电商零售和生活服务还可以这么玩？

胜己半子 2023-07-22 02:31:56

周六的21点回了以为是最后一封的邮件，工位上犹豫了几秒钟，最后还是拿起了电脑跨进了电梯，拿起手机点了个外卖，在每日优鲜买了水果，在京东上买了211时效的一箱无糖可乐，最后戴上了耳机终于进入了自己的世界，自由穿梭在游戏、抖音、热搜。伴随着”谢谢”和间隔20分钟后的”谢谢”，一个人拎着外卖和水果回”家”了……

在初期，通过产品、运营、营销等方法培养出用户心智：一想到什么就想到你的产品。如果你问那些网上买东西的人，什么是电商零售，什么是本地生活？大部分老百姓估计会一脸懵逼，也许最多能知道淘宝能买一切，要想快去京东，点外卖用美团……

而产品服务不停的升级，如近期支付宝全面升级，从金融支付平台全面升级为数字生活开放平台，将更加注重生活服务，计划未来三年让4000万线下商家登上支付宝，这直接受到竞争威胁的就是美团点评。那么在用户心智也随之升级。

目前无论是电商零售或本地生活服务早已都进入到了红海阶段，市场红利逐步消减，行业增速在下滑，尤其是本地服务。经过”闭门造车”式的思考发现，无论是美团还是阿里，尤其是电商起家的阿里，其电商零售和本地生活服务是割裂的，或目前来看关联很少。比起纯电商零售或纯本地生活服务的模式，有没有更好的方式呢？

作者认为：电商零售和本地生活服务融合必将是未来的趋势。那么当本地生活服务与电商零售撞上了，能碰撞出什么火花呢？今天我们一起来聊聊。

01 场景化的唤起消费正在且必然成为主流

现在已过了商品供给短缺、依赖用户主动搜寻的购物时代，而是唤起式的消费行为，目前这已经成为主流的模式，千人千面、实时计算为用户提供当前最想要的商品，而且这个比重会越来越多。那么如何唤起呢？

举个例子，网络流行的经典案例：啤酒为什么会和尿不湿放一起？
这个现象最开始是在美国的沃尔玛超市当中出现的。超市的管理人员分析销售数据时发现了一个令人难以理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布湿”这两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。

经过后续调查他们发现，这种现象大多出现在年轻的父亲身上。在有婴儿的美国家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布湿。父亲在购买尿布湿的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这就出现了啤酒与尿布湿这两件看上去不相干的商品经常被放入同一个购物篮的现象。

当然“啤酒与尿布湿”的故事最终也是有理论依据：

1993 年美国学者 Agrawal 通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。

从数学及计算机算法角度他提出了商品关联关系的计算方法——Aprior 算法。该算法在20世纪 90年代被引入沃尔玛 POS 机数据分析中，并最终取得了成功。

而到了互联网时代，此种做法被引入到了电商零售。

第一，SKU的平行关联

例如，现在大家在电商购物的时候，应该会发现：如果买了个牙膏牙刷，那么在很多页面都给你推牙桶或牙齿美白等产品，这个时候再配上促销，大概率转化比较高。

如果从电商产品视角来来看，核心初衷为：

1）对公司而言

直接提高客单价，提高库存周转效率，尽快抹平用户获取成本。

2）对用户而言

带来更好的体验，让用户觉得很贴心，留存并推荐的可能增大。

目前这种作者暂且定义为”SKU的平行关联”，也就是大都属于同一大领域内的商品关联推荐，目前这是电商平台的主流做法。

第二，SKU的实与虚的关联

举个例子，现在大家在电商购物的时候，应该会发现：如果买了个电子产品，那么会有配套的各种增值服务供你选择，如质保服务、延保服务、碎屏险服务等。

目前这种作者暂且定义为”SKU的实与虚的关联”，也就是都是针对实物商品的虚拟增值服务，虚拟的商品运营成本低，整体利润极高，目前大的电商平台都有专门的增值服务团队，自营或者引入第三方专业公司提供增值服务，目前正在加大引入更多的虚拟服务。

第三，SKU的线上线下关联

目前本地生活或电商零售更多集中在交易端的营销数字化、商品数字等化，但这远远不够。那么，未来的增长空间在哪里，它又会朝着什么方向发展？

场景1：实物零售和本地生活服务的结合。

举个例子，电商倒流本地生活服务。

当你在电商平台买了一个奢侈品，那么电商平台就可以直接推荐你本地附近的奢侈品保养服务。

举个例子，本地生活服务倒流电商。

当你在线下饭店享受美食的时候，店家可以直接推荐你相关食材产品，如生鲜肉蛋等，店家可以拿到更低的折扣给到消费者，还可以得到交易佣金，可以理解为依托于情境的分销，不在简单的只有朋友圈分销。于是用户第二天收到了原材料，开始了自己烹饪生涯。

