2023年是消费品牌从红利粗放增长,转向高质量发展、可持续增长的关键一年,也是摆脱速胜速败、找到更本质活法,行稳致远的转折年。
为了穿透行业迷雾,发掘2024企业成长之道,最近,浪潮新消费联合上百家行业龙头品牌、一线投资机构、生态服务伙伴举办的“「奔赴高质量」第4届新浪潮品牌大会”在上海盛大召开。
两天时间,围绕“品牌如何奔赴高质量发展”这一核心议题,来自蒙牛、玛氏箭牌、迪卡侬、海底捞、名创优品、青岛啤酒、元气森林、良品铺子、网易严选、巨子生物、华熙生物、上海家化、罗森中国、妙可蓝多、天图投资、高榕资本、黑蚁资本、弘章投资等50多家优质品牌&机构创始人和高层,参与了主题演讲和圆桌讨论,活动吸引了2400多位消费行业高层积极参与。
其中,有赞创始人兼CEO白鸦从过去11年在零售数字化方面的投入和难处说起,深度分享了这一年来all in AI之后,对于非常多长期困扰零售商家的经营问题所探索出的新解法,以及自己对于有赞从数字化工具到智能化运营系统蜕变的最新思考。

有赞创始人兼CEO白鸦
“我们最大的一个产品有超过6000个功能,十几个一级导航,每个一级导航下面有十几个二级导航,每个二级导航下面还有一堆三级导航。怎么让用户知道有这么多功能?怎么用运营思路将这些功能串起来?这是一个非常大的挑战。”
大量成熟的工具、方法论本身已经经过了足够的检验和沉淀,但乱花渐欲迷人眼,非常多商家不得其法,运营思路打不开、经营效率上不来。
为此,有赞过去做了非常多工作来开展培训、提供咨询,甚至提供深度代运营,但这件事情确实很难,有赞投入了大量的精力和成本,品牌零售商学得也很累。直到去年10月,白鸦接触了AIGC之后,才找到了更好的解法。
经过一年的积极探索,如今有赞已经从一个数字化工具蜕变成为智能系统运营商,在AI的加持下,过去繁复的操作和功能可以通过简单地和AI助理对话来实现,甚至集合全行业的优秀实践,可以像咨询顾问一样给出精准的运营策划建议,并自动化执行、反馈。
这两年关于AIGC的讨论有非常多,但真正商业化落地、在消费场景中解决现实问题的差不多没有。让我们看看有赞到底做了哪些事,让AI得以照进商家经营的现实,以及它到底给行业带来了哪些新的变化。

大家下午好!因为我很少出现在公共场合,所以可能需要先花一点时间为大家介绍一下有赞。
我们定义自己为一家商家服务公司和零售科技公司,我们的使命是帮助每一位重视产品和服务的商家成功。
有赞的绝大部分客户都是品牌零售商,尤其是线下门店商家,一小部分客户是类似自媒体、达人这样可以帮助零售商带货的群体。
我们目前情况在中国服务了接近10万户商家,几百万个门店,每年帮助商家触达6亿消费者,一年有1000多亿的线上GMV和接近3000亿的线下GMV。
我们主要做3件事情:
第1,帮助商家在社交网络上通过内容营销获得更多的增量客户,并且转化为可以持续深度运营的私域客户资产;
第2,我们也针对私域顾客的重复购买和社群分销提供智能化、自动化的运营系统,帮助商家建立长期、可持续的“以消费者为核心”的经营模式;
第3,有一部分品牌零售商的门店系统比较老,无法和线上联动,或者品牌零售商需要全场景实时互动。针对这些情况有赞还提供一些线下系统,包括线下收银、点单、会员充值等服务。

