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数据崇拜与亚马逊的实体书店

2017-06-02 Rokey Zhang EICO

Amazon干死了不少实体书店后自己开始试水一家实体店面Amazon Books,这次有机会到西雅图University Village亲眼看看。


进去前真的是怀着不少敬畏之心的,完成这次走访后深深的被这家书店的很多思考与野心所触动:这不是一家店,是一家亚马逊线下的数据实验室,是一家“人为数据打工”的商户,是一只披着羊皮的狼...


店面这么低调的存在也在意料之中,让我瞬间想起几代Kindle(包括Kindle Oasis)廉价实在的外包装一样。


从空间的功能性规划与装修风格来说,这绝对是一家传统意义上的书店,朴实简单,甚至没有任何“风格”可言,但一进门的推荐货架就给我当头一棒:4.8分以上高分的精选书。不再是The New York Times Top 10,也不是Editors' Choice。


这种基于评分的书架随处可见。



不再是杂志社,书店甚至店员的意志在左右什么书籍会出现在这里,而是数据。


接着值得注意是这里,仔细看以下书架和其他书店有什么不同?


放大一点,没错!这个叫做“Review Card”的黑色卡片承载了这本书的读者其中一条留言,认为这条留言有帮助的人数,书籍打分,截止数据统计时间。在这里UGC的内容是最有说服力的而不是某个权威。


大部分书籍都是4星以上,但我也发现一些3星左右书籍或者review数量并不多的评论会出现在书架和Review Card,其实全部4星以上书籍肯定可以填满这家书店,我很好奇Amazon对于书店书籍甄选的原则。


别小看了Review Card,它还可以这样玩:


这样玩:


还可以这样:

如果你仔细观察会发现部分卡片正在被更新,而有内容的Review Card截止数据统计时间都比较新,说明这些卡片的内容更新维持在一个比较高的频度,应该有一个数据维护系统不断将书籍位置,Review Card更新内容输出打印,而店员需要做的就是按照指示将它们更换。


接着我发现了这个If You Like货架。


离近点可以看明白了...

是不是很眼熟,这不就是电商平台上运营玩法,我相信这背后大部分都是数据驱动的成果。


书店不大,但是分布其中有5-6台Price Check的机器,这也是Amazon比较独特的一个地方,书籍背后的价格标签通常是推荐市场价格,但你可以来这里扫一下码获取Amazon的折后价格,无处不在的海报,店员也都不断在提示这里购买和Amazon在线价格是一样的。

扫描完立刻给出最终优惠价。

这个步骤看似比传统书店要多一个步骤,(书籍背后直接有价格活着贴上打折标签)但从行为上不断强化消费者对于Amazon的价格感知,从而推动消费,另外也有可能是因为Amazon的不少SKU有频繁即时性的价格浮动(除了大的折扣,通常上下浮动很小)需要通过这种发式获取到最新价格。


Echo和Kindle也是绝对少不了的主角,占用了比较重要的中间走廊位置,所以不管去哪个区域你肯定会经过这么一个数字产品展台,里面也包含了几款不多其他厂商的产品。


Answers这个区域是会有定期的产品教学,看时间排得很满,但人气一般。


Kindle在休息区与儿童书籍区的植入(Kindle Kid版本)估计被使用几率要比那个展台高一些。


在Amazon Books 各品类商品见的交叉营销做的很克制,儿童区只有很小的部分售卖玩具相关产品,其实它可以做得更夸张,但这恰恰就是Amazon的风格。



来看看位于书架两侧,走廊部分的专题书架:

是不是也是电商事件运营的思路。


同时还有这样与时俱进的If You Like专题货架...


来看看这一组霸气的专题书架选题:数据!


数据!


还是数据!

游览结束。怀着敬畏之心来,怀中敬畏之心走....


相信来到这里没有人会觉得惊喜,失望,无措或是赞叹,Amazon Books极度克制,它似乎提示每个人,这是一家书店,一家你们熟悉的书店,做你们该做的事情无需关注我本身太多。但你能又在这里发现太多细节展露出驱动它的绝不是某个实体权威,而是一个值得敬畏的智慧:数据。店员在这个空间里似乎按照数据的指示与消费者互动:更换卡片,上架新书,更换货架主题或是结算一个亚马逊账户线下的消费。


人们习惯了在线的信息与商品消费方式之后,对于数据权威的信任甚至是崇拜早已不是问题,只是它以如此真实和自信的方式展露在我面前的时候,我甚至觉得有些震惊,但没有片刻的质疑...数据崇拜,在这里体现的淋漓尽致,而可怕的是,我想不到任何一家其他书店甚至商家可以拥有同样的能力。


Amazon似乎是在尝试(验证)一种在物理世界中使用数据进行销售的模式,一种可以被复制到其他各种品类商品的数据使用方式。而Amazon Books只是这个数据使用方式的第一个样板,就像最早Amazon开始在网上卖书一样,现在它回到了物理世界,带着它值得敬畏的数据。


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