如何借助数字化选品?
昨天,在进化的力量年度讲演上,我们一起登陆了八个岛,其中有一个岛叫“数据石油”。
我们说,今天数据就是石油。这些数据石油里,蕴藏着消费者的需求,痛点,偏好和习惯。
它们就像石油一样,等待着被开采。他们是提高生产率的,新能源。
今天,我们就来聊聊,数字石油如何为选品赋能,我们应该如何在数据石油里,开采出消费者的需求、痛点、偏好和习惯。
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讲数字化选品前,我们先讲讲什么是数字化。
数字化,就是从物理世界中,开采出数据,粗炼为信息,精炼为知识,聚合为智慧。
在这个过程中,有四个关键步骤:开采、粗炼、精炼、聚合。
第一步,从物理世界,开采出数据。
什么意思呢?就是把我们对物理世界的感知,变成一段文字,一张照片,一段音频,一段视频。开采的结果,就是数据。
第二步,把海量的数据,粗炼为信息。
因为开采出的数据本身是没有价值的,如果要得到有用的信息,你得给数据“降噪”,从海量数据中,识别出有价值的信息。
比如,你通过开采数据,识别出照片上是一个人,一个体重计,上面还有数字。这就是信息。
第三步,把信息,精炼为知识。
粗炼出的信息,比如,体重计的信息,体脂称的信息,血压的信息,身高的信息,单独的价值都不大。
怎么办?从这些信息里,精炼出知识。
举个例子。
比如,小张体重180斤。根据这个信息,能确定小张不健康吗?可能不行,还得有别的信息作参考。
增加身高信息。比如小张身高2米多,那180斤也没问题。但如果1.7米呢?可能就有问题了。
所以最好还有一个信息。体脂。
只有把信息放在一起,体重、身高、体脂,才能“精炼”出“健不健康”这个真正有用的:知识。
知识很重要。但是孤立知识的价值,依然有限。只有当知识流动起来,彼此碰撞,互相激发,产生令人眼前一亮的智慧。
第四步,把知识聚合为智慧。
知道得了高血压,但是怎么治呢?用人工智能算法,计算出针对这个病例,最好的治疗方案。
这就是智慧。
这就是数字化的四个步骤。
你数字化水平的高低,就看你能从数字石油中,开采出数据,还是信息,还是知识,还是智慧。
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那怎么借助数字化来选品呢?
数字化选品,其实就是从消费者购物行为里,“开采”出数据。然后,再从这些数据里,“炼化”出“消费者喜欢什么产品”这个知识。最后,用这个知识去赚钱。
什么意思呢?
以前我们是先做出一个产品,然后,花很多钱打广告,铺活动。让消费者了解这款产品,慢慢对这款产品产生信任。最后才产生购买行为。
如果,我们可以先找到消费者喜欢的产品,然后再去做这款产品,是不是就更好卖呢?
现在,这种假设,正在通过数字化实现。
比如,卖家可以在消费者的评论数据和购买数据里,开采出消费者的需求、偏好、痛点和习惯。
然后,把这些信息反馈给工厂,工厂就可以根据这些需求,生产出定制化的产品。
消费者呢?也可以通过评论数据和销售数据,看哪款产品更受欢迎,哪款产品质量更好。
卖家可以借助数字化选择更受消费者欢迎的产品,消费者也可以借助数字化提前了解商品的质量。
关于数字化选品,我想跟你分享三个故事。
第一个故事的主人公叫萧磊,他原来是一名特种兵,后来做起了跨境电商,而且做得不错。
萧磊就是从数据石油里,开采出了信息。看到了同行没看到的需求,快速做出反应,匹配相应的产品。
比如,2020年6月,他因为一次偶然的机会,发现天猫3c影音类目下麦克风的机会。
萧磊看到当时3c影音类目下麦克风关键词生意参谋搜索数据到第二。
这个数据引起了他的注意,他查看19年6月的交易金额是2.5亿每个月,到20年3月突然增加到3.9亿,6月是3.3亿。
萧磊从这些数据石油中,开采出了一个非常重要的信息,用户对这款产品有需求,但是供给可能不足。
他又把这种需求进行细分,发现大家对麦克风的需求其实有两种,一种是K歌需求,一种是直播需求。
然后联系工厂,生产这两款产品。箫磊就是从数据开采出“消费者喜欢什么”这个信息,再想办法满足需求。
第二个故事来自五商学员。这个故事有点意思。
这位学员经常去小区附近的一家小饭店吃饭。
但是,有一天,他发现,这家饭店不对外营业了。为什么呢,他很纳闷,就问老板,你们为啥不对外营业了啊。
老板说,小饭店被某个餐饮平台收购了。
这位同学又问老板,为什么呢,你们现在赚得比以前多了吗?