我们有7个产品,这些产品的逻辑非常简单:
商家通过社交网络和内容营销获得目标客户群的关注,导购在门店加好友,运营人员在CRM系统里对全网顾客进行洞察和分析,并得到AI给他的某些营销建议,系统或导购会将这些信息精准触达给客户,最终客户可能在小程序商城、社群团购、电商平台或门店完成体验和购买。
而当商家把客户拉回店内进行消费的时候,可以使用有赞的门店系统,帮助门店完成收银、进销存、储值、会员管理、店务管理等事项。
过去11年时间,我们研发和维护这7套完全适应移动互联网时代的全新数字化系统,大概花掉了超过30亿的费用。
我们最早做的一款产品叫微商城,用于帮助品牌零售商管理线上自营小程序商城的后台。
此款产品一共有超过6000个功能,打开界面你会发现有十几个一级导航,每个一级导航下面有10个二级导航,每个二级导航下面还有一堆三级导航。
当你去做一个优惠券设置的时候,需要非常繁复的操作,当然不止是我们的商城,包括今日大家去用天猫、京东的后台,复杂度都是一样的。
所以在过去的十几年里,我们除了做产品外还在思考一个难题:怎么让用户知道有这么多功能?怎么用运营思路将这些功能串起来?
这是一个非常大的挑战。
我们做了非常多工作,去总结那些头部优秀引领者的实践,并汇集成各种素材,通过专门的客户成功部门去教学。
他们会远程展示、开展培训、提供咨询,甚至提供深度代运营,来帮助品牌零售商搞懂这么多的功能如何使用,帮助他们做好私域运营和消费者运营。
这件事我们投入了大量的精力和成本,做得很累,我们的品牌零售商也学得很累,因为运营思路的打开过程是很艰难的。
不过尽管这件事非常艰难并且进展缓慢,在过去的11年里我们始终在坚持、努力。

但是这个问题必须要解决,直到去年10月,一个做AIGC的朋友给我展示了他们如何理解用户需求、如何生成内容,突然让我意识到了AI可能是这个问题的解决方案。

过去一年,我花费了超过80%的精力在做AI,因为发现AI能够解决这个问题。
比如一个最简单的场景,你想知道店铺的实时经营数据,过去可能需要到数据中心里找到相关模块才能查看。
但现在我们在后台右上角放了一个AI助手,你可以问它最近的经营情况怎么样,助手就能直接提供一张经营情况报表,并对经营情况进行分析。

你可以通过与它对话,让它告诉你最近7天有多少访客,交易额怎么样,生意变好或变差的原因是什么。如果你想让生意更好,也可以让它基于数据提供一些具体的建议。
这些在过去需要通过培训、反复开会讨论才能弄清楚的事,现在AI可以直接告诉你。
AI还可以为你提供各种运营建议,比如发放优惠券、转化新客户、唤醒老客户。
如果你决定发放优惠券,AI会根据你的经营数据和店铺情况,为你推荐合适的优惠活动。它会建议你使用哪些商品进行打折,活动的有效期如何设置,是否需要设置门槛等等。
AI的这些建议都是基于对你店铺的深入了解和分析得出的。你可以根据AI的建议进行微调,比如调整折扣力度或优惠券的有效期。
这就赋予了经营者运营思路和运营方案。你不需要进行复杂的后台设置,只需要确定执行AI给出的方案,它会为你自动执行。这是一个非常简单的线上场景,但在我们运营自己的商城时,通常需要花费非常多时间来完成这些任务。
例如设置优惠券可能需要半个小时到一个小时的时间,而分析数据和找到运营思路可能需要花费更长的时间。然而,通过与AI聊天,我可能只需要10分钟就能完成。
而且,这个聊天的过程并不需要你有太多的想法,AI会启发你。
在完成优惠券发放和活动后,AI会持续跟踪整个活动的实施效果,并帮助你进行复盘,它甚至可以自动扩展库存和调整价格。
如果你有一批货物需要清仓,你可以设置一个3折的促销活动。AI会帮你创建并执行这个活动,同时在整个过程中监督效果。当货物数量减少到100件时,AI会自动将折扣从3折改为6折。
当只剩下最后50件时,AI会停止打折。整个过程都可以由系统自动化完成和执行,期间还会自动化地产出在过程中所需要的推广文案等等。

在整个过程中,系统会实时为你生成数据报告,分析这次活动的效果,告诉你哪些地方做得好,哪些地方需要改进。如果你希望提升活动的效果,系统会提供一些新的策略,告诉你如何改进和优化。
相比简单的线上场景,线下场景其实会更复杂。
在线下场景中,导购是非常重要的一环。从用户到店开始,导购会在顾客到店试用/试穿、咨询、买单的时候添加客户微信为好友,甚至办理会员。
如果顾客只是试用加了微信而没有购买,导购就会在客户离店之后得到AI自动发送的提醒,比如通过推荐相关商品、赠送优惠券或礼品、推荐营销活动、直接给内部折扣等方式去激活用户。
导购可以使用AI来跟进自己的业绩和客户情况。例如,导购可以询问AI自己本月的业绩完成情况,AI会根据数据计算出导购的业绩状况。

