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友盟+大揭秘:阿里“亲橙里”的数据黑科技

发表于 2018-5-4 11:05:08 | |阅读模式

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4月28日,阿里首个智慧商业亲橙里开业。汇集盒马鲜生、天猫国际、天猫精灵、阿里小厨等众多业态,亲橙里通过“千人千面”广告屏、AR互动捉猫猫、虚拟试衣、互动游戏抢红包等新零售技术,实现了线上线下全渠道的打通,也成为阿里的新零售试验田。

在亲橙里,消费者可以真切地感受到数据对人、货、场的重构。尤其在人+场的一端,亲橙里汇集了两大“首个”。一是首个线下“千人千面”广告屏,二是首个“个性化口碑”推荐页,这也成为亲橙里实现用户数据化运营的两大阵地。这背后是如何实现的呢?是否可以大规模复制呢?
每个人都有自己的“亲橙里”
传统的场景中,消费者来到一个超级Mall中,很兴奋也很迷失。为什么呢?一个Mall中汇聚的品牌太多,面积太大,消费者进场之后,对场内品牌和活动信息一无所知,他们只能在“逛”的过程中碎片化构建对商场的认知。我们常看到消费者在商场内,打开团购/外卖App,先搜索信息,再打开高德室内导航去指定的门店。所以,在线下场景中,消费者体验的智能化、个性化都没有实现。  
口碑个性化推荐
而在亲橙里,消费者站在“千人千面”广告屏前,就会获得由用户偏好和需求匹配出的场内推荐。或者打开口碑App,获得基于【友盟+】用户偏好和LBS数据的个性化“亲橙里”,这是线上App和线下消费场景的打通和连接。由此延伸,消费者就能获得一个随身的“逛街助手”,根据用户喜好和近期的需求,预先匹配商场内的品牌和消费路线,提升购物体验。
部署很轻,成本很低,核心是数据和技术能力
无论“千人千面”广告屏,还是个性化“口碑App”推荐,都是在提升消费需求的匹配效率。这背后的核心在于底层的数据和技术能力支撑。
(图为:“千人千面”广告屏)
以“千人千面”广告屏为例,部署方式非常简单,仅需四个步骤:
1.配置智能硬件:互动屏的造价很低,只需对硬件进行改造,增加数据获取模块;
2.个性化的素材:建立广告素材库,把商场内的品牌和活动信息分类;
3.后端数据对接:后端API和【友盟+】7亿真实活跃消费者数据对接,从技术层面【友盟+】可以实现秒级的用户偏好匹配,动态调用广告素材;
4.数据优化与沉淀:在实际地运行中,通过数据监测后台,沉淀用户行为数据,并动态优化素材内容,比如设计风格/活动信息的类型等,更适应商场客流的需求。
整套系统都是基于【友盟+】全域数据能力和Oplus的线下智能推荐引擎实现的,前端展现是低成本、轻部署,后端的比较重的数据和技术能力都已经封装好。
考验的是两大能力:
1.对群体覆盖的广度和个体识别的深度。即数据有没有覆盖到全网的用户,对某一特定用户群,是否能细颗粒度的描绘出兴趣偏好。
2.数据打通、智能识别和计算能力。当一位消费者站在互动广告屏前,毫秒级的计算识别,同步展现出商品信息。
数据化的价值,提升消费体验,提高运营效率
创新黑科技的价值,是通过数据赋能消费者和品牌商,提升购物需求的匹配效率和获取信息的效率。对于品牌商而言,线下数据化和线上线下数据的打通,能实现消费者全场景在线。
1.更深度地了解消费者,沉淀数据资产。
2.提升门店运营效率,商品组货,顾客自助购物。
例如通过客流热力动线,掌握门店热度,优化场内布局;根据客流偏好,优化品类,例如对于男性用户集中和家庭消费集中的商圈,会采取不同的组货策略。总之是基于用户偏好,促成店内转化。
3.更精准的招商策略,实现门店的优胜劣汰。
和上一点相同,由用户偏好和门店热度,科学支撑招商,提升坪效。
4.线下流量运营,激活偏远门店。
传统的零售业,强调位置/地段,因为受物理因素的影响,客流的方向决定了门店的热度。而当我们通过数据的手段,利用个性化的推荐方式,将客流划分为不同的群体时,就可以降低物理影响,激活位置偏远的门店,让商场内的流量分布更加均匀,这也提升了购物环境。
这样的黑科技,我可以来一打吗?
我是个普通的品牌零售商,没有巨额的预算,我要保持业绩的平稳增长,也想尽快做一些新零售的尝试,并且希望尝试之后就可以获得经营上的帮助。这是不是天方夜谭?
从行业发展的成熟情况来看,线下大数据运营工具已经有成熟的体系,很多数据黑科技的成本也可以承受。比如互动广告屏、智能导购屏,价格都在千元、万元的范围。品牌商可以从几家门店入手,从营销场景切入,让其更精细和落地,提升单店的坪效,再将经验快速复制。
在选择新零售数据服务商的过程中,要避开一些误区,我们可以从两点切入。新零售强调数据重构人货场,这里的数据不仅是品牌商自己的数据,还要与外部的数据进行交互和打通,否则就是“闭门的大数据”。那么,新零售的数据服务商,有没有足够的数据体量和质量,是否能与业务数据打通,这是第一个关键点。其次,线下零售的行业千差万别,业务模式也各不相同。我们要尽可能地选择与自身行业相匹配,或者有基础数据平台能力的合作伙伴。
可以说,亲橙里再次刷新了行业对新零售的认知。那么,迎接这些数据黑科技,你准备好了吗?

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