网络研讨会亮点：COVID-19 期间的在线零售
已发表: 2022-07-064 月 30 日，Particular Audience 在 COVID-19 期间举办了一场关于零售的网络研讨会，特别是关于公司如何适应后 Covid 世界中快速变化的消费者行为的三项规则。
我们相信，随着经济困难和对拥挤空间的持续厌恶，这种流行病的影响将持续一段时间。 我们知道因全球金融危机 (GFC) 和 SARS 爆发而陷入困境的行为——零售商必须再次做出相应的计划。
以往的经济衰退表明，满足客户需求是过滤投资决策、减少表现不佳资产支出以及增加研发和营销支出的一种手段，这一点至关重要。 这方面的最佳平衡将使公司能够更好地定位自己向前发展。
但是什么是最佳的，机器学习如何提供帮助？
我们着眼于以往经济低迷时期的消费者趋势和企业战略，并提出了在数字优先市场中蓬勃发展的三项规则。
消费趋势
在全球金融危机期间，实体零售的收缩比在线零售多 35%。 这一次的数字将更加极端。
首次在线购买者正在购买某些产品，而且现在每周都有更多的不常购买者这样做。
电子商务蓬勃发展，实体店关门，更多人上网。 即使商店开始重新营业，他们的角色也发生了变化。 人们将厌恶拥挤的地方，在商店完成的在线订单将成为新常态。
蓬勃发展的公司
消费者的习惯将在这段不确定的时期之后长期存在，这意味着公司必须适应。 聪明的企业现在正在建立或深化他们的立足点。
然而，这并不像制定单纯的削减成本活动那么简单。
在经济低迷时期明智地投资于增长的以促销为重点的公司最终比那些仅仅削减成本的公司表现得更好。
研究证明，利用客户的进步公司需要掌握在削减成本以求生存与明智投资以实现明天增长之间的微妙平衡，这将在经济衰退期间和摆脱衰退期间实现增长最大化。
下图查看了《哈佛商业评论》的数据，涵盖了 3 次经济衰退中的 4,700 家公司，以展示经济衰退后仅专注于促进的公司和进步型公司的业绩差异。
这是一个真实世界的例子：
2000 年经济衰退期间
资料来源：https://hbr.org/2010/03/roaring-out-of-recession
改变你的心态
实体零售商受到物理限制，造成了稀缺心态。 库存是根据有限的货架空间选择的，每个库存项目都需要在高客流量的租金区域中赚取收益。 加上维修步入式的费用。 商品种类有限，库存深度导致频繁缺货。
零售商在线销售的机会在于库存无限数量和种类的产品的能力。
在线可用的数据让零售商能够在分类多样性、长尾定价策略和机器学习方面获得智能，从而直观地为每个不同的客户过滤相关商品。 最终的客户满意度。
如果您有 100 万客户，则需要 100 万家商店。 这在网上是可能的。
Netflix、亚马逊和 Spotify 是世界上一些最伟大的公司，因为他们正是这样做的，他们掌握了“长尾”。 时任《连线》杂志编辑的克里斯·安德森（Chris Anderson）早在 2004 年就指出了这一点。然而，许多零售商仍在接受这一趋势，COVID-19 加速了电子商务的未来，迫使人们发出最后通牒，要么现在就适应，要么面临降级到历史图书。
总的来说，在线销售的长尾商品可以推动实体店最畅销商品的销量增加一倍以上。 长尾满足更多需求、利基和口味，从而增加了转化的几率。
通过利用长尾，我们解释了零售商如何始终如一地满足需求并在网上蓬勃发展。
三个规则
在 COVID-19 期间，有三项规则可指导零售商增加对在线的关注。
规则 #1 -让一切可用
（项目可用性和库存可用性）
- 在线数据对于改善在线到店内旅程的体验非常有价值。 Covid 之前 87% 的购物旅程是从网上开始的，现在甚至更高。 这种特定于项目的需求数据在黄金中是值得的。
- 在线商品交互数据可以本地化和逐项列出（细化到属性或实用程序级别），以优化库存分配、库存深度计划和始终满足客户需求的商品可用性。
- 后 Covid 零售将保持在线作为卓越的店面。 自封锁开始以来，在线购买、店内取货已经增加了 60%，人们不会很快回到拥挤的地方——他们与商店的关系已经发生了变化。 确保特定商店的相关库存将减少履行时间并避免因缺货而造成的销售损失。
规则 #2 -明智地定价
（通过智能和动态定价增加销售额、手头现金和收益）
- 选择 SKU 级别的定价智能而不是一揽子折扣。 了解商品受欢迎程度、库存水平、竞争对手定价和利润要求，以开发动态定价模型。
- 以较低的价格将客户拉下长尾，长尾商品的成本更低，因此您可以收取更少的费用，同时利用降价销售机会。
- 大多数长尾商品在商店中不可用，因此渠道冲突减少。
规则 #3 -帮我找到它
（项目发现和客户满意度）
- 伟大的长尾企业可以引导消费者跟随他们的好恶。
- 正如较低的价格可以吸引长尾客户一样，推荐引擎也会将他们推向他们可能找不到的产品。
- 不要忘记创新的搜索方法，例如具有照片功能的计算机视觉搜索。
简而言之
电子商务的未来是光明的，但在 COVID-19 之后，可自由支配的支出因经济前景黯淡而面临压力。
GFC、SARS 和现在的 COVID-19 趋势为我们提供了帮助零售商提前计划和抵御危机的知识。 充分利用在线零售将是在这次低迷时期获得市场份额的关键。
提升客户体验是蓬勃发展的关键。 所以：
- 在有需求的地方提供东西。
- 利用动态定价模型来最大化销量。
- 帮助客户找到他们正在寻找的产品，并知道何时用类似的商品替换不可用的商品。
拥有少量产品目录的零售商可以将这些规则应用于他们现有的销售活动； 随着大型零售商变得越来越困难，所有这些都可以通过 Particular Audience 的机器学习技术准确、大规模地完成。 与您的客户经理联系以了解更多信息或发送电子邮件至 Langton McCombe。
