零售線上化不斷深入，變局之下如何突圍

“凌晨 12 點鬧鐘是搶蔬菜用的，清晨6點的鬧鐘是搶豬肉用的，剛剛選完生鮮發(fā)現(xiàn)平臺配送員明天的檔期已經(jīng)被排滿，只能遺憾地關閉了 App?！?這可能是這次疫情中封閉式管理后大多數(shù)居家小伙伴共同的經(jīng)歷。

面對驟增的訂單，零售電商們使出渾身解數(shù)應戰(zhàn)，App 背后，是零售電商各個網(wǎng)點的員工馬不停蹄地分揀打包、配送上架，與此同時，往日擁擠的商業(yè)街空空蕩蕩，商場、餐館、服裝店無人光顧，線上與線下冰火兩重天。

零售行業(yè)的變革已然開始。

向線上看齊的消費遷徙

不僅僅是疫情期間日常的消費需求遷移到了線上，復工之后，人均 App 使用時長也有了很大幅度的增加，可以說，大部分人的生活在這次疫情中都搬到了線上。在品玩TICLAB第二期主題為《零售線下至線上大遷移》的直播活動中，第四范式副總裁楊波同我們分享了這樣一個現(xiàn)象。

根據(jù) DT財經(jīng)統(tǒng)計的數(shù)據(jù)顯示，2020 年 1-2 月，全國實物商品網(wǎng)上零售額在社會消費品零售總額占比相比同期增加了 5%，預計這樣的趨勢會在 4-5 月份表現(xiàn)得更加明顯。

與此同時，疫情期間健身場所的關閉讓很多人紛紛在家做起了運動，根據(jù)齊家網(wǎng)發(fā)布的一份報告顯示，疫情期間各類健身器材的銷售量同期增長了150%，其中瑜伽墊的需求量尤為突出，較 2019 年同期上漲 250%，從瑜伽墊的銷量數(shù)據(jù)我們不難窺探出疫情期間客廳經(jīng)濟的火爆。

除了做運動，玩游戲也稱為居家打發(fā)時間的方式之一。第四范式副總裁楊波先生在直播中分享了他購買Switch的經(jīng)歷，他沒有去百腦匯線下店，也沒有使用電商平臺，而通過聊天軟件添加店主，不一會兒同城快遞員就將游戲機送到了家中。

人們正在通過線上采購廣泛地滿足自己家居生活的各種需求，餓了么發(fā)布的 2 月份超市品類單品銷量也印證了這一點。

可見，疫情加速了消費線上化的場景遷徙。

線上化面臨新挑戰(zhàn)

通過上述的統(tǒng)計數(shù)據(jù)我們不難發(fā)現(xiàn)，疫情在一定程度上改變了人們的消費習慣。但是，我們也看到某些幾年前就開始布局線上的商超品牌店鋪，成績卻不盡如人意。

第四范式副總裁楊波總結了這樣幾個原因，一方面?zhèn)鹘y(tǒng)商超缺少數(shù)字化運營的經(jīng)驗，線下積累的用戶行為數(shù)據(jù)無法直接套用在線上。另一方面，消費者的線上消費需求也在不斷變化與升級。

在內(nèi)容上，消費者對于內(nèi)容的偏好變得愈發(fā)挑剔，他們只想看到自己感興趣的信息。在渠道上，消費群體的社群化和碎片化也逐漸顯現(xiàn)，微信群、公眾號、短視頻以及直播都成為消費者了解商品、購買商品的渠道，消費者不再專一于某個電商平臺。同時消費者在每個消費場景中停留并不久，交易環(huán)節(jié)的時間更加碎片化。

短時間多頻次多場景成為了線上化運營新的特征。同時，眾多消費者每天產(chǎn)生的瀏覽、消費等行為數(shù)據(jù)不斷累積，產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)，怎么處理這些數(shù)據(jù)、如何提取關鍵信息，成為商家面臨的新挑戰(zhàn)。

