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旧电商死因:佛系购物 V.S. 世俗营销

出处:本站原创   发布时间:2018-01-29 11:17:38    您是第0位浏览者

  注:电商业务天生有AI化潜质,用户的每一个行为都表达出内心的一部分需要, 从而顺理成章地诞生了新功能,提升了用户体验。

  佛系朋友有三好:善倾听,肯借钱,易推倒。

  但有一种场景会让人抓狂,对于组局者来说,最难搞的绝对是佛系好友:

  吃啥?——随便

  在哪聚?离你近点?——都行

  我叫那个谁谁谁了啊?——看你

  下周X晚上X点,你能到吧?——尽量

  为什么大家越来越佛系?

  因为平时见过的套路太多了,相当于提前经历,建设了足够的心理预期,真正遇到的时候就没有应激反应。

  佛系用户看破的不是红尘,而是套路。比如平时见惯了打折促销,对双十一双十二的折扣力度不那么在意了。

  这么说来,

  最容易遇见佛系用户的,就是电商了。

  离钱最近,营销最6,套路最多。

  作为理性分析派的电商产品经理,相信你内心有一堆公式——

  what+what=新用户下单;

  what/what=复购;

  ∫what(x)e^(-2πix·what)dx=ARPU↑;

  遇见白领套公式2,遇见大学生用公式1,遇见程序员公式 3 妥妥的……

  遇见佛系用户呢?

  尼玛……ta们是谁?ta们长啥样?ta们在哪?ta们就是公式中的误差参数吧!

  在佛系用户看来,你俗不可耐的营销不过是浪费时间而已。

  ta们面无表情的点击点击点击,再核对一遍早就准备好的购物车,分享商品页,领券,付款,关掉APP,删了分享,继续面无表情的刷朋友圈。

  这就是为什么电商竞争逐渐向折扣力度竞争转变。

  旧电商一直在进化,痛苦,艰难。

  不管O2O,还是新零售,又或国外无处不在的Omnichannel,本质和扩品类一样,都是为了让电商“地盘”越来越大,将电商APP塞进每一个可能产生消费的场景。或者这些对佛系用户或许好使,前提是他们愿意去线下体验。

  内容类电商火了礼物说、蘑菇街等一批平台,但随着用户淘货成本的进一步上升,此类平台的可信度大大下降。导致GMV中80%以上都是大品牌的爆款,而这些爆款是利润最低的。

  做品牌似乎很美,但又有几个小公司能专注并且坚持呢?你可以选择死磕一件衬衣,但很快就被各种营销套路挤压的开始怀疑人生。

  有的转向垂直品类电商,信仰小而精就是未来,但现在最贵的就是流量,很难想象一个新兴母婴平台能一边做广告投放,一边发优惠券拉新,最后还维持盈利。

  跨境电商的背景都不简单,要么背靠一带一路,要么有大牌独代资源,但是 18 年监管要更严,以及,还记得禁韩令吗?

  还有社群电商、社区电商、大企业内部销售等等,就不说了,连基本用户体验都不周全(如质量、价格、物流速度等),微商更是上不了台面。

  作为电商行业从业者,这些套路你可能没有逐一尝试吧?

  遗憾的是,你的用户都试过了。

  因此,大型电商平台(亚马逊、阿里巴巴、eBay、京东等)除了继续争夺原有业务之外,都在探索和佛系用户更好相处的方法。目前看来,人工智能似乎成了最佳选择。

  其他旧电商们都在犹豫,要不要把AI当成新战略。

  值得庆幸的是,电商业务天生有AI化潜质,用户的每一个行为都表达出内心的一部分需要, 从而顺理成章地诞生了新功能,提升了用户体验。

  佛系需求 1:推荐和个性化预测

  通过大数据、贝叶斯算法等,实现智能推荐功能,降低用户选择成本,包括:

  基于搜索、已购和浏览记录的兴趣推荐(相似品、互补品算法,高频、低频等等)

  基于用户访问时间的活跃性推荐(根据时间推测用户可能的使用场景,然后做出推荐)

  基于位置信息的推荐(检查用户是否处于线下商圈,是否需要推荐店铺)

  基于社交属性的推荐(根据好友关系、社交行为等,猜测用户可能需要的商品)

  佛系用户在意效率,那么推荐功能或许能帮ta们。

  佛系需求 2:通过图片找相似商品

  这是比较老的一个领域,但可能是最受欢迎的功能之一,通过计算机视觉+深度学习做到“以图搜图”,例如,一个妹子有一张吊灯的照片,很喜欢但买不到,于是她把照片上传到电商APP,AI能理解商品的款式、规格、颜色、品牌及其他的特征,最后给出相似商品的链接。

  这个功能可以显著地提升佛系用户的搜索能力。

  “能搜到就买,搜不到就算了”这种需求现在也能争取一下了。

  这方面做的小有成就的国内外有几十家,下面可以找到他们,以及一些开源代码:

  图片截取自ChenLee_ 1 的blog


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