在双12前夕，我们来到武汉与良品辅子进行了拜访。在新零售大潮涌现的今天，零售企业如何利用数据化进行营销是一个大命题。

没有用户行为的数据化和更多维度的数据节点，那么利用数据化营销进行个性化营销是不大可能实现的。

新消费时代，90后用户越来越个性化，也越来越具有鲜明消费主张，所以这也就越来越需要发挥更多维度的数据来进行精准的数据营销。

良品铺子这家武汉本土的新零售品牌显然也需要更多工具的辅助来帮助其更好的在新零售时代打通线上、线下的业务体系。

新零售时代，多层次、多行为、多标签的用户数据对于现在的零售商越来越重要，但是另一方面，随着数据不断累积，如何打通数据关联性，构建多元用户的消费场景，利用场景驱动去主动挖掘用户的消费需求正在成为每个新零售商必须思考的问题。

新消费内参深度对话了 良品铺子莫俊数字化副总裁，与她深度畅聊了新零售时代良品铺子用数据做到对用户个性化营销。以下为良品铺子数字化副总裁莫俊口述：

用数据挖掘新场景来做新零售

口碑对于我们商家的价值其实在数据赋能和场景挖掘，主要依靠的是它的18大营销工具，这些工具能帮助我们对用户形成更有效的营销。

对客户的营销分为两部分，一部分是老客户，一部分是新客户。而口碑可以给我们提供精准的人群分类的工具，将人群分为白领、大学生、妈妈，从而实现精准营销。有了这样一个工具后，我们就能实现对客户的“精准打击”，从而减少对广告投放的浪费，过去之所以广告费用有浪费，是因为我们目标不明确，不精准。

只是实现用户的精准是不够的，还要通过数据的挖掘寻找用户的消费场景。良品铺子的全渠道能更快地验证精准营销的准确性。比如每天早晨9点到12点是一个消费场景，下午茶也可能是消费场景，周末我要去看电影也是一个场景，这些我们就需要利用数据去挖掘这些场景和良品铺子之间有什么关系。

坦率地说，目前还没有特别有效的方法去挖掘这些场景和零售消费之间的关系，但我可以依靠这个用户的行为去推算一些消费场景。比如我们基于地理位置数据推送这个用户在写字楼里待8个小时。

然后再通过地理位置推算他8小时之后如果还在这个写字楼说明他经常加班，所以这就是基于数据推算行为，依靠行为去与消费场景关联，然后再依靠这些场景去做一些深度的数据营销。

但在这里依然会有一个真问题，就是在这样的场景环境下比如下午三、四点、用户可能会有点饿，需要补充能量的时候，用户其实是有一个选择的，就是用户到底是选择良品铺子还是选择其他食品。

这里其实考验的就不是第一个层面如何找到目标用户的问题了，而是考验我们的产品和服务能不能满足它的需求。

在这中间我们也是非常需要数据给我们支持，因为我们需要用数据去识别用户，识别用户需求，而更重要的是去识别用户需求发生的时间，比如他具体的价值点、价值主张、价值需求。然后我们再去对它进行产品和服务的设计。

更进一步来说，我们也需要口碑这样的营销工具的帮助去把我们的资源，配到配到最适合他的人身上。

我们有两句话：一句话叫以物找人，以货找人。也就是说如果我有产品了，我想推荐给谁。

另外一个说法叫以人找货，就是说如果我有一个顾客在这里，他有很多需求，我们怎么样帮他配货、配服务。这两种逻辑，我们其实都在做尝试。而阿里口碑这边的数据服务很大程度上可以补强我们对用户这种全维度的认识的。

除了利用数据去挖掘用户的消费场景，我们还可以利用数据去优化我们的营销效率。对于我们做营销的人而言，我投资一笔钱进去，其实是需要谁会喜欢，谁不喜欢我这种营销方式的。对待我不喜欢的人，我得换一种方式，不能总用他（她）不喜欢的方式去触达她（他），我们需要能够有数据的评估和回传，从而可以识别出用户有没有看。

比如有没有买我的东西，有没有复购。这些有价值的数据累积之后，我们就可以基于数据累积去尝试各种的营销行为，再基于用户对各种营销行为去做反馈，这样日积月累，效果会非常厉害。

最后，我们之所以要去基于数据做营销，这样做得最重要的因素是因为用户变了，变得非常个性化、差异化。现在这个时代正在逐渐成为一个个人消费主权的时代。用户发生了很大变化，大众化的促销方式用户越来越不喜欢了，如果你给用户统一打8折的产品，他其实会很不喜欢，他会觉得，这个产品不是我想要的，你即使给我打折，也没有营销，所以未来正在向个性化营销进行转型。

如何用个性化实现千店千面？

从大众化转向个性化，我们的营销怎么转呢？最重要的是你要清晰地知道，营销转向个性化之后，不会再是所有人都会接受你的产品的时代了。所以我们要通过数据分层去更好的把有效的资源投到头部的20%客户身上。

你往往会发现头部20%的客户，占据了我们60%的销售额，因为你是我的头部客户，所以我会花更多时间和关注在你身上，因为你对我的贡献度大，而贡献度对我不大的用户，我可能就不会为他做个性化区隔和服务的，因为成本太高，回报太小。

这里可以举一个例子，比如你平时在良品铺子购买零食并不多，但是我把阿里口碑的数据标签调出来看，发现你是重度的零食用户。那我们就可以分析出原来可能是我们的产品没有做好，把你给得罪了，那就说明你未来潜力还有很多地方可以挖掘，然后可以给你更好的服务，打动你，转化你，让你成为我的忠诚顾客。

所以阿里口碑的数据，更多的扮演的是这个角色，他其实不能够帮我替代我做这个品类的用户的细分，但是他能够帮我教验我的很多品类细分和我的目标。他会用他的整体的数据来校验我这个事情。所以我们从阿里得到的一些赋能的工具，我们会应用起来，能够更好的跟我们的用户，进行沟通。

在实现个性化营销之后，就是实现物理店面的个性化，也就是依靠数据我们会把门店分成不同的类别，比如基于电影院、基于校园、基于核心商圈、基于社区其细分业态，然后我们会基于门店的分类去配货，这也就是店面的千人千面了。

新消费内参点评：

1 在这篇对话的最后，我们探讨了用户、场景的关系。我们聊到了未来门店的场景化会越来越重要，当用户进入门店空间的时候，门店本身拿什么留住用户，延长用户在门店的停留时长是所有品牌必须去思考的问题。未来是门店即内容、门店即场景，门店即入口，门店即媒介。

2 除了用户的数据，如何基于数据池去经营用户，变营销用户行为经营用户的行为是每个人需要思考的问题。良品铺子这家新零售公司，在线下门店是拥有巨大流量的，如何依靠口碑这样拥有丰富数据的平台去形成双向数据互动，将用户从单一的数据体系中“”找出来系统的进行经营是零售商家完成新零售赋能的核心之义。

3 线下线上的场景化越来越成为零售商们思考的问题。只有用用户场景去唤醒用户的消费需求，才能实现多次唤醒用户消费的可能性，扩展零售产品的使用场景，加强用户的黏性与互动。

责编：店小六