流量的爭奪變成了對消費者時間的爭奪，誰能精準地發(fā)現(xiàn)消費者的需求、占領消費者的時間，誰就能搶先一步獲得流量，在線上化浪潮中搶占先機。

如何抓住消費者的時間

其實每個消費者的訴求是非常個性化的，從種草到拔草，個性化的內(nèi)容會讓用戶的每一次轉(zhuǎn)化更加精準，轉(zhuǎn)化周期進一步縮短。滿足這些訴求的過程就是一個品牌打造、引導變現(xiàn)的過程。

首先需要讓給消費者了解你在賣什么，樹立一個品牌的認知；其次是通過短視頻、社交裂變等一系列令人感興趣的內(nèi)容與形式，不斷地吸引消費者的注意力，從而將消費者的時間綁定在你的產(chǎn)品上；最后通過設置一些刺激點（營銷促銷等）幫助消費者完成購買的行為，實現(xiàn)業(yè)績的增長。

另外個性化能夠很好地提升用戶體驗，消費者在購買及產(chǎn)品使用過程中的滿意程度非常重要，這決定了他會不會將產(chǎn)品推薦給周圍的同事朋友，實現(xiàn)裂變推廣。

打造個性化的體驗，AI更了解消費者

為了進一步了解用戶的需求與喜好，品牌方可以充分利用多維度的用戶行為數(shù)據(jù)，基于預測類、自然語言處理等AI算法構建模型，全面加深對消費者的了解。

具體來說，在了解用戶的行為后，模型可以精細的劃分出每一類細分人群，并為每類人群打上個性化標簽。通過計算，模型可以預測某類人群購買特定產(chǎn)品的概率，從而實現(xiàn)更加個性化的營銷以及精準匹配的推送。

用戶行為數(shù)據(jù)包括人群基本屬性、消費特征、交易屬性、潛力特征，對于企業(yè)來說，基于這些數(shù)據(jù)構建的AI模型，可以帶來用戶轉(zhuǎn)化率和體驗的雙重提升。

打造個性化的體驗需要推送合適的內(nèi)容

AI正在幫助企業(yè)進行精細化的線上營銷與轉(zhuǎn)化，帶動新一輪的品牌增長。以App的消息推送（Push)）為例。Push功能是很多企業(yè)轉(zhuǎn)戰(zhàn)線上選擇的主動營銷方式，這里面也存在在一些誤區(qū)與風險，比如產(chǎn)品線上化運營過程中，如果對目標用戶沒有一個清晰的了解，大量地推送一些無關信息，這在用戶看來是打擾，會產(chǎn)生一些負面的影響，甚至是卸載App。

楊波認為企業(yè)線上化轉(zhuǎn)型的目標是提升用戶留存與轉(zhuǎn)化，首要解決的問題就是用戶體驗問題，在上述的Push功能中，體驗問題簡單來說就是在正確的時間，為正確的用戶推送匹配的內(nèi)容，是時間、用戶、內(nèi)容三者之間的個性化完美匹配。

利用人工智能技術，通過對用戶歷史行為數(shù)據(jù)的分析與挖掘，可以建立超高維模型，實現(xiàn)對目標用戶的精準刻畫，再針對個人的需求將不同的內(nèi)容分發(fā)給不同的用戶，從而做到“千人千面”的個性化推送，提升客戶體驗。這與傳統(tǒng)BI模型通過標簽將用戶進行分類的方式截然不同。

在疫情期間，第四范式也為一些零售企業(yè)提供了智能營銷服務，例如通過機器學習尋找對促銷敏感度更高的精準人群。相比于傳統(tǒng)的專家規(guī)則來說，人工智能模型幫助人群進店率整體提升了20%，興趣率提了24%，轉(zhuǎn)換率提升59%。人工智能擁有更高維、大規(guī)模、更自動化的精準匹配能力，這是相對專家規(guī)則的一個巨大優(yōu)勢。

我們看到人工智能技術正在幫助傳統(tǒng)企業(yè)在線上化浪潮中獲得數(shù)字化運營能力，借助第四范式提供的智慧能力武裝自身業(yè)務，真正構造出全渠道的數(shù)字化營銷能力，完成從線下到線上的遷徙，實現(xiàn)線上線下的融合。