场景2：O2O电商和本地生活模式的结合

举个例子，当你在晚上看球赛时，正缺少一些花生、鸭脖子等零食，只需要想叫夜宵那样下单，不到1小时内就能送货上门；比如，你在公司马上要搞一个茶话会，需要很多零食，无需出门购买，只需要在外卖平台上下单，很快就能送上门等等。对于用户来说，零食是一种冲动的购买品类，也是和场景最关联的品类。很多时候，用户可能不会提前囤好货，只有在哪个场景下才想到要吃零食。这决定了购买零食很多时候是比较急需的，这和餐饮外卖是比较像的。

小结

如果仅仅在交易端的变革是远远不够的，但其实交易端的实施空间，取决于B端供给能力模型的提升。所以最需要供给侧改革的，是尤其本地服务是最需要供给侧改革的。如餐饮业不一样，根据消费者的不同，学生、白领还是是周边的居民，商家可以把生产资料快速组织成不一样的商品。

正是看到B端改造的重要性，各大平台都在积极赋能商户，利用技术能力、数据资源，以及完整的生态支持，对原来零散的、传统的生活服务业进行数字化改造，供应链服务等系列方式助力商家发展。

02 回归本质用户和交易模型

最近在看俞军的产品方法论，正好结合上述案例，写下心得和笔记。

第一，用户模型

用户模型除了常见的用户属性维度，跟应该关注用户价值维度。产品的用户价值是由买方(或使用者)的主观效用评价来定义的。用户以这个主观评价为参照物，来预判损益和决定是否交易(是否执行一项行为)。人类的主观意识千差万别，还受情境变量的深度影响，产品的功能和属性本身都只是交换媒介，用户从产品获得和感知的，只是一组效用，且对这些效用的评估有个体差异和情境差异。

无论客观上的产品有怎样的物理属性、设计属性、经营属性，用户感知到什么它就是什么，用户的主观认知是什么它就是什么，所以从这个角度来看，用户感知到的价值才是用户价值。用户价值具备认知依存、情境依存、经验反馈演化三个特性。

认知依存

是指用户的认知决定了他的偏好，比如喜欢喝酒还是喝咖啡，喜欢减肥还是吃垃圾食品，喜欢小孩在中国上大学还是出国留学，喜欢把钱都花光还是存起来。

情境依存

有情境才有用户，脱离情境就没有用户。人的意识和行为不是数学这样的形式科学，数学可以抽象到脱离任何情境，而用户的行为是情境依存的，偏好不变的人在不同情境下的行为不同。比如说你特别爱吃，喜欢吃得饱饱的，但是当你在沙漠里，只有一个馒头，还要走三天才能出去时，你也会省着吃。这时候你的偏好并没有变化，但是有了新的约束条件，这就是情境依存。

经验反馈

用户价值也具有经验反馈演化的特性，是变化的。用户总是变化的，所以产品也要跟着变化。人、制度、技术是永恒演化的，演化的结果就是相对价格的变化。

书中关于用户行为机制的背后分析写到：

在行为发生前，用户通常会接受一个情境的刺激，这个情境的刺激会调用偏好和认知函数，产生一个主观期望效用，促使用户产生相应的行为，即追逐这个预期的效用。而行为会产生某个结果，这个结果又会成为经验，影响偏好和认知函数，从而可能对用户的下一次行为产生影响。

举个例子，望梅止渴。梅子酸，人在口渴的情况下谈论到梅子，会口生唾液，从而产生止渴的作用。这里，用户的认知和偏好函数里包含了对梅子的认知，也就是他们知道梅子是酸的，“口渴+谈论梅子”是一个情境，那么用户在这个情境刺激下，会产生一个期望效用——吃梅子，可能认为吃梅子可以解渴，从而产生行为驱动，比如想办法向前行军，去找梅子。

但是，如果用户对梅子没有认知，从来没吃过，没见过，也没听说过，那么即便有“口渴+谈论梅子”的情境刺激，用户也不会产生吃梅子的期望效用。

再假如，如果他们接下来吃到的梅子是涩的或者苦的，那么这个结果就会形成新的经验，使用户对梅子的认知产生变化，进而形成新的偏好，那么下次受到类似情境的刺激时，用户可能会修正自己的期望效用，从而可能产生不一样的行为。(也可能需要多次经验的累积才能修正认知和偏好函数)

产品经理，产品经理网站

关于用户行为机制的背后分析

第二，交易模型

举个例子，用上面的图和上文中电商和本地生活服务融合的例子说明交易模型：

据了解，良品铺子和饿了么实现了将O2O与外卖平台的结合，将本地生活带入到了新零售的版图中，其核心内核和新零售是一致的，那就是利用一切可以利用的线上和线下设施，将线上（外卖平台）和线下（实体店、线下配送员等）打通，实现极致的体验（1小时送达）。借助这种融合，良品铺子的线上和线下打通了，电商和外卖平台打通了，零食在其中高效流动，新零售也打开了未来拓展的想象空间。

第一，认知和偏好

经过多年的洗礼，用户的初始认知和偏好：