神奇的电商女装品牌牌:如何用骚文化玩转电商

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电商运营管理&整体运营思路
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看看外国人如何玩转实体店的体验感
    老生常谈的一句话:实体店铺最大的优势无疑是电商带给不了的体验感。而实体店的出入无疑就是带给顾客无与伦比的到店体验感。能给顾客带来更加沉浸式购物体验的店铺,魅力可比网购大的去了!  美国著名的青少年连锁 Urban Outfitters 有一家旗舰店开在纽约曼哈顿的Herald Square ,占地达 5300平米。     这家店的设计是颠覆性的。卖衣服已经不再是唯一的焦点,这里已经变身为彻头彻尾的“lifestyle center”(生活方式中心),顾客在里面有无穷无尽的事可以做,呆上几个小时不成问题。  在里面有: &&     ▲咖啡屋-由合作商来自芝加哥的Intelligentsia Coffee 提供,占地80多平米。  ▲摄影作品区-这里还设有Instagram 照片打印站。  ▲往里走,才是这家店的主营业务服装——女装区。  ▲音乐区,销售耳机、音箱、唱机以及其他音响设备-为配合怀旧风,这里配备了超过1000种黑胶唱片-由合作商、来自加州的唱片店Amoeba Music精选,其中400种老唱片只能在这里买到。  ▲来自洛杉矶的Hairroin Salon 为顾客提供全套美发服务。▲在理发店旁边是美妆品店。▲然后是Urban Outfitters 自家的巨大鞋区。▲Urban Outfitters 为新推出的健身服装品牌 “Without Walls” 在一层单辟出近300平米的空间。& ▲旁边的书店主要提供烹饪和生活方式类书籍,还配备了几把阅读椅。&  楼下是男装区。 &&  &  最后逛完店铺出门前,你还可以在这里修修自行车,打打气,自动售货机销售自行车零部件。     这哪是店铺,这简直就是多啦A梦的口袋!贴心的服务,沉浸式的体验感应有尽有!!你在网店可以一逛就是2、3个小时,相信你在这家店能逛一下午吧!打造完美体验感的实体店你还能小看吗?  而这仅仅只是实体店体验感的其中一种!随着科技的进步和发展,在国外,现在很多商家都已经注重利用各种黑科技来打造自家的体验感。&  阿迪达斯就和英特尔携手,推出了数子货架——虚拟鞋墙。据了解,被称为adiVerse数子货架是一种能让顾客触手可及所有鞋产品的虚拟鞋墙,它可以帮助消费者在店铺中浏览鞋并方便其购买中意产品。  &&  这种解决方案对实体产品(鞋)展示进行了拓展,它可以在一个虚拟鞋架上展示各种产品。它利用数字世界丰富的沟通方式, 并与物理世界中的产品互动相结合,创造出了一种独一无二的购物体验。&&  阿迪达斯的虚拟鞋墙,通过设计一台带触控屏和3D渲染效果的设备,得以在有限的门店空间内显示2000多款鞋子,不仅可以选择,还能直接下单。它为阿迪达斯在奥运会期间的整体销量带来40%的增长,而日本东京的一家门店销售额甚至得到400%的提高。  全球最大的美妆实体零售商丝芙兰也在北美门店使用了大量“黑科技”来增加店铺体验感。&  该店位于旧金山鲍威尔街33号,与丝芙兰以往门店的最大不同体现在门店设计上,在8500平方英尺的面积内,特设隔层区以便经营者观察整个销售楼层的情况。  12个工坊区分别安装Wifi、USB接口、iPad等电子设备,可供消费者现场观看美妆教学视频,在短时间内找到心仪商品。&  丝芙兰香水IQ技术也率先在这里推出,该技术包含首次投入使用的丝芙兰独家传感技术InstaScent,允许顾客自行体验 18个气味族,神奇的是,一旦符合条件的香味评估完成,设备上的喷嘴就会喷出相应品类中的香氛气体。&  在店铺内部他们还提供了更多的互动区域包括护发产品演示吧、流行趋势展示台等等,这其实就是在把店铺更多的空间留给顾客,让他们无拘无束的在店铺里感受产品,这其实也是无形当中增加了店铺空间的体验感,加强了品牌与顾客之间的互动。&  在国外还有可以直接支付购买的橱窗:     ▲顾客可触摸屏幕下单,商品将在一小时内由快递送达。  你看,实体店的玩法有这么多,体验感这么棒!怎么还天天唱衰实体店呢?!