如果导购的业绩不佳,AI会提供一些方案,例如从导购的3000个好友中找出30个高净值客户,并且这30个客户已经到了复购周期,AI会建议导购去联系他们。
AI甚至会建议导购使用哪种方式联系这些客户,比如发送优惠券或者商品推荐等。
作为导购的管理者,店长可以实时查看门店的业绩数据、导购的业绩排名,对每个导购的实时分佣进行计算。店长还可以要求AI分析所有导购的表现,找出表现最好的导购,并了解他做了哪些动作取得了这样的成绩。

这些动作可能是联系了更多的顾客,使用了更有效的沟通话术,成功推广了更多活动,或者推荐了某些商品。然后,AI会将最佳导购的策略反馈给店长,店长可以将这些策略培训给其他导购。
整个过程不需要人工操作,AI会自动完成并给出建议。
总部在智能化运营方面的需求更多,我会通过一个例子来说明。
如果你是一个食品零售品牌商,想在春节前做一个年货节活动。
过去大家通常是先将几个高管召集在一起召开策划会议,讨论今年春节年货节活动的方向。这一轮会议通常不会得出实质性的结果,因为大家所掌握的信息并不全面。
对于消费者的情况、竞争对手的情况、平台政策以及货盘准备情况,大家都不清楚。会议的结论往往是,大家回去收集相关信息,下个星期继续讨论。
一周后,大家再次开会,讨论今年的活动的方向是追求盈利还是销量。一旦确定了主要目标,负责系统和运营的同事们便开始忙碌起来,他们需要用2-3个星期的时间来设计SKU的折扣组合,以及推广的文案、设计和活动页面等。
方案确定后,还有一系列后台配置工作需要完成,例如针对天猫、京东、美团等平台的配置工作。每一步都需要细致入微的规划和执行,以确保活动的顺利进行。
而如果这场年货节活动持续一个星期,同时你在线下有300多家门店,通常需要四五十个财务人员工作一两周的时间,才能把这次活动的账算清楚。
因为每个企业的需求不同,市场上没有现成的数字化工具来帮助他们算账。
他们需要将所有平台、全渠道的数据录入到一个Excel中,并使用不同的公式来计算每个门店的业绩、导购的业绩、这个月的提成等。最终才能计算出这场活动到底有没有赚钱。

这就是目前情况大家做一次活动要做的事。
但是有了AI之后,我们不再需要召开前期的讨论会议,所有事项都可以自动执行。
我们可以直接向AI询问关于年货节活动的建议方案。AI会为我们提供具体的方案,包括针对老客户的促销活动、商品礼包的选择和折扣力度,以及如何将活动推送给顾客。

我们还可以通过对话方式调整方案,确定后系统将自动执行所有相关事项。活动结束后,系统会自动进行复盘并出具财务报告。
刚才描述的所有过程都可以通过AI来完成,不再需要反复开会和付出额外的人力成本,整个系统都是自动化、智能化的。
并且还可以对整个业绩阶段、整体营销活动、某次大促事件进行完整的复盘,过程执行和转化进行归因分析,帮助后续运营活动不断地迭代。
在这个过程中,有赞做的核心就是这么7-8件事。

首先,我们帮助大家自动生成营销图文,以便更好地宣传和推广。
其次,对你的经营情况进行分析,并自动化地提供运营策划的建议,然后自动生成商品,自动完成店铺和活动页面的装修,自动化地执行智能任务,比如补库存、调价、出实时报告、到了一定阶段给你提醒等等。

