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今年双十一又过去了,大星观察到各个平台又没有公布具体GMV。有人说这是存量战争的特点,大家不想提总成绩,因为蛋糕不再增长。但有意思的,其实是平台和商家们的变化。

还在用短信和电话大规模轰炸的是电商行业的新兵们,而传统电商平台和上面的商家们,反而表现得非常克制。

大星是一家男装店的会员,作为他们的VIP客户,每年能在上面消费两次。今年10月底,它推送了一条消息给我,是一件夹克的链接,内容很简单:

明天,半价。

10年了,终于有人知道我喜欢《星际穿越》里马修·麦康纳那件底特律但又买不起的心酸了吗?!

为了这个消息,大星这么多年来第一次定了个闹钟。

说实话,我挺喜欢这样的双十一的,没有宏大叙事、人工造节,也没有盲目营销、信息骚扰,大家高高兴兴就把钱花了,平台和商家是什么时候开始变得这么聪明的?

知其难不知其所以难

大星看过一次彩妆品牌玛丽黛佳的直播,主播在卖一款气垫粉底,打完粉底后她拿着水往脸上倒,完事儿又拿水冲,拿纸巾揉,妆都没花。

什么样的姑娘会经历这么水淋淋的考验啊?化了妆为什么还要考虑防蹭,防谁蹭,怎么蹭?正在大星一头雾水之时,人家“3、2、1”卖完了。

后来看对创始人崔晓红的采访,她说之所以让主播展示粉底的防蹭特点,是他们发现新一代的消费者,很多不是被关键词吸引而来的,真正吸引他们的,是:

需求被满足。

从品牌创立开始,已经做了快20年电商的玛丽黛佳,对于消费者的变化异常敏感。当他们看到小红书上的很多女性,是先查看小长假、出行的场景内容,再关注粉底的时候,产品研发的逻辑顺序就彻底改变了。

在电商的人找货阶段,想要拉升大家消费频率,平台就要用造购物节等方式提高消费者的打开率。那个时代,仅仅是在天猫平台,玛丽黛佳就有20多人的团队,从设计到运营,全要自己干。

而现在的消费者们更愿意即时尝试,喜欢新的体验,喜欢交流,喜欢场景。崔晓红说,大家变化得太快,“今天就都不是三十年河东,三十年河西,也不是三年河东、三年河西,现在是三个月河东、三个月河西。”

这种变化反向促使商家摒弃盲目营销,转而聚焦产品本质。除此之外,商家们还要寻找各种精细化运营工具,推动“货找人”。

现在,玛丽黛佳在天猫上的运营团队只有3个人,但他们在全链路上都变得更敏捷和高效,原因是有了更强大的数据工具支撑。

被倒逼改变的不止有美妆行业。

1993年创立的爱慕,在30年的发展中积累了大量的消费数据,这些数据来自不同平台,不同场景,怎么能在变革中用好这些数据,一直是个问题。

这个大星理解,比方说爱慕原来最早吸引的是女性会员,等她生了宝宝,可能也会给宝宝买东西,这样就有了两份数据。但是当代女性十大难题之一,不能有了宝宝就忘了老公,所以她老公是不是也要安排一下?

一个会员可以有两种、三种不同的身份,如果能精细化运营起来,市场又能扩大一圈。这要是纯靠人力开发基本没戏,只有靠基于数据做精细化分析和用户分群。

无论是高频次的化妆品、服饰,还是低频次的家电,大家同样面临着用户精细化运营难题。

比如博西家电。我的哪些用户会对新产品感兴趣,我怎么知道他们对什么样的电器感兴趣,能不能量化他们的兴趣?

那么问题来了。

用户需求的洞察、精准的运营还有数字化降本增效是目前商家们最集中的诉求。但商家又不可能都去创造专业且昂贵的数据工具,这种事情该谁给他们干了?

前进!前进!

大星以前和阿里、京东、拼多多都聊过到底如何帮助平台上的商家,大家介绍起来头头是道。

但听得多了会发现,大家都有惯性。每个平台都知道以前宏大叙事那套不好使了,在存量市场里要拼效率,可到底怎么提高效率,都依着惯性各干各的。

有的平台靠供应链起家,给商家的工具主要就集火怎么合理配置仓网;有的靠运动式营销起家,给商家的工具主要针对的就是搜索排名和集中展示;还有的简单粗暴,特殊品类现金补贴。

这都是基因里带的,没有谁好谁坏,只有谁更贴近用户需求。

大星在交流中发现,商家们用自己的逻辑推导了该做什么。比如说既然消费者变了,他们是怎么变的,变了多少,我们该怎么变化来适应等等。

这和上一个时代的人找货逻辑发生了质变,现在大家强调的是让货找人,更进一步说,是:

数据找人。

过去常见的情况是:当一个主播卖爆了,公司内部各个平台的人就会出现乱七八糟地问这里有没有库存、那里有没有库存,这就是典型的人找数据。在崔晓红看来,数据对于商家来说,更要像是一个产品。

当数据清清楚楚自动推到所有需要的人的面前,这才是数据找人。

在外部,一旦数据工具挖掘到了消费者最新的关注趋势,产品部门就可以迅速根据数据趋势做出反应,进一步跟进产品小规模测试。

同样的话,大星听快消头部品牌达能也说过。他们也正在精细化运营上下功夫,比如说,充分使用数据,指导他们在各种社交平台上的“种草”。

玛丽黛佳、爱慕、博西、达能这样的企业,尝试过很多平台给到的工具,而后选择了火山引擎。

为什么现在玛丽黛佳在单平台上的运营人员只有3个,是因为运营人员能通过火山引擎DataWind和飞书多维表格,快速了解各个直播间的经营状况、订单销售情况、直播间流量等关键指标。

这个DataWind还有AI分析功能,可以通过对话聊天的方式提需求,让它去深入挖掘、分析数据背后的原因和特征。

希望强化长尾运营及老客户复购的爱慕和达能,对火山引擎的VeCDP(客户数据平台)、GMP(增长营销平台)、DataFinder(增长分析)等工具爱不释手。各个渠道汇集起来的数据被一一打通并标签化,再根据不同的营销目标进行精准推送。

数据显示,达能通过精细化运营服务的客户,平均客单价会比没加入过小程序的人群提升1.7倍左右。

博西家电在应用火山引擎DataTester进行文案、产品服务配置的A/B测试之后,运营位打开率提升了23%。

你得让它转起来

作家格拉德威尔2008年出了本叫《异类》的书,他统计了音乐家、运动员甚至像比尔盖茨一样的程序员,得出了一个结论,任何人想要成为某个领域的专家,需要10000小时的积累。

10000小时算下来是一年多点,当然,没人能每天24小时坚持一年。

如果每天工作八个小时,一周工作五天,那么成为一个领域的专家至少需要五年。后来格拉德威尔又解释了一下,说他自己从对新闻业一无所知到成为专家花了10年。

说起来也巧,为什么能让不同行业的企业,都能快速把火山引擎的数据工具用起来,是因为这套东西在字节跳动内部也用了10年了。

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大星刚才讲过,企业的基因不一样,大家都有自己的路径依赖。

就比如说京东为什么是“多、快、好、省”,是因为它起家就是一个线上类沃尔玛式的企业,与其说它是电商公司,不如说它就是一个供应链企业。你要是卖东南亚榴莲,京东的供应链支持能让你48小时从越南就挺进北京仓。

火山引擎它从字节跳动的根子上,就是一家数据驱动的企业。

大星清楚地记得,10年前所有新闻App还在以编辑制主导内容时,今日头条就开始靠数据和算法实现内容与人的匹配了。

换个角度想想,能让信息和人匹配,就能让货物和消费者匹配,原理上没有什么不同。何况人家练了10年搞出的工具,它一定是方法论集大成者。

就比如他们的这套数据飞轮,底层为什么是数据资产轮,是因为它要先把所有渠道来的数据标准化,然后才能做数据开发。开发好了就要马上投入业务应用飞轮,投入就要见效益,这完全就是互联网公司所见即所得的快速打法。

这中间最重要的一层,一定是他们踩过很多坑的那四个字:

数据消费。

搞数据收集和开发的一般是技术人员;应用数据提升经营效率的,是前台的业务。如果前台觉得不好用,不会用,那你的数据再好也白瞎了。

大星在和商家的交流中发现,火山引擎的很多数据工具确实是在实践中淬炼的。

比如前台业务想用DataWind分析数据。他可能不太熟悉很多数据专业术语,但这个工具,用户可以通过跟它对话聊天的方式解决问题,完事了结果还能直接通过飞书、微信快速分享。

这个玩意儿一出来,无论是懂数据的,还是没数据基础的,自然而然都去分析数据了。

火山引擎VeCDP的标签能精细到什么程度,你喜欢牛的什么部位,上次你看了但是没货了,这次我营销就可以精准推给你。抬抬手就能实现用数据指引业务。

很多用户说,它这些工具,不像以前还要和技术人员讨论先有鸡还是先有蛋,大家都可以快速用起来。就像这几年很热的企业数字转型,它核心不在于建系统,而在于用系统。

技术只是工具,业务才是目标。

好的理念和产品,本来不就该是这样吗?

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