中国品牌正在创造商业历史。比如在你家楼下，就有着有史以来、无论中外、全球最大的水果连锁企业——百果园。
百果园现在是水果专卖的龙头，营业额是第2到第10名的总和，国外没有水果连锁店，事实上百果园应该是世界第一水果连锁的体系。现在有线上、线下7000万会员，有80多个城市，IT团队700多人，占公司1/4左右人数，有200多个种植基地，31个配送，口号是不好吃三无退货。有1500个社群，500多万群里面的私域，有抖音会员130多万以及1360万微信公众号粉丝。众所周知，商业是一个效率游戏，而水果生意在生产、仓储、物流上的天然限制，使其几乎成了一个地狱级赛道。身边有位好朋友祖籍在潮汕，就是那个被人称为“东方犹太人”的有着悠久经商传统的潮汕，在当年工商管理毕业后，他奶奶千叮咛万嘱咐了一条流传多年的、家族经商祖训：
当然，这条祖训版本太低了，需要打补丁更新，比如在今时今日应该还要增加奶茶店、咖啡馆等新兴生意。他们的共同特征是咋一看上去利润率（其实只是毛利率）特别高，且门槛低、调性足，很受没经历过社会毒打的年轻人欢迎。在杭州私域流量大会上，我们正好邀请到了前百果科技CMO 沈欣，或许从他的最新分享内容中，能为业界的创业者更来更多的启发。对了，两天大会主流程的直播回放和PPT均已上线，在本文末尾可查看到相关信息。现在，让我们借助实录内容回到大会现场。如下，Enjoy：今天分享三点：第一，私域流量思考；第二，流量打法的实践；第三，流量落地的重点。做私域这件事情上，相信经过这一年大家身边人都在讲私域，前年都在搞短视频，去年都在搞直播，今年都在搞私域，明年、后年又会是什么？这个问题思考要回归根源，不管是会员系统，还是公域流量还是私域内部流量，我们到底要的是什么？我们希望这些东西对我们的生意、业务有什么样的影响？想通了底层逻辑，基本就能保证不掉队，不绕路，不踩坑。首先，在技术上计算能力已经突破了瓶颈，以前服务器性能差，要算东西很慢，没有办法做一对一会员的数据分析和营销，现在基于云服务已经可以以很低的成本做这件事情。其次，客观上消费者也迅速分化了。以前请成龙打广告就可以搞定80%消费者，但现在消费者的内卷分化，要求企业必须做更精细化的运营策略。第三，需求上消费者链路闭环化。以前商品卖给顾客就结束了，最多给一些售后服务，但现在无论是在客服还是下一步的引导复购环节，都需要再次和消费者产生持续的互动。这个互动特别提到客服，因为售后服务已经变成产品当中的重要部分，尤其它能带来持续复购。以前单向地传播，比如公众号推广告，以及给客户手机号发个短信等等，都已经无法适应当前的营销环境了。第四，生意的本质已经变成经营会员，商品和服务只是一个媒介。前两天我在朋友圈也发了这么一个例子，大概今年3月份春节期间，我在家里突发奇想，就在百果园群里面讨论：现在营业额大概100多亿，怎么样才可以让百果园生意翻一番变成200多亿呢？好像挺简单的，因为我们有几百万的高级私域会员（心享会员），如果推出一个5千元3瓶茅台酒的活动，成本应该是可控且不高的，但大家都会抢着买，200万会员买100亿的东西，这样营业额就翻一番了。企业卖什么东西不是核心，关键问题是经营会员之后，通过商品和服务于这些会员——只要他们信任你，卖什么都可以。第五，在整个商业生态上，数据已经是第五生产要素了。这一观点在“十四五”会议上就已被提出。这里面尤其是私域的消费数据，特别有价值，可以进一步赋能生态和品牌。什么是赋能生态？数据脱敏以后成为信息，信息可以给企业上下游一起使用，增加供应链的整体收益，这就是赋能生态。在这几个前提下，私域这件事是势在必行的，而且可以看到，无论是企业的前端还是后端，还是原因、未来、价值，都已经非常容易的体现其逻辑出来。第一，基础和管理。无论做不做私域，无论再怎么用别的平台功能还是企业微信，还是要有自己一套软件或者说营销系统。营销体系可能分散在公司业务的各个环节，当时百果园用了大概80天时间，通过中台架构，快速的把所有和营销有关的功能与数据全部整合到营销CRM上面，让营销变成“一股劲”。对营销系统做全面整合，不是光有外部工具就可以了，内外部都要整合在一起。第二，触达和沉淀。通过企业微信管理会员数字资产，触达消费者，（企业微信）已经是很方便也很成熟的工具了。这里就不多说了。第三，分析和提效。如果只有数据也是没有用的，数据还要产生价值，这里面特别要提到数据建模。和大多数企业用的AI不同，一般我们用的是数据建模的方式，形成精细化的操作指导。建模目的是让企业内每一个层级的人都能用到数据工具，使其直接变成标准模型，可以直接用于工作。下面会重点说到。第四，赋能和使用。我们用企业微信做一线赋能，4800多个店长每个人都有企业微信，里面可以直接用这些数据辅助经营。店长可以看到哪些是我这家店的会员，哪些会员下个礼拜年度权益可能到期了，就可以从资料库找到一条信息模板发给这些人，告诉年度会员有什么样的好处和价值，去年帮你省了多少钱，会员看到消息之后可能更愿意进行续费。也可以通过企业微信私域管理的方式，看到哪些人买过A级某商品，但是没有买过更好的招牌级的某商品，这样可以发一张券促进其消费升级等等。