来源:服装群英荟  
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讨厌注册?直接登录就能收藏、分享你的最爱!如何用大数据指导市场营销? - 知乎<strong class="NumberBoard-itemValue" title="被浏览<strong class="NumberBoard-itemValue" title="8,311分享邀请回答24525 条评论分享收藏感谢收起sensorsdata.cn/index.html?utm_source=baidu&utm_medium=CPC&utm_term=用户画像F&utm_content=textlink&utm_campaign=news conference如当生成的链接用于免费推广时:朋友圈&utm_content=userarticle&utm_campaign=五一系列活动此时你可能会问,除了这些被标记的,那些自然过来的流量如何区分呢?别忘了,你肯定知道前向域名和前向地址,一般都是通过这两个字段开区分自然流量的。还有一些用户可能还想区分站内和站外流量,没关系,我们再增加两个字段,最近一次站外来源和最近一次站外地址就可以了。好了,渠道标记完成后,我们来看看,这个阶段的好坏可以用哪些指标来衡量?Impression 即曝光量,Click 即点击量,人们常常用 Click 和 Impression的比值 CTR 即点击通过率来衡量广告引起人们注意的程度。但是在展示类广告中会存在大量作弊的现象,但是仍没有阻止人们做展示类广告,为什么呢?因为广告学中有个理论,叫曝光效应。它其实利用了人们的心理,就是一个东西,你见得越多,越觉得它好。关于曝光量这个指标还有个笑话,我的一个好朋友假期要带男朋友回家见爸妈,可能觉得不帅,就想着如何捯饬能看的比较帅一些,然后我另一个闺蜜就发话了,利用广告学曝光理论,多带男朋友回几次家,在爸妈眼前多晃悠几次,你爸妈会觉得越来越耐看的(==!)。CTR 说明这次所做广告的创意水平以及和人群的匹配程度。比如,我在一个广告位置投放了不同广告创意的广告,哪个广告的 CTR 比较高,就说明哪个创意做的比较好。CPC 即每次点击花费多少钱,可以帮助你衡量比较不同渠道的成本。成本和 CTR 综合衡量。点击后阶段用户点击推广链接后,跳转到的落地页可能在 web 端,也可能在 app 端,落地页打开后,如何衡量这个落地页的好坏呢?落地页承载的是用户对你的产品的第一印象,第一印象很重要!Traffic 即流量通常用 PV UV Visit 指标来衡量,但是这些指标只能在浅层次上衡量这次营销效果是否成功。Call to Action行为召唤,或者说是用户行为号召。至于这个号召按钮是什么是和你这次营销目的相关的,比如注册或者下载App。这个 Call to Action按钮一定要设置好,用户点击使用是无障碍的,要不你前期做的广告,很可能就白费了。如果流量和落地页相匹配的话,上述指标不会差。用户从落地页跳转到你的产品内部后,我们就需要通过 Engagement 这个指标,来看看用户和我们产品内容和功能的交互度如何?EngagementEngagement 并不是指一个具体的度量,它是一系列衡量用户在营销活动中参与程度的指标集合,即用户在产品中和产品内容和功能的交互程度。我们可以这样理解它,它用以衡量流量产生之后和最终发生转化之前的用户行为和过程。先来看标准意义的 Engagement 指标,主要指跳出率、停留时长和页面访问深度三个指标的综合考量。我们可以看到,这些标准意义的指标,还不足以涵盖更为具体的用户行为分析需求。比如,一个网站有一些更为重要的希望用户完成的用户行为,注册或登录、申请试用、或是把商品加入购物车,其中注册或登录、申请试用是 Call to Action 行为,那么这些行为的渠道来源数据是能够采到的,但是加入购物车就不一样了,这个行为是用户登录后的行为,登录前后的行为如何关联起来,用户行为数据如何和后端业务数据打通,真正实现渠道与业务相匹配呢?。如果你不能把登录前和登录后的行为标识为一个用户,那么分析的意义就荡然无存了。有关如何把登录前后的行为关联起来可以参阅这篇文档。标准意义的 Engagement 指标反映了用户对于营销内容和产品的感兴趣程度,而按照业务定义的 Engagement 指标 则反映了影响用户最终发生转化的各种因素。另外从用户和产品的交互过程中,会产生大量的用户行为数据,我们可以从用户行为上详细了解到了用户的一些行为特点,也就是我们常说的用户画像,比如用户经常浏览电器类产品,且浏览次数大于5次,说明这批用户目前在关注电器信息,那么我们就可以把这部分人群捞出来,打上标签,针对这部分人群作为重点投放的广告人群,开始下一轮精准投放,这样就形成了一个数据营销的良性循环。Conversion提起转化率,漏斗模型是市场和运营最为熟悉的方法,一般会按照“点击推广链接--&浏览落地页--&有效咨询--&注册--&购买”类似的过程来做每一个转化步骤,从而快速定位到哪里出现了问题。但是这个模型在实际操作过程中是有两个主要问题的。首先,转化漏斗需要全流程的监控数据,但这些数据很难全部准确的获取。要想准确获取这些数据,我们需要一个好的数据模型来定义每一个步骤,每一个步骤定义好后,我们还要考虑这几个步骤的用户如何贯通起来,即如何让用户一层层的漏下去?我们注意到从注册前到购买的过程是完全割裂的,因为注册前是匿名用户,注册后产生的购买是真实用户,如何将注册前和注册后的行为关联起来就显得很重要,它和上述 Engagement 指标讲解时所采取的方案是一样的,可以参阅这篇文档。另外对于一些需要转化周期的行业,比如互联网金融、在线教育、医疗等行业,消费者有很长的决策周期,但是从市场现有的漏斗模型来说,因为漏斗转化是基于会话的,转化周期只有30分钟左右,也就是此时一般只能实时统计到有效咨询这个层级,这就削弱了这个漏斗模型的价值。既然这个问题存在了就一定有解决方案,如果这个转化周期能根据自己的业务情况自定义呢?比如设置为3天或者7天,那么这个问题就能很轻易解决和追踪了。关于如何解决,有兴趣的可以参阅这篇文档。其次,这个转化漏斗的各个步骤,都是大过程,每个步骤间都有转化和流失,因为每个步骤间用户还会发生一系列的行为,这些很细微的行为导致了最终的转化和流失,所以我们需要结合用户行为序列和漏斗模型来共同完成此转化过程的分析。购买后阶段用户第一次购买后,我们会关心他是否会再次购买,是不是在我们平台上留存下来了,以及流失率怎么样?对于复购和流失的优化,那就是另外一个课题了,如何通过数据优化产品和运营,可以作为下个主题来探讨。215 条评论分享收藏感谢收起

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