AI之下私域運營沒那麼難?

疫情加速下的網際網路下半場已經來襲。

如果說網際網路的上半場是一個增量市場的話,那麼隨著當前網際網路紅利的消失,線上獲客成本的增高,企業若想突破流量瓶頸的話,就需要將博弈從「增量市場」轉向「存量市場」,搭建自己的私域流量池,以存量來帶動增量,進而尋找新的流量紅利。

這讓很多商家在私域流量的獲取和運營過程中,變成了為私域而私域。

事實上,出現這種情況主要是,商家並沒有真正理解透自己的生意和客戶,結果必然會在私域運營中遇坑。

商家私域運營滿是坑?

李偉是我熟悉的一家快消品公司的老闆。

2021年年初,他在朋友的建議下,組建了專門的團隊負責公司的私域流量運營。然而,在運營初期,李偉就發現了很多問題。例如,私域流量在運營初期所帶來的訂單和傳統電商相比,相差很大。以公司旗下一款巧克力做營銷活動為例,在淘寶、私域每天平均帶來的訂單分別是100單和20單。

那麼,為何私域電商運營初期會和傳統電商在訂單上有如此大的差異了?

從算法角度來看,以淘寶、拼多多、京東為代表的傳統電商,其GMV(電商流水)=UV(獨立用戶)×轉化率×客單價。當然,隨著傳統電商平台競爭的加劇,在這個背後也在考驗著商家和平台的供應鏈能力、物流履約能力、售後服務能力等多方面。

但對於商家而言,所能操作的就是通過付費推廣增加店鋪的UV用戶數量,或者通過好評、銷量、主圖和詳情圖的優化和客單價的降低來提高用戶從到店到成單的轉化率。

一個最為鮮明的例子就是2020年直播電商的火爆,這種商業模式爆火的背後和疫情影響到人們收入,導致國內消費者對價格敏感度越來越高有直接關係。而直播電商的本質就是低價,這也直接刺激了消費者的需求,進而讓很多直播平台的GMV不斷刷新記錄。

而在私域電商過程中,快手梳理了一個類似算法:私域GMV=UV×內容消費時長×單位時長訂單轉化率×訂單價×復購頻次。顯然,這個算法和傳統電商相比,在具體落地運營過程中的難度更大。

在兩種不同的商業邏輯下,必然會導致私域電商短時間內會看不到直接效益,和企業所想的有所出入。但目前擺在很多商戶目前最為現實的問題是,企業目前並沒有能力來完成對「人」的高效管理,進而延長客戶的生命周期。

具體到場景來看,ToB產品和ToC產品,在成交決策過程中,基本上依賴於銷售人員對於客戶意向的判斷,並進行持續深入的精準、交流,最終才能達到成交。但在這個過程中卻充滿了很多不確定性因素。比如,銷售人員對業務不熟悉、客戶的錯誤判斷、離職帶走客戶等等,最終讓企業也無法有效掌控用戶,做到用戶沉澱。
而隨著當前人工智慧技術的發展,商家的這些痛點問題是否藉助人工智慧技術可解決呢?

AI之下私域運營沒那麼難?

眾所周知,當下私域流量在運營過程中實則是商家在複雜的市場環境中比拼流量獲取和流量經營的綜合能力。
所謂的流量獲取能力簡單來說,我可以給我的用戶帶來什麼,解決什麼問題。而流量運營能力則是指對用戶的洞察以及用戶的運營,最終將用戶轉化為商家的KOC。

在當前國內網際網路行業人口紅利不再,流量見頂的大背景之下,粗放地通過降低商品價格,大水漫灌撒下用戶紅包等用戶增長策略,早已在私域流量獲客上失效。而在流量運營層面,原始地通過增加運營員工數量擴張運營團隊,來實現更多維的用戶運維,也不再奏效。

不同場景、不同用戶人群和不同商品環節,私域流量獲客和運營都需要有不同的策略應對。

如此精細化的私域流量運營要求,對於很多商家,尤其是一些人員較少、案例經驗不夠的中小商家而言,是非常難實現高效配合,系統性呈現的。

這時候,可能人工智慧在私域流量運營中的價值就突顯出來了。

目前人工智慧除了能通過數據積累和策略提供,能夠有效提高商家的私域流量獲客能力,還能通過提升商家的業務洞察能力、運營策劃能力、落地帶教能力、SOP建設能力、突發問題處理能力等多維度來實現更精準高效的用戶運營。

這就是MENLO 2022發布會上,有贊發布的全新業務品牌Jarvis在應用中的場景之一。有贊Jarvis是首個基於私域場景打造的人工智慧引擎。

基於私域的實際運營情況,有贊Jarvis內置了很多模型和算法,商家不需要準備額外數據,可以上手即用;可以通過自動學習業界私域運營實踐與商家自己的數據做結合,疊代出符合商家自己的模型;此外和有贊所有產品深度集合,商家在有贊每次使用都在改進和升級自己的模型;同時支持商家自有數據數據導入,自動根據數據優化出更符合商家的模型。

有贊CTO兼聯席總裁崔玉松介紹:「有贊Jarvis是一套專門為私域場景打造的人工智慧技術的組合,通過人工智慧幫助商家和使用者做得更好,它包含了人工智慧、大數據和流程自動化等多種能力。核心目標是使有贊的產品變得更加聰明和可靠,把多種技術能力更好的開放給商家。」