这些都是让一线经营人员可以直接用数据带来的营销成果，我们称之为一线营销的“数据炮火支援”。数据看起来是杂乱无章，但是找到合适的角度和纬度就会展示出完全不同的地方。亚马逊系统里曾对所有买书的人做了调查分析，有自由主义（Liberal，一般认为是民主党）、保守主义（Conservative，一般认为是共和党），这两个党派里面就发现凡是买的科学类书，偏应用类的，一般来讲都是共和党，买的是基础科学类的一般都是民主党。通过大量数据分析之后，维度就变的非常简单，只要看一下买的是什么书就知道你大概属于哪个党派。另一个美国学者做了很多分析之后，发现有两个非常简单的特征，叫拿铁自由主义者和猎鸟保守派。就是说民主党人喜欢喝拿铁，而共和党人则喜欢在休假的时候去打鸟。这两个东西很简单说明我们不太喜欢AI的原因：因为AI虽然很好，但是它的数据量、计算能力、训练成本都非常大，尤其训练成本对很多传统企业来讲很难达到。如果你要知道一个人是什么政治倾向，你需要非常复杂的AI系统和大量数据训练，但是如果有了模型，只要问一下他喝什么咖啡，休假的时候干什么，就可以快速准确低成本的去判断。其次，即使有大量的数据能把AI训练好，AI得出的依然是一个“不可解释的结论”。比如说老板问你明年准备怎么投放，你告诉老板花1百万在这个人群上，老板问为什么呢？你也不知道为什么，AI作为黑盒子给出来的结果就是要在这些人群花这个钱，花完就可能有好的结果。可能确实有好的结果，但是老板也会想为什么要你这个人。所以做商业的东西需要可解释的结论，需要关于因果系统的「因果结构信息」。即这些事情必须有因果关系，没有因果关系没有办法在商业世界做延展，所以需要归纳和演绎形成合力点，建模分析就能找到这个点。如果要把两周一次购买的人变成一个一周两次购买的人，要怎么做？对所有顾客和会员做调查，发现70%的人关注点在价格上，那使其降价就可以了。如果做进一步细分，比如按客单价、按年龄、按性别这几个维度，我们可能会发现对于30岁以上、女性、客单价在30元以上的会员，这群会员的关注度实际上70%在服务，她们根本不太关注价格。所以当我们把数据做细分、在精细化运营的时候，会发现很多数据分析和直觉不一样，和整体数据也不一样，这时候就是做精细化分析的基础。通过这样的模型可以进行决策引导，对于全体顾客做价格促销貌似有效，而对于这部分精细的会员会员要的是加强服务，降价对他们讲是没有用也是没有意义的。通过显数据、隐数据、迭代数据，确认用户位置，理解他/她到底是什么样的人。显数据是指交易中直接看得到的信息，比如性别、购物金额、购物品类、年龄等。那什么是隐数据？比如消费者喜欢哪类商品可能我们不知道，那就给他五张券让他挑一个使用，他挑哪个券的这个数据就称为隐数据。根据这些数据知道这个用户在向量空间的哪个位置，当知道在哪个位置之后，有哪些不同的权重会让她在向量空间里迁移，不同权重里面意味着该从什么地方着手。当然企业必须有道德底线，不误导、不欺骗、不改变消费者的自由意志，大数据不是用来杀熟的，是用来提升服务体验的。还有关于虚拟标准门店模型。这里说一个例子，当时国家搞了重庆的地产税试点项目，想要研究房产税对社会的影响。因为全球只有一个重庆，一旦搞了地产税，就没有一个不搞地产税的重庆来比较。所以当时用了一个“合成控制”算法，把每个城市数据取一个百分比出来，把拟合出来的城市数据，和前20年之前的重庆数据拟合到一模一样的时候，就可以了。这是一个虚拟的、镜像的数字重庆。当重庆做完房产税之后，把其他城市新一年的数据按照百分比拿出来，就可以和做了房产税的真实重庆做比较，这是虚拟标准的合成算法。现在我们也可以通过合成控制算法对门店进行完整分析，消费者的变化非常快，消费者整个变化、需求一直在调整，这些不同的变化对每家门店来讲也是不一样的，所以必须有模型、算法才可以进行更加精准的预测。现在私域也基于精细化营销在进化，无论从产品力还是营销力都是为私域流量进行服务的，做了私域就意味着要和消费者发生互动，而这个互动是需要有传播功底和经验的。大量企业其实并没有传播的经验，建议大家先研究一下怎么做传播最有效，如果一味只是把会员拉进来不做互动是没有用的。我最近和一个企业在交流，他们也很纠结做不做私域，因为发现做了私域群活跃度不高。根本原因是他们做传播的人没有参与到这件事情里面来，如果参与进来，有了传播的体系在，私域就可以活跃起来。最后说两点。其一，数据安全和合规非常重要，一旦做了私域以后，相当于我们有大量消费者的数据，大量消费者可能相关的隐私，包括地址、微信号、ID等等数据，营销人必须要有数据安全和合规的意识，以及内心中的道德律。其二，我们要循序渐进，用价值进行推动。现在信息系统都很发达了，有了正确的数据后，还要有正确的算法。有了正确数据和算法之后就可以得到可信的结果。此时还要加上正确的流程，才可以变成可靠的系统。可靠的系统又必须有正确的执行，才可以得到正确的数据。这是一个不断往复的循环，任何一环缺了都会造成最后无法落地，一塌糊涂。
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