老板一听来了兴致。对这位同学说,我跟你说,这个平台确实厉害。
比如,它给我们推荐附近最受欢迎的20个菜品,我就集中精力做好这20个菜品,果然外卖销量提升了40%。
因为只做外卖,没有了堂食,省了房租和不少工钱。
网上订单量比较固定,就可以按量准备材料,因此损耗少了,又节约了成本。
总结来说,就是通过数字赋能,成本降低了,销量高了,利润也好了。
平台在海量的“购买信息”和“评价信息”里,粗炼出了“20个最受欢迎的菜品”这个信息。
饭店老板只要做好这20个菜品,就不愁没有订单。
这就是一个数字化为选品赋能的故事。
第三个故事是杭州的一家社区小店。
这是一家开了很多年的社区小店,2018年,这家小店被改造成了“天猫小店”。
改完之后,发生了什么变化呢?
“天猫小店”针对这家小店,推出了两项优化:
第一, 推出一站式进货平台“零售通”。
什么意思呢?
就是这家店的经营者,可以在阿里的“零售通”上订货,然后由天猫统一配送。
天猫用自己的信用和溢价能力,武装了这些小店,解决他们的进货价格和品质问题,优化了交易结构。
第二,借助“数据”帮助小店选品上架。
比如,在这个社区里,有很多居民养狗。但很多店没卖过狗粮,所以不知道这件事。
但是,改成“天猫小店”的社区小店却拥有了一个优势。什么优势呢?
就是天猫作为最大的电商平台,这家社区小店附近居民多半在天猫上买过狗粮。
所以天猫就能从买狗粮的人这个数据中,开采出了这家小店周围居民买狗粮的信息。
然后,告诉这个小区的天猫小店,你应该多进点狗粮,甚至还能具体到附近居民喜欢的品牌、规格等等。
小店根据平台的建议进货,果然卖得不错。
产品好卖,库存周期就会缩短,资金效率就会提高。这样,这家小店的交易结构,就被优化了。
这也太厉害了。这是怎么做到的呢?
因为数字化。
销售数据,能告诉你,我想买什么。而评论数据,能告诉你,是什么在阻止我付钱。
还有交易数据、信用数据、行为数据等等,把这些数据提纯为信息,就知道什么商品受消费者欢迎,要多进一点,什么商品,销量不好,要少进一点。
当你从数据石油里,开采出“附近居民都有购买狗粮的需求,但附近商铺没有狗粮的时候”,就相当于消费者在对着你大叫,“我想买狗粮,赶紧去进货吧。”
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数字化,不仅为选品赋能。
商业世界中,还有很多创新,都是借助数字化,创造性地满足用户的需求。
比如,我们看这张图片。这种黄灰的搭配好看吧。我也觉得好看。
这个“黄灰色”,就是去年12月,潘通宣布的2021年的流行色:极致灰和亮丽黄。
如果你想把家里装修成这种风格,你跟设计师说,我要亮丽黄和极致灰。
设计师一定很头疼,什么极致灰,什么亮丽黄?
你说,我给你发张图,你就按这张图来,设计师还是很头疼。因为眼睛识别出的颜色,和最终选的颜色几乎一定会出现偏差。
那怎么办,用色号。什么颜色对应什么色号。你只要记住色号,就能找到相应的颜色,再也不用担心会有偏差了。
比如,研究色彩被大家熟知的潘通,就用色号匹配相应的色彩。
极致灰,是:PANTONE 17-5104;
亮丽黄,是:PANTONE 13-0647。
你说要把墙壁设计成极致灰和亮丽黄的拼色。只需要把色号给设计师,他一定会理解你的诉求。
所以,有极致灰和亮丽黄两种颜色的照片是数据,而代表这两种颜色的色号是信息。
数字化时代,大到上市公司,小到家门口的小店,都面临着越来越多的不确定性。
潘通,就是借助数字化,通过将数据提纯为信息的方法,拥有了比较稀缺的能力。
在数字化转型中,成了被概率选中的达尔文雀。
最后的话
我们再来回顾一下。
数字化,就是从物理世界中,开采出数据,粗炼为信息,精炼为知识,聚合为智慧。
数字化选品,从模糊的不可度量的数据,开采出精确的可度量的信息。就是从传统的金木水火土,到现代的氢氦锂铍硼。
比如,从消费者购物行为里,“开采”出数据。然后,再从这些数据里,“炼化”出“消费者喜欢什么产品”这个知识。最后,用这个知识去赚钱。
我们说,当你在感知这个世界的时候,这个世界也在感知你。
数字化在带来新的机遇的同时,也会有一些挑战。
比如,我们获得的便利,有时候是通过隐私换取的。
现在,这个问题也正在被解决,11月1日,也就是明天,中国的《个人信息保护法》正式实施,这部法律是数字世界的基本法。
有了这部法律的护航,2022,我们将迎来一个喷薄而出的数字石油时代。
祝福。
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