这些功能看起来并不复杂,但是把这些功能串起来,并且让AI真正能够生成这些东西其实并不是一件容易的事。为什么有赞可以做到?这其实和我们做的三件事有关:
第1件事是帮助商家快速理解有赞的系统,有哪些功能、需要怎么操作。
为此,我们把所有的产品功能、使用说明、客服帮助、以及内部客服培训资料作为基础训练语料和向量数据,当你跟智能助手对话的时候,AI会理解你的意图,然后在这个大数据里面寻找对应的答案,给你直接的目标功能和行动点。
这样大家就不用去点那么多复杂的导航,做复杂的操作了。
第2件事是根据商家的具体情况,结合行业最佳实践,像咨询顾问一样给出运营策划建议。
这部分是最难的,有赞能做这件事的原因在于过去11年我们服务了超过20万个商家和品牌商,我们有志向、也有底气做好这件事。
我们拥有专业的服务和运营团队,他们会持续关注新用户的使用情况,确保他们能够充分利用这套系统。对于商家来说,只有当他们的GMV达到一定的标准时,我们才会认为交付已经完成。
在交付完成后,我们的运营团队会撰写结案报告,详细记录商家的品牌信息、需求、我们采取的措施、哪些措施有效、哪些无效,以及后续如何持续优化。
我们有非常多这样的结案报告,细致到如何设置优惠券、商品组合,如何针对老客户做营销策划方案等等。
此外,每隔2-3周,我们所有的运营同事还会聚在一起开会,针对头部最优秀的客户做总结,并输出成最佳实践案例手册。过去我们通过培训的方式,先培训有赞的工作人员,再去培训客户。
但现在我们把过去十几年积累的最佳实践素材灌输给机器,训练机器根据客户的不同情况、阶段和诉求,给出更精准的实践建议。所以现在我们的AI助手才能自动化地提出精准的运营思路建议。
这个过程难的不是技术,难的是积累这么多素材。
以最简单的设置优惠券为例,要训练针对不同商家提供更为精准的优惠券设置建议,可能需要超过2万个问答对的数据支持。
而我们的产品体系中,最大的一个产品包含了6000个功能,7个产品合计则有2万个功能。这些功能之间组合使用的思路,需要大量的素材和训练数据来完成。
我们做的第3件事,在商家采纳建议和方案之后,系统会自动化执行,而不需要再去做反复的设计和操作。
某种程度上,我们核心做的事情就是让我们的商家不需要去学习,就可以知道所有的系统功能怎么用,就可以拥有完整的运营思路,并且我们希望客户在使用过程中自己能够得到启发和成长。
经过过去1年,我们觉得有赞所提供的不仅仅是一个数字化软件,而是一个智能化的消费者运营系统。这个系统能够为商家提供全面的运营支持,帮助他们更好地理解消费者需求,提升运营效率。
因此,有赞不再仅仅是一家软件公司,更是智能化消费者运营系统的运营商。
过去一年让我们发生了非常大的变化,让我们和客户的互动也变得更多。这一年实际结果我可以给大家说两个数字,代表了有赞看到的一些好的反馈。
第1,到目前情况为止,新一代提供在线数字化软件能做到超过2亿美元收入还能盈利的公司可能只有有赞。中国做数字化软件和提供数字化系统的服务商们都比较苦,绝大部分不是没有盈利,是连销售加服务的毛利都还没有。
第2,在过去一年,有赞20-30%的头部玩家做到了70%的老顾客复购。
目前情况市场上大量头部优秀品牌的门店,复购率不到40%,每年有接近70%的客户流失,每年能依靠自然流量增加的客户可能只占20-30%,所以大部分企业要花大量成本做公域投放、营销,门店或者商场均是如此,这是过去的状态。
而这些做到了70%老顾客复购的商家们,他们针对老顾客执行了最新、最有效的运营动作,这是一个非常好的状态。
有赞的命运非常好,我们在11年前创立时正是微信起步的时期。在过去的11年中,我们成功踏上了微信的发展风口。
过去6-7年间,中国有数十万家品牌零售商拥有了数十万甚至上百万的微信好友,这种情况在中国以前从未出现过。这些商家不知道如何与好友互动,如何提高复购率,如何让他们帮忙分销。

因此,我们开发了一套智能化系统,帮助拥有大量好友的品牌零售商们更好地与老顾客互动,使老顾客的复购率达到70%,并占据生意的一半以上。
随着越来越多的品牌零售商加入这个行列,我们希望这个系统能够帮助商家更好地维护顾客关系,并对整个行业产生积极的影响。

发表评论