你的位置:首页 > ASP.net教程

[ASP.net教程]美国移动电商六大创新趋势


               

第一个趋势是:变得更专注用户优化而非用户获取。

美 国移动电商创新趋势在往这方面走。(案例:http://www.jinhusns.com/Products/Download/?type=xcj)一方面,整个融资环境不太好;另一方面,近一年大家看到疯狂烧钱获取新用户而不注重老用户留存和转化,从方法论上可能不 可持续。因为如果你 CAC(Cost Acquisition Cost)是大于用户 LTV(Lifetime Value,即用户最终为你创造的价值),一方面你要考虑其它用户获取途径,靠 Omni-Channel 的用户获取预算分配,这里需靠数据驱动。另一方面你要想怎么做提高产品优化用户体验,当用户下载一个移动 App 后,她留存率和转化率怎么样。

这里我透露几个比较重要数据,就是说大家去衡量一个移动电商 App 好不好,它基准线什么算好什么算一般:她平均次日留存率有没有 30% 以上;App 平均转化率(下单数除以 DAU)有没有 2%。当然每类电商可能都不一样,这个要看你具体做的电商类型。

更专注“技术创新”而非“模式创新“

第二个趋势走向:更专注技术创新而非模式创新。

大 家看到前几年不少模式创新比如团购(Groupon 股票表现不佳)、闪购(Gilt 被 Saks 5th Ave 母公司收购)、会员制(BirchBox 最近裁人)等不是太成功,长久而逐渐意识到通过技术创造价值,比如通过 BigData 和 AI 方法给用户做个性化推荐,做给予数据的 Growth Hacking。

这里具体应用可能有点抽象,刚才 Lynn 问到比如美国有些创业公司注意到电商交易行为里有个现象去除不了,就是用户他会把他想要东西放到购物车里但不真正下单。怎么提高这个转化率?通过 BigData 和 AI 有什么办法?

这 个问题其实是所有电商面临也试图 Figure Out 的问题,但没有灵丹妙药,基本上用户每走一步,都会有流失,有各种原因导致用户不下单,比如她其实只想测试或可能想买但最后犹豫,犹豫原因可能也很多,比 如 Size,比如担心退货,比如希望再等等看折扣是否能更优惠等等。

总 体而言,你要把这个转化率提高到 100% 不太可能,但 BigData 和 AI 可以尽可能在可解决问题范畴内帮你最大化解决问题。这里首先,不管你 BigData 和 AI 再强,你还是必须一步步去做“日志”,到底用户从这个环节到那个环节,哪几步是流失率比较低,哪几步又高,那为什么会高和低?是否你有可提升空间可解决的 Bug 或其它解决方案?就是说基于数据,你不断不断提高转化率,你一定要去做这样的日志和 Tracking 追踪。

以 我自己举例,我分三步走用户场景。第一,新用户获取(用户下载—打开 App);第二,用户把商品放购物车;第三,商品从购物车到 Check out。然后再细分,比如第三步我可能又会分为:A,填写支付信息;B,物流信息;C,身份信息;D,支付动作。所以你每走一步,你都要去做日志。回到刚 才问题,要减少“购物车-交易”流失率,比较常见方式是“访客找回”。

具 体操作方式:1)把这个你放购物车里但没下单的东西,我让它反复出现在你看我们 App 其它页面/Item 旁边;2)这个物品降价时,我给你发个 App 的 Push,提醒你。以上两种都不涉及公司拨预算来追回你,但 3)涉及拨预算做广告,即我让你在其它地方(非我们 App内)看到这个物品。这时,我作为一个 App 主,我具有你 ID 特征,比如你是 Female、在美国,你真正下单结账其它物品特征等等,那我大概就能画出你轮廓。然后我去 DSP 那告诉它这个人是个什么样的人,就是我去做程序化购买来追回你。

AI 这块我详细介绍下,就是以前电商,大家对它理解还是偏重跑运营和偏跑流量,怎么用技术来做优化,包括对商家这端优化以及消费者这端,甚至是创业公司自己这端优化比较少。但现在不太一样。我举例说明。

过 去一年我们开发了十几类“软件机器人”,这些机器人也在同时帮我们做运营。比如第一类订单机器人 Order Bot,它们在帮我们做的事是:假设有个用户下单,好比她下单 Coach 一个包,这个机器人就会写出系列代码,然后把代码发到商家;从商家那边感觉,就相当是一个“真实的人”在它们官网下单,然后它就开始发货。

也就是说,我们相当是帮中国用户代理买东西,但美国电商以为是中国用户自己下单,它就直接把 Item 物流给中国消费者。这里以前电商是怎么做的?它可能模式是做有库存,没法这么做;或它电商模式也不做库存但采用比较传统方式,就是用 Excel 表格发给商家。

所 以严格意义讲,我们不和商家有合同或 Info 也没问题,但和商家合作有好处:1)获得商家在发货时间上更大支持力度;2)商家给你额外促销。而且商家那端会很高兴,因为会拿到用户数据,作为我们,我 们很乐意把我们用户数据中发现的 Insights 给到他们。目前整体在我们洽谈合作流水线上,美国商家有 500 万个商家,现在有 500 万个商家我们在谈。

