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友数关于新零售未来演化的分析(下篇)

日期:2018-11-13 15:30:00阅读量:
导读:关于新零售未来演化的问题上篇已经跟大家聊了一些,今天这里跟大家把新零售未来的演化叙述完,希望能给大家对新零售未来的演化有一个整体的构架。

关于新零售未来演化的问题上篇已经跟大家聊了一些,今天这里跟大家把新零售未来的演化叙述完,希望能给大家对新零售未来的演化有一个整体的构架。

友数关于新零售未来演化的分析(下篇)

(一) 由廉价平台向“社交+体验”平台转化

电子商务的热络在很大程度上源于廉价平台的吸引力, “廉价”“打折”一度成为黏住粉丝客户的有效粘合剂。新一代主流消费者更倾向于高品质的社交服务和体验消费, 能够持续刺激消费欲望的市场营销模式将不再是简单粗陋的积分赠送、节假日打折等促销活动。中国互联网络信息中心统计数据显示, 2015年线上购物消费者的消费金额中, 人均社交消费部分同比增长了75.5%, 人均消费次数也提升了1.2次。可以看出, 新零售正在改变以往墨守成规的营销模式, 借助微信、QQ等社交平台, 以及各种论坛等虚拟社区, 打造兼容性更大的“社交+体验”网络平台, 为消费对象提供体验性更丰富, 社交内容更广泛的增值服务。而且这一演化轨迹, 正在突破线上线下的隔阂, 从单一的商品体验, 逐步向品牌文化体验、个性化服务体验、售后关系维护体验等多方向、深层次延伸。

(二) 全渠道整合知易行难

到目前为止, 绝大多数的新零售尝试者和研究者都认识到新零售全渠道营销的特点, 全渠道即多种渠道组合模式。随着消费偏好向个性化、品质化、流动化、变异化、多样化转变, 消费者将不再满足于通过某个单一渠道选择商品, 而倾向于通过对各种零售渠道的比较和交替使用, 从而完成购买行为。零售商需要顺应消费者需求, 加强购物中心、百货店、大卖场、社区便利店、电商平台、移动APP、跨境电商等各种营销渠道的运用与整合, 以适应新零售下对全渠道营销的需求。在新零售的全渠道营销模式中, 零售商将面临消费者身份信息碎片化难题, 如果对同一个消费者在不同渠道中的存在无法精准识别, 全渠道营销的优势将无法展现。只有通过大数据共享平台的搭建, 在平台上实现身份信息、购物账户和购物清单的唯一性, 才能使消费者在全渠道营销模式中享受到无差别的服务体验。全渠道营销模式还必须包含与物流配送渠道的整合, 阿里巴巴关于新零售的主张之所以强调“高效供应链整合”与“物流体系协同”, 就是充分认识到物流配送在新零售中的极端重要性, 但是其整合的难度是不容置疑的。

(三) 从智能化前提下的精准服务做起

在智能化前提下, 可以最大限度地实现精准服务。“精”是精细, 精细化到每个顾客, 每个商品, 每个过程, 每个环节, 每个场景。“准”是准确, 通过数字化准确找到客户, 准确实现定位, 准确制定方案, 准确提供商品和服务。新零售与传统零售的最大区别就在于精准服务, 能不能做到精准服务, 是检验新零售成功与否的试金石。观察新零售发展的轨迹, 无不是从智能化前提下的精准服务做起。无论是电商还是实体店, 都必须通过在线化获得海量的数据, 在海量数据的基础上建立起精准的个性化服务体系, 开展以“一对一”为主的持续互动, 以精准推送实现精准服务, 从而全面提高市场营销的效率。

(四) 人工智能的应用逐步深化

人工智能可以渗透到新零售的所有环节, 并非仅在购物环节上体现。第一, 人工智能的大数据计算可以将消费偏好、流行趋势、天气变量等多种因素与产品结构充分结合、综合选择, 提供更合适的商品组合和体验服务组合, 并创造更高的销售量。第二, 人工智能基于不同产品、事件、营销行为、季节因素等历史数据所建立的模型, 可以预测正确的供求关系。人工智能使供应链优化, 有效预防库存过剩等供应链管理失调问题的出现, 提高物流效率, 降低物流成本, 并且更有效地控制资金流。第三, 人工智能根据营销活动的历史数据、重大营销事件以及竞争对手的营销数据信息, 通过云计算, 建立市场营销方案的预测模型, 优选营销方案, 提高市场营销效率。第四, 人工智能综合考虑销售、人口、竞争对手的分布、备选地附近的历史事件、天气变化规律等数据, 以此确定选址方案, 决定新店的最佳位置。第五, 人工智能预测程序可以通过员工的工作履历、工作经验和以往的业绩, 描绘待聘员工的模拟“画像”, 预测其合适的岗位, 提高招聘效率, 优化人员配置。

友数关于新零售未来演化的分析(下篇)

以上就是友数关于新零售未来演化的所有分析,大家在看完上篇和下篇之后需要对新零售未来演化有一个系统、整体的认识。这样大家在做新零售运营的过程中会有整体的构思,不至于顾头不顾尾。希望以上分析能给大家带来帮助,若有其他相关咨询请联系销客多。

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