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私域流量博弈:从“泛”走向“可运营”

  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。

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