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                線下流量如何依靠小程序盤活
                線█下流量如何依靠小程序盤活
                   點擊數:198  更新時間:2017-2-6 10:08:22
                  新的一年來臨,移動互聯網會給我們生活帶來什麽樣的改變?微信小程序是否真的能夠帶給我們一個不一樣的生活?
                  過去十年,線上渠道因其傳播快捷、打破了區域的限制,讓我們生活得更加便利,同時也▓給傳統線下商家帶來了巨大的沖擊。PC 時代,線上和線下界限分明,你坐在電腦前,就是在線上;而在移動互聯網時代,智能手機打破了線上線下界限,只要一機在手,我們既在線上,也在線下。
                  十年過去了,原來便宜的線上流量變得昂貴。線上越來越多讓人眼花繚亂的產品,依賴天花亂墜的廣告和令人膛目結舌的優惠,以圖吸引用戶掏錢。
                  但線上購買的產品,質量參差不齊。這不僅讓人難以甄別,也讓購買時的體驗變得糟糕。據說,現在線上賣的是圖片,而不是產品。移動互聯網▓之前的線下流量價值大幅降低,這個從實體店經營越來越難可窺一二。線下實體店過往局限於物理空間的限制,只能在特定的場所售賣有限產品,這讓線下的流量在白白地流失掉。
                  微信小程序,或許能夠讓這些閑置流量充分利用起來,從而改變我們的生活方式。那麽,小程序如何應用到線下場景中?我們今天以桶裝水為例,探討一下微信小程序的適用場景。
                  尋找並盤活優質的線下閑置流量
                  桶裝水是一個優質的線下閑置流量。它不僅是剛需,還有固定使用頻率,而且每個城市都有不同的成熟的配送渠道。對用戶來說,這種服務有很強的可信度,畢竟是每天都是要喝進身體的水,肯定是對比選擇過的。
                  目前有些桶裝水是可▓以通過服務號來進行訂購的,但在我看來,服務號或許不能提供最好的體驗,微信小程序才可以。我家用的桶裝水雖然提供了關註服務號訂購的功能,但對於我來說,我不習慣「掃桶上的碼,再關註一個公眾號才能進行訂購」這樣的模式。所以盡管他們每次都提醒我關註服務號可以訂水,我每次依然都會選擇打電話來訂水。如果桶裝水上的二維碼不是指向一個服務號,而是一個小程序,而且只需要掃碼即可立刻下單,我更願意嘗試這個體驗。
                  通過這樣一個剛需性的場景,就可以培養出用戶使用這個小程序的習慣。
                  當培養好用戶掃碼下單這個習慣後,終於邁出了突破性的一步,線下的流量和線上的小程序通過微信連接起來了。當然,不要一下子就把步子邁的太大。剛█開始的時候,就讓小程序只做這一件事,幫用戶提高效率,做到與用戶預期一致。這樣做,也降低了客服和話費成本。一旦用戶習慣培養起來後,這部分閑置的流量就被盤活了。
                  尋找到與場景匹配的產品
                  這是最關鍵的一步。做了這麽多事情,目標當然不能僅是降低客服和話費成本了。其中一個思路是,有沒辦法可以在用戶購買桶裝水的時候,讓他多買一些東西?反正送一桶水是送,再送多一點東西,也不會增加太多的運費成本。選品這是一門專業的事情,我不擅長。買水這個場景,究竟是推銷一部 iPhone 給用戶好,還是推銷一袋白米好,這個當然需要專業▓的人去做。
                  所幸,從打造微信這個產品的經驗中,我知道這裏是可以有試錯的空間:通過差異化推薦來快速叠代了解到用戶的需求,通過小範圍嘗試來降低試錯成本。
                  選擇試錯樣本
                  桶裝水是區域性市場壟斷的產品,在第一步培養用戶習慣的過程中,我們不一定非要所有用戶都已經習慣了掃碼下單才去進行試錯。我們只要數據分析出一個小區、甚至一棟樓裏有固█定的用戶形成了習慣,我們就可以對這部分用戶進行嘗試了。
                  多▓樣化的試錯方式
                  我們可以對不同的用戶進行對比測試。例如,在用戶在掃碼支付完成後,對 A 用戶提示有新鮮海鮮限量購買,對 B 用戶提示有優惠券領取,對 C 用戶提示買一桶油送一▓桶水……這樣,既可以控制前期的庫存,又可以通過適當的營銷來吸引用戶,從而分析出用戶的喜好,還能把用戶的「掃碼訂購桶裝水」認知,改變成掃碼還可以購買其他商品。
                  大數據分析,智能化推薦
                  當品類逐漸豐富,用戶購買其他商品的行為逐漸增多,系統中就會記錄下大量用戶的購買數據。這時候,大數據分析和智能化推薦就有了用武之地了。系統可以根據不同用戶的消█費習慣,提供智能化預測,提高用戶的服務滿意度,提升庫存的效率。
                  以上只做了粗淺▓的探討,其間還有很多細節可以優化,而真正在做的時候,我們往往又會發現一些有趣的東西,靈活的去進行調整,才是最佳方案。最近在思考線下的一些閑置流量怎麽利用起來,如果你發現一些有趣的場景,也可以留言一起討論。

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