的方法,而零售渠道商根本很少参加其间,也就是无法做到实时调优。

现在,室内WIFI的定位技能可以直接解决特定区域的可测试性问题。用户ID(Mac id),用户进入特定区域的时间,用户脱离特定区域的时间,这三个数据的分析,可以准确的分析用户在测试区域的行为。

举个简略的例子,线上网站运营一般有焦点图的32次轮播,每一个人的点击偏好是不同的,电商人可以据此提高有限方位的使用功率。以此映射到线下运营,是否可以依据用户的行为轨迹,对动线和布局做出动态调优?

6、对UV和流量来历、PV和点击途径、节点转化率和最终转化率、新老用户数据、促销运营政策和媒体投放数据等五个维度数据的叠加分析。对电商人来说,每天的军情分析就主要靠这五大维度的数据来做分析和推演,并当即调整第二天的策略和布置。这就是互联网实时更新,小步快跑的东西支撑。

这其实也为线下零售提供了一个思路,O2O作为一个电商东西,最重要的意义就是实时数据监测与事务指标预警,继而通过快速调优,完成坪效与周转率的提高。

我们可以做一个想象:在线下零售具备了线上B2C的思维与能力之后,总主管坐在办公室傍边,就可以够查看全国门店的实时转化率状况,一旦某一个店肆呈现数据的不正常动摇,他就能够马上奉告该店的店长,分析问题是否出在了商品摆放问题上,或者可以马上搞一次促销专场等等。

说到这里,琪哥大致理解了Y的思维逻辑,但关于这套思路是否可行仍是有所质疑。

于是,Y就给琪哥展示了几页PPT,他正在研讨欧洲的一家叫做Walkbase公司,其定位是做“Google Analytics online”,主要是为线下零售商提供用户行为的实时分析平台方案,包括伦敦的宝马零售店、芬兰首都赫尔辛基的购物中心KAMMPPI 等,均是它的客户。

从这两张图可以看出,walkbase通过基于室内WiFi的用户辨认,可以分析用户的停留时间、运动轨迹等属性。而来自英国的一项调查数据显示,每添加1%的访客停留时间,就能够带来1.3%的出售增加。同时,约有80%的用户购物抉择是发生在店内,这意味着零售商需要精准了解客户的行为和客流的走向,以此完成最大化出售收益。

这两张图的核心要点是,线下商家未来可以自界说自己的营销活动,通过设定触发的时间、周期、地址、内容以及链接等,从而完成营销与零售体验的闭环。


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