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如何通过智能引擎提升用户活跃和复购率?
美国著名的杂志《财富》曾经对电商鼻祖亚马逊的成功做出如此评价:“亚马逊的成功取决于它把推荐系统放到了从产品发现到产品购买的整个过程,亚马逊60%的GMV贡献源于推荐系统。”
亚马逊使用推荐系统的历史由来已久。1998年它就已经使用了基于物品的协同过滤算法,将百万级商品和百万级人群进行智能匹配。千人千面的购物页面结合了用户的个人兴趣,满足消费者个性化的需求。

亚马逊创始人贝索斯在最近的一次公开声明中表示,技术在零售中无处不在,是零售的竞争力所在。今年第一季度,亚马逊在线销售额增长了74%。

疫情之下加快的线上化进程


2020年,线下零售行业成为受疫情影响的主要行业之一,门店流量锐减。在此局面下,许多顶级零售企业都提出全渠道发展、数字化线上化转型的战略。
过去传统零售企业线上化有这样几个阶段:

★ 第一阶段:


品牌主加入电商平台,比如天猫、京东,通过平台的流量导流卖货。面对当下的电商平台环境,品牌主有几个痛点:首先,流量越来越贵,入场的品牌越来越多,流量价高者得,一年卖出100亿,交给平台方的可能有20亿;其次,活跃在电商平台上的用户不是自己的,品牌主虽然花了大价钱买流量,但是用户数据仍然是平台的,大多数品牌主只能掌握交易数据。

★ 第二阶段:


私域概念兴起。随着互联网红利消失,近两年兴起了“私域流量”的概念,和公域不同的是,私域不需要品牌主支付广告费,品牌主在触达用户的时间和频次上有完全的灵活性。品牌主可通过APP、公众号、社群、小程序等私域场景实现用户精细化运营。

以用户活跃为指标的运营体系


在私域平台,企业可以借助一些工具和手段实现用户精细化运营。成熟的用户增长体系通常以活跃用户为指标,“回头客”体现了较高的用户满意度和较好的体验。就好比往一个水池里注水,只有出水量小于进水量的前提下,才能保持水池里的水量。而优质的用户留存率离不开好的用户体验,好的用户体验一定离不开智能引擎的抓手。
据淘宝内部人员透露,淘宝的购物页面承载了10000个个性化场景。个性化推荐可以最优匹配资源,实现点击率、转化率、客单价等指标的最大化。

个性化的体验动线


一个常见的线上电商平台可能会有这几类智能场景:智能搜索框、个性化广告位、个性化信息流、关联推荐、购物车加购推荐、智能对话机器人、个性化信息推送。
所有的互动场景都能实时洞察用户行为,及时捕捉用户需求,智能化地理解用户的个性化兴趣。
传统的CRM能实现在营销场景中对用户进行标签化的分群管理,而AI带来的不仅仅是营销场景,是融合在产品各个动线环节里的、以单个用户为单位的、并结合时间、地点、场景等环境因素更细颗粒度的管理
在营销场景中,以AI算法模型为基础的智能推送能围绕不同用户所处的不同生命周期,如潜客、首单用户、复购用户、忠诚用户、流失用户,进行个性化的推送,实现合适的时间、合适的用户、合适的内容三者之间的智能匹配。
如果数字化、线上化是一家企业目前的战略方向,那人工智能是绝佳的制胜武器。随着企业线上化进程不断加快,用户数据、商品数据、交易数据呈几何级叠加,在数据资产的基础上,人工智能能帮助企业大大提高运营效率,为消费者提供更智能、更便捷的体验。毋庸置疑的是,人工智能企业带来的回报将直接反应在客单价、复购率、GMV等核心业务指标上,让企业的增长清晰可见。

数智运营专家:第四范式天枢


天枢是第四范式针对零售、银行、媒体等行业的消费者数字化业务推出的一站式智能运营平台。通过基于全渠道实时数据流和机器学习技术打造的智能推荐、智能搜索、智能推送、智能客服等技术引擎,天枢可以帮助企业打通全场景业务数据,实现企业全方位联动赋能。

在业务层面,天枢能够帮助企业挖掘用户价值,提升用户体验,增加用户留存,多快好省地实现智能运营,高效驱动企业业务增长。

在服务某零售餐饮企业的案例中,第四范式天枢通过智能推荐点餐系统,提升消费者点餐体验,帮助客户实现线上整体客单价提升,实现全年数亿元销售额的提升。

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