新零售模式下的营销策略(洞察新零售模式之案例分析?)
编辑导语:宜家创立已久,并且逐渐形成了一套独特且有效的新零售模式,在提升消费者体验的同时,也拉动了最终的增长。那么,宜家的商业模式有哪些可以借鉴复用的地方?本篇文章里,作者从消费者旅程节点出发,对宜家的新零售模式进行了拆解,一起来看一下。
一、宜家简介
宜家家居是来自瑞典的全球知名家具和家居零售商,宜家家居于1943年创建,“为大多数人创造更加美好的日常生活”是宜家公司自创立以来一直努力的方向。
宜家品牌始终和提高人们的生活质量联系在一起并秉承“为尽可能多的顾客提供他们能够负担、设计精良、功能齐全、价格低廉的家居用品”的经营宗旨,在中国市场宜家在大型城市设立线下门店,主要消费群体为中青年人群。
二、从消费者旅程分析宜家新零售模式
1. 宜家新零售消费体验中人、货、场的重构
宜家数字化消费体验的升级需要运用人工智能、 RFID、智能货架等技术推动人(消费者)、货(商品)、场(门店)的重构,实现便捷高效的购物体验。
2. 从消费者旅程的节点分析宜家新零售提升点
1)售前
充分利用精准营销的数字化手段,大数据构建立体用户画像,助力精准营销。
售前的消费者场景主要包括了解品牌和定位门店,利用大数据分析快速定位目标客户,精准投放广告,提升转化率;给客户带来奢侈品级的极致体验,并可将线上流量引入线下。
- 新思维:充分利用精准营销的数字化营销手段,抓住细分需求,进行精准推荐和门店引流。解决传统家居导购缺乏针对性的痛点。
- 新技术:大数据、SCRM。
- 技术原理:通过静态数据微处理,数据流的实时计算,和图结构数据的计算,最后导出可视化的数据。
- 价值点:大数据颠覆了以往通过问卷对消费者进行调研的模式,能在在消费过程中,实时地跟踪分析海量样本的消费者偏好,指导宜家零售经营各个环节。
2)售中
OSO模式触发场景式消费,拥抱共享经济模式;以生活方式为切入点,将门店打造为“面向体验设计”的“小而美”单元化新零售门店;物联网RFID技术实现对消费信息的收集和传输;AR模拟商品消费,打造沉浸式场景消费体验。
售中的主要消费场景包括进店、产品选购、产品体验、店员互动、购买产品、支付产品、提货和配送。
- 在进店场景中,消费者角度需要满足顾客任何时间、任何地点、任何方式的购物需求,商户角度应该注重渠道多元化;
- 在产品选择场景中,利用访客等大数据对客流量、货架进行合理有效的规划;
- 在产品体验场景中,消费者角度,应该加深消费者对产品的体验,商户角度,需要关注收集消费者的有效反馈;
- 在与店员互动场景中,店员以产品专家的角色,帮助与引导客户;
- 在购买产品场景中,线上线下打通,全渠道协同,门店引流,柜台直接取货,方便快捷;
- 在支付产品场景中,应形成消费支付闭环,在提货与配送场景中,商家应关注供应链优化,可追溯,实现对于生鲜类食品,有质量上的保证。
- 新思维:利用其它场景触发购物场景,构建共享经济模式,实现产品服务化(先租/体验,后买),满足消费者对家居的私密体验需求,降低消费者决策成本,扩展B端市场,提升C端体验,解决缓解门店拥堵的痛点。
- 新技术:二维码、大数据、RFID。
- 新思维:将家居品类分成“小而美”工坊独立经营,打造爆款单品,将科技融入生活场景消费,线上AR,线下数字化家居快闪活动,解决消费体验枯燥的痛点。
- 新技术:数字货架、数字展示、AR、RFID、WiFi探针、人脸识别。
价值点:零售商在供应链、库存、店内商品、客户的管理效率和安全性提升。实现精准进货、供货,降低断货率、仓储开销和货物丢失率。
全面提升零售运营。根据获取的数据调整商品陈列,优化库存。消费者能通过传感器能读取频射识别(RFID)芯片发送的信息,了解手中家居的各种信息。
- 技术原理:增强现实技术(AR)把真实的环境和虚拟的物体实时地叠加并存。包含了多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器融合、实时跟踪及注册、场景融合等新技术与新手段。
- 价值点:实现深度消费体验,更好的感知体验商品。新零售的消费体验变得个性化、趣味化,家居消费变得炫酷、有科技感,不再简单乏味。
3)售后
高效建立会员管理体系;人工智能深度学习算法实时推送,智能客服全天解答。
售后的主要消费场景包括产品后续关注、产品分享和售后服务。
在产品持续关注场景中,通过大数据分析提供相关性强的产品推介与资讯分享,节省消费者购买时间,提升商家订单转化率。
在产品分享场景中,利用语义分析获取产品分析,优化产品研发、产品销售等各个环节,实现商家有效获取产品评价,并实现高效分析。
在售后服务场景中,建立线上会员管理体系,管理消费社群,提升用户粘性、提升二次订单转化率。
- 新思维:通过宜家会员的全生命周期管理实现对会员的购买激励,分析购买信息,利用促销手段,激活休眠客户。节约人工客服成本。
- 新技术:人工智能——深度学习。
- 技术原理:计算机会通过传感器(或人工输入的方式)来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较,以确定它的含义。根据收集来的信息计算各种可能的路径,然后预测效果最好的路径。
- 价值点:节省人力成本,解放人力;不受时间地点约束;自动迭代,选择最优模式。
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