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打通线上与线下的纵贯线


 

    打通线上与线下的纵贯线,绝不仅仅意味着针对消费群而已。在技术方面,营销工具的“从线上应用到线下”同样引人瞩目。

    往线下推

    对于营销者来说,要真正打通线上线下的纵贯线,光是单向地“往线上拉”是不够的,“朝线下推”同样重要。目前,欧美市场已有众多零售业营销者在这方面显示出操作的老到。

    例如,在服装品牌商GAP和Banana Republic的网站上,消费者有机会预订到特定大小和颜色的服装,之后他们被鼓励到就近的店里试穿,然后再决定是否购买。这是在美国已经流行开来的“在线预定+实体店取货”模式的一个变体,仅2012年夏,沃尔玛网站上超过50%的商品订单是从实体店铺取货的,而非通过快递。显然,相对于过程简单、目的明确的“到店取货”,“到店试装”显然更有望激发出更多的随性消费行为。

    无独有偶,Target网站在其2013年夏新推出的“Cartwheel(购物车轮)”系列中纳入了大量特价热销商品,有8折的CD商品、75折的女士手袋、还有众多休闲食品,而对消费者要求的唯一附加条款就是:网上订购所获得的折扣必须来店消费时才能实现。

    其实,早在去年感恩节和圣诞假期的消费季中,Target就从类似打通线上与线下纵贯消费行为的促销手法中尝到甜头。当时,顾客凡是在Target网上购买高档礼品与玩具的,不仅享受运费全免,而且还可以用智能手机扫描下玩具商品上的QR码,再到实体店享受消费折扣、并获得免费送货上门的增值服务。

    为什么商家要不遗余力地将客户“往线下推”呢?零售业分析家普遍认为,相对“抛弃购物车”现象在网购过程中发生的更大概率,实体店的消费者很少有挑选了商品到购物车中最后却放弃付款而走人的——这样的场景会使消费者承受很大的心理压力;而且,在亲眼看见、亲手触碰、亲身尝试的体验刺激下,也令实体店中的消费者总体上比线上购物者更快地做出购买决定。

    从线上应用到线下

    打通线上与线下的纵贯线,绝不仅仅意味着针对消费群而已。在技术方面,营销工具的“从线上应用到线下”同样引人瞩目。例如,总部位于西雅图的一家叫作Placed的科技公司,因为创新地将网络营销分析应用“移植”到线下世界而一举成名。

    具体而言,该公司推出的Placed Insights软件服务使得众多实体零售店追踪客流量的传统科技软件变得“一夜之间落伍”。传统软件无论其复杂程度如何,从本质上而言是“数人头”,通过摄像设备获取的到店客流统计、加上从第三方数据提供商获得的(在较广义的一个地理范围内的)人群特征分析数据(例如消费习惯、年龄与收入等),从而为零售业者提供消费者洞察情报。

    而Placed Insights完全是革命性的,它是直接从消费者本身获得数据——每一个下载了Placed Insights App的智能手机用户“自主选择”地加入到Placed的分析显微镜下,从而让Placed有机会追踪到他们是谁、他们在什么时候到了什么店铺、停留了多久、甚至是进店前和离店后分别做了什么……等等一手数据;另外,Placed Insights包含130亿个横/纵向地理测点,提供的数据分析由此可以聚焦到一个平方英尺的地理范围,这样相比传统的第三方数据,Placed为商铺带来的消费者分析数据更精准、更有针对性。目前,Placed受到越来越多的连锁餐厅、书店、百货业和广告代理机构等用户群的追捧。

    从技术上来说,Placed Insights是将GPS、Wi-Fi、蜂窝三角、加速度计和陀螺仪技术等集结起来做的大数据,进而将消费群的人口特征和行为定向数据细化分解,就如同尼尔森和comScore为在线营销者提供的一揽子工具箱一样,为线下营销者带来“与线上工具相媲美”的精准营销分析利器。

    目前,有超过7万名App下载用户自主选择加入Placed Insights的数据库;后者提供的激励包括小的奖品或者为慈善机构进行微捐款,并承诺其App用户将免受定向广告困扰,所有数据将集成化地应用于市场营销分析之用。

    事实上,只要操作得当,消费者并不会排斥将自身数据与营销者分享,即如电子收据这样的新风潮:如今,在美国的一些大型连锁百货店,收银员会问一下结账的客户:“您想要我们给您纸制收据还是将电子收据发送到您的邮箱?”

    为什么不呢?作为一个顾客,总会有发生退货或者因其他原因想要联系到商家的时候,如果接收电子收据,所有相关信息都留在邮箱里,极大地减少了因丢失收据而带来的一系列麻烦,而且既环保又便捷,很多顾客对此欣然接受。

    而反过来,商店不用通过一再的追问就可获得客户的邮箱地址,这有助于在“人人使用智能手机当作电子钱包”的时代到来之前实现更智能化、更便捷的实体交易。最重要的是,这样将线下消费行为——通过电子收据这一工具——变得更趋于像线上消费一样可追踪、可分析、可大数据化。

(任莹)

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