第 二类就是 IRB 也就是 Intelligent routing bot,它是专门部署物流的机器人,当用户下单,它来处理物流路线从 A 到 B 怎么走。比如这个东西它是应该先到韩国再到上海,而不是应该从洛杉矶到北京再到上海。这个路线很有讲究,现在我们也在交给软件机器人处理。

再比如“智能翻译”。刚才我讲到我们发现跨境电商用户行为特征中其中一个,是中国消费者目前买境外物品渠道很多,但语言方面还是或多或少有障碍,她们在看物品细节描述时还是会去开金山词霸,所以我们 2-3 个月前在“物品细节”描述那加了个“智能翻译”功能。

它 虽然准确率达不到 90%,但我们发现用户其实不 Care,她只需要大概 70-80% 准确率能读懂就可以,然后我们这边不断调整算法提高质量。比如下图 Kiehl’s Since 1851 一瓶爽肤水,它价格和美国官网一样都是 35 美金,那右边画圈部分就是“智能翻译”功能 ,用户点一下,直接看到中文。

 

这 个问题天猫怎么做?天猫因为卖的商品不多,是人工翻译,但我们 App 模式要求美国 Items 量和速度,所以一开始是用英文,最近几个月才加“智能翻译”,这里,我们也是在用机器人在做。总的来说,我们花了 1 年多去构建一系列 Software Robots,包括下面这些类型:

  • Product bots;

  • Order bots;

  • Intelligent Routing bots;

  • Content generation bots;

  • Recommendation bots;

  • Translation bots;

  • Price monitoring bots;

  • Sale tracking bots;

  • Order tracking bots;

  • Logistics tracking bots 等。

刚才我说过以前电商,大家理解是更偏运营、偏流量,但下一代电商我认为会有越来越多“人工智能”和“个性化”东西在里面。

媒体电商化

第三个趋势走向,即“媒体电商化”或者说“商业模式的整合”。

因 为随着移动端崛起,谷歌流量被各 App 分流,很多公司给出广告预算是 App下载( Cost Per Installation),这样移动端广告预算很大一部分就被 Facebook 吃掉,就是做 App 的 Download 广告,那还有在吃的就是一些新型创业公司。

如 果你从产业深层次看,移动时代它其实是把 “Information 即 Product 即 Product 直接购买”带来。这个在硅谷趋势已经很明显。现在谷歌、Facebook、Twitter、Pinterest 都在移动 App 上加上 “Buy” 按钮。Facebook 做法是:通过 “Buy” 按钮允许用户在不离开网站基础上,直接购买商户东西或服务;Twitter 则是通过“Buy Now”按钮。我们 App 其实也是利用了这个趋势。

我 们想让中国消费者能直接和美国商家打交道,直接买到美国“真”货,因为觉得中国这拨正崛起的中层阶级有很强消费力,但现实是:中国假货太多。基本上,我们 模式你可以理解成:我们搭了个平台,让美国商家到我这开店,另一端则是中国消费者。或者可以理解成我们是个 App Store,假如你是美国商家,你可以把你商品通过一个 Data Feed 方式 Feed 到我们店,如果你想的话,甚至我可以给你加个“按钮”,比如 Macy’s,用户她点一下,她就可以直接下载到 Macy’s 的 App。

这样对商家那端,可以直接做商品推广(这时扮演的是电商属性),也可以完全只做 App 推广(这时扮演的是媒体和广告属性)。另外 Facebook 的 App Download 广告收钱,但其实你也可以以 App Store 方式去免费做。

这 个问题也可能是未来阿里巴巴挑战,阿里 CEO 逍遥今后几年排第一优先项是要把海外品牌引入中国。但这块,阿里有受到它现在政策限制,可能会要求它品牌商都必须上天猫,但美国这边商家不一定想失去独立 性,因为那样就相当把流量吸到天猫上,美国独立电商(Amazon、eBay 之外)占市场份额超过 60%,它大部分会想:我已经有个非常漂亮的网店,这里就存在矛盾。

不 同欧美商家对进入中国市场态度大相径庭,很多对天猫的品牌建设、客户数据和对接费用有顾虑。那我们机会可能是说:我只作为你 Discovery 前方,我就把你流量带到你那,这样商家会更愿意。当然,这样做用户体验不一定好,消费者不见得最爽,因为比如 Macy’s 的 App,不见得是消费者想要的,他们可能想直接可产生交易的结果。

所 以这个可能也反而是机会,我们有很大一块是给消费者做推荐,那就可以把美国商家“商品”扒出来,要么给它 Data feed 弄出来。然后我们相当一个 Store,把它商品所有 SKU 打散,Macy’s 可能有它自己一套 SKU 方法,但这个方法不见得适合中国消费者,我们去重新整合。

不 过,不能理解成我们只是做引流,我们也是 Market Place, 交易是在“别样”上完成,因为我们发现移动上,欧美购物体验差别不好。但我们做了个开放闭环,让商家看到所有数据,减少商家对自己客户数据拥有的担心,我 们叫它 Your Customer,Your data,这也是为什么美国商家愿意和我们合作的重要原因,我们希望成为他们中国的 Mobile Gateway,然后保护到他们品牌,帮他们提高在中国消费者心目中的知名度和 Reputation,比如购物车设计,我们都是每个商家单独一个购物袋。

