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私域流量博弈:从“泛”走向“可运营”

撰写: 启博软件(360Shop) 作者: TalkingData 来源: 微信公众号:TalkingData 标签: 私域流量 2019-11-05 16:13:24

私域流量博弈:从“泛”走向“可运营”


为什么要做好“深化”和“私域流量”这两件事?如果用一个词来概括,那就是“被逼的”。

先来谈谈深化。这个市场,就算产品再好、逻辑再好,如果没有好的运营,也很难生存。在零售行业里,忠诚度是特别艺术的事情,消费者 不会对品牌百分百忠诚,而是品牌运营者与消费者持续在互相追逐。据数据,现在四分之三的消费者属于两栖类,线上线下都会消费。过去几年线上流量蓬勃发展,很多零售企业迅速崛起争取更多红利。而现在,所有人都要挤进深水区,争夺这部分两栖类消费者。这也是过去近4年我们深耕数据应用领域所获得的见解。

这也就是为什么会出现“私域流量运营”。从短信、图文,到短视频,甚至KOL带货,都是企业试图在两大巨头流量之间找到一种所谓的私域流量。但我们认为这种流量是“泛私域流量”,而并不能真正成为企业自己的流量。只有企业能够有机会和手段去经营这些流量,并从中挖掘出数据智能或者运营智能,才能帮助企业在市场上找到自己的定位。

针对这种现状,TalkingData从2018年开始进入数据深化应用的下一个阶段,也与一些行业领先企业进行了探讨和实践。这里分享三个案例。

智能区块,让门店选址运营更高效

首先是地缘数据的智能化应用,就是将地缘数据与消费者画像结合,对地理区块——零售“人货场”中的“场”进行画像。

每个地理区块都像提拉米苏一样有很多层,例如常住人口、流动人口,也有基础设施、娱乐设施、交通设施等等。我们可以结合企业相应的业态,对区块进行价值评估。这种评估既可以在建店阶段帮助企业选择经营场所位置,也可以在运营阶段为经营网点进行导流。该模式的实现是通过TalkingData自研的AI模型,基于一个以地缘数据为基础的数字化平台,可以给开放接口给餐厅、便利店、药店等等不同业态。

经过一年的实践,我们通过400家店的真实经营情况对算法进行了调整优化。首先根据不同的业态看潮汐数据调整算法精度。比如说零售行业经常提到的“三个半”,半年生意、半条街生意和半天生意。其次,对企业的品类销量做相应的耦合与分析。另外,我们也对各线城市做了广泛、长时间的调研,才将这个算法打造成了可作业化的模型。

销量预测,让供应链管理更智能

当消费通路上的消费者与产品被数字化以后,意味着企业能够以消定产,甚至定义供应链,对降本提效有巨大的前景。这也是我们与一家连锁餐饮品牌一起做的尝试。

如果我们能够对接下来一天或半天的销量进行预测,不仅可以帮助企业提效降损,也能满足掌控生产者的供应链方面需求。

对餐饮企业来说,一天要预订5次货,过期的食材只能扔掉,也就造成损耗。但是不同的食材有不同的保质期,难以准确把握消耗量和备货量。虽然后台ERP系统非常精细,但对店长、厨师这些实际生产者来说使用并不便捷。这就需要一个足够简单的界面,将人的智慧、经验转化为数据模型,对货品的输入输出量进行预测。而经过9个月时间、上万名实际生产者与大规模实际生产环境的训练和优化,该算法模型在预测能力上已经具有了领先优势,而这种优势是一种加速的过程。

当数据和智能一体化后,企业会拥有以下三大优势。第一,数据加工、质量校验、上传下载等业务模板化,可以降低业务人员使用难度。第二,模型构建、模型优化被隐藏于系统中,极大降低AI系统的准入门槛。第三,数据输入输出可以自定义,适配不同业态需求。

线上线下流量融合,让平台转起来

当线下数据成为一个很重要的环节,线上的媒体、大流量的持有方,因为要进入线下,他们的开放程度逐渐被开拓出来。

在这种情况下,企业运营私域流量需要考虑如何和线上、线下的多个流量渠道对接。此时需要一个运营或者策略中心,将渠道和客户连接进这个中心,基于自己定义的策略,数字化、规模化的对接不同渠道,这样生意才可能做起来。

我们花了两三年时间在这方面项目的实践上,积累了三个经验:在把“品效合一”模型化的这件事情上,品牌和效率只能选一种;其次,只靠数据科学家难以将模型的准确率做到极致优化,而是应该通过大规模消费者实际反馈去训练模型;在与渠道的对接上,无论是卡券、还是智能化导购等,企业与客户的交互点、交互策略、执行点,应该通过自主可控的平台循环起来,而不只是基于流量平台本身的模式。

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