我們通過一個實際的「七夕大禮盒」活動來看看,Jarvis到底能如何幫助商家更好地實現私域流量獲取和運營。
七夕將至,不少商家都會策劃「七夕大禮盒」活動,一般這種活動包含了「策劃」、「種草」、「轉化」、「復購」及「沉澱」5個核心階段。具體而言:

商家希望針對:過去2年中,七夕節前14天在店鋪有消費的人群;並且2年購買力超過200元;

針對線上渠道,分別在七夕節前14天、3天和當天發送營銷簡訊,完成「活動種草」;

商家希望針對:過去2年中,七夕節前14天在店鋪有消費的人群;並且2年購買力超過200元;

針對線上渠道,分別在七夕節前14天、3天和當天發送營銷簡訊,完成「活動種草」;

由於活動的複雜性,活動涉及了多個部門,包括了「活動運營」、「大數據」、「內容策劃」、「門店運營」。

如果使用贊Jarvis的情況下,相關活動細節流程、安排和溝通變得清晰明確,執行也就更加高效。

我們可以清晰地看到,在藉助有贊Jarvis的幫助下,這次七夕活動節省了大量的跨部門之間的溝通,保障了活動的高效進行,也完成商家要求的各種事項韓國奇力片|韓國奇力片哪裡買| 韓國奇力片效果| 韓國奇力片功效|奇力片

崔玉松介紹,有贊Jarvis將從四方面助力商家做好生意。在銷售方面,讓消費者和商品、服務、內容之間的匹配效率更好;在運營方面,優化運營流程,同時根據指令自動化執行營銷;在服務上,幫助商家洞察消費者偏好、生命周期價值、流失可能性等,給出合適的行動建議,減少用戶流失;在長期的運營上,基於有贊的行業經驗和商家自己的數據積累自動優化模型,讓商家越用越好用。

作為一款底層技術引擎,Jarvis通過數據積累和算法,幫助商家所使用的有贊產品應用性變得更好,從而降低商家的成本,提高私域流量獲客和運營效率。

幫助一線的首個私域人工智慧引擎

有人可能會奇怪了,有贊作為一家SaaS公司,為啥能做出首個私域人工智慧引擎?

在崔玉松看來,做Jarvis這款增強產品能力的底層引擎,並不是一蹴而就的,從三年前就已經開始了。在過去三年裡,有贊一直在智能化上持續探索,沉澱了28個場景應用、82個智能化能力。

支撐這些這些智能化應用的正是人工智慧引擎——有贊Jarvis。

其實,對於商家私域運營這樣的場景,重要的並不是技術有多麼高精尖,而是具體場景的熟悉和應用的適配。
「有贊一開始定義Jarvis為什麼要誕生,就已經明確了它是為私域運營這個場景而誕生的」,崔玉松這樣描述有贊Jarvis的起步。有贊擁有幾百萬的商家資源,有他們運營的各種案例和方法,在其中精選最佳實踐和最優案例,抽取出其中的方法論,來明確解決商家最實際的難點,通過Jarvis的底層智能化手段改進增強產品,讓一個初級運營能幹一個高級運營的活,讓一個導購1步就能完成原來30步甚至50步的動作。

用戶不一樣,用戶群體不一樣,導致了它後面實現一系列的能力都是不一樣的。具體來看,有贊Jarvis構建的機器學習引擎、自然語言處理引擎、計算機視覺引擎、深度學習引擎、知識圖譜引擎五大引擎,而基於五大能力引擎,有贊再圍繞商家實際需要構建了四個產品方向,分別是:洞察、流程自動化、智能助手、Next。

必利勁哪裡買| 必利勁購買| 印度必利勁 |必利勁屈臣氏| 必利勁效果| 必利勁網購其中一個Next,裡面就有偏基因建議和基因決策的部分,洞察到比如說今天客戶的來訪下降了,就會給商家推薦一個動作,這個動作可能是拜訪客戶,或者是生成什麼樣的活動,會推薦這樣的動作,商家通過點一點動作動會生成接下來的流程。比如說創建一個活動的流程,導購那邊創造拜訪的流程,等等類似這樣的事情。

整個過程,實際上是將人的智力和數據二者結合成最佳實踐,給到商家。

在崔玉松看來,Jarvis的核心是幫助一線使用者做更容易做到更好的運營。客服也好、導購也好,他們做私域運營也好,新零售的負責人要看一個數據報表也好,Jarvis幫助這些最直接的用戶。因為這些人不需要決策,這些人更需要的是效率,更需要的是體驗,讓自己的日常辦公變得更好。

精準的動作與更高的效能,幫助商家在私域場景里,能如魚得水,而不是需要千百種不同工具和人員的複雜組合來完成。

這才是,有贊做Jarvis來幫助商家更好進行私域流量獲取和運營的合理性與價值之所在犀力士每日錠|犀力士哪裡買|犀利士5mg哪裡買|犀利士5mg|犀利士5mg每日錠| 犀利士5mg 28顆價格| |犀利士5mg網購

在漫威漫畫裡,Jarvis是人工智慧引擎的縮寫。

在很多人的理解里,人工智慧有取代人的趨勢。但是,Jarvis顯然不是這樣,它是站在有贊的視角,通過綜合人的智力和數據的能力,通過產品的方式變成更容易實現的最佳實踐給到商家,幫助商家實現更高效的私域運營。

疫情,讓商家變得比以往任何時候都更加困難,這是我們不得不面臨和接受的現實。但是更為重要的是,我們仍然要堅韌地應對或者改變。

「山重水複疑無路,柳暗花明又一村」。絕望處往往就是希望之所在,對於迷惘的商家,人工智慧幫助之下重新定義的私域運營,或許是個機會。

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