垂直化和运营创新

第四个方向,垂直化。

因 为移动屏幕小而且和位置直接相关,它可以把商品交易做到非常垂直细分,这点和中国电商创新很类似,我不多说了。大概就是:大的、综合类电商方面创新非常 难,虽然去年有 Jet 来挑战 Amazon, 但 Jet 模式对资本要求非常巨大,所以它会产品都还没出就融资到 B 轮估值到 6 亿美金。当然现在它产品已经出来,估值已超过 10 亿多美金,但这种模式对资金饥渴度非常高。

第五,运营创新。

Jet 能 Fund 到这么大资本还是有它很 Aggressive 使命即 Kill Amazon 以及很多创新因素在里面。除我前面说的比如利用大数据等,它还有支付运营方式等创新,包括破除其它人的“会员制”等,所以我把它归结到“运营创新”。

在 美国说大公司电商主要指两大公司,一是做 Online Marketplaces 的 eBay,另一是以供应链和物流见长的亚马逊。eBay 优点是不吃货模式轻,但市场规模讲,它做的是 C2C,卖的不是大型标准化日常消费品,这也使它市场很难做大,几年前它曾推出类似 B2C 的一个产品叫 eBay Express,但改观不大。

亚 马逊在美国很成功,物流和供应链管理做得非常好,但问题是模式重,一直不怎么赚钱。另外亚马逊是零售商的“全民公敌”,今天全美零售商的竞争对手就是亚马 逊。那你让所有零售商都建立一个自己官网去打?不可能,那就大家一起来支持一个新东西。所以模式和整个产业背景,Jet 天然能得到零售商支持,这点非常重要。我们 App 其实也是属于支持零售商这类。

Jet 运营模式用中国话说,就是建立一个 B2C Marketplace 帮线下零售商实现 O2O;再详细点,就是“大数据+用 eBay 方式做亚马逊和 Costco 市场”,而它最后希望达到效果,就是物品最便宜。

亚马逊做会员做法是这样:每年给 99 美金,你到亚马逊买东西,很多标注 Prime 会员货品,递送就免费而且两天到达。不是会员,你一没法东西这么快到;二递送要另外收钱。一般美国人送东西不像中国这么快,而如果你要加快,它要另外收比较高的钱。

而 Jet 取消了会员制(没上线时市场上传闻也做会员,但它实际产品上线后取消了这个东西),就是 No Member Fee,大家都可以享受到其他电商会员服务,就是破其它人的“会员制”。

 

这里补充一下,亚马逊会员也不是买所有东西都可以“免费递送+2 天到”,你必须选的是标注了 Prime 的东西,当然,这个量很大。Jet:1)单次购物满 35 美金,就全免费递送;2)上面 2-day 这样快的速度免费到达的 Items 品类也不少。

第 二,它不像亚马逊建仓储,所有零售商成为它库存;第三,Jet 目标不仅要吸引亚马逊客户,还要吸引不喜欢网上购物的 Costco 客户。目前亚马逊和 Costco 东西还不太一样,Costco 经常是超大型量水果等,用户超大量购买,而 Jet 想把这两块市场和客户都吃掉。

第 四,大数据应用,如果同时买两个东西,你还可以省百分之几到百分之几的钱,因为 Jet 技术会在后台自动搜索,一旦发现一家零售商仓储里有你购物框里其中两样东西,它就自动向商家申请更多折扣,因为等于商家发货成本降低;另外物理位置,它也 用技术自动找离你最近仓储,这也带来折扣。所以最后你往购物车增加更多东西,就会看到更多折扣扎堆出现。另外支付环节比如你用借记卡而不是信用卡,它还能 给你更多折扣,这个你们也可以看下图。

 

模式创新

第六模式创新,可以看到部分电商交易在往 Fun 方向走,简单讲就是把“交易”+“有趣”结合一起,不管这个“有趣”是社交还是其它。

App Store 前一周有个 App 进了 Best New Apps,排名比较靠前,叫 VILLOID,它做的是时尚社交电商,比较好玩的是:它有个强大衣物搭配模板,用户可以在这个模板上把帽子、墨镜、裙子、上衣甚至是项链这些首饰,不同 款类,一个个在这个搭配模板上调试。

 

 

这样对用户这端,它能看出什么和什么搭在一起是不能穿的,否则很难看;或者什么和什么搭在一起,原来其实很好看。然后它技术很强大,整个切换非常快和流畅。

另 一方面,用户也可以把自己搭配出的模板分享出去,这样其他用户看到模板里某个东西很喜欢,可以直接点击,它就跳转到零售商官网。Lynn 昨晚和我说她最近在测试这个 App,模板切换速度吓坏她,跟变魔术一样。也许她会在硅发布上发一篇文章。直播群里做时尚电商的也可以提前下载去看下。

社区: http://www.jinhusns.com/Products/Download/?type=xcj