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場景數字化:構建場景驅動的發展模式

電商評論

2022年06月16日

  導語:大數據分析、人工智能等技術的發展,為場景構建提供了強有力的工具。因此,本文重點分析如何利用數字技術,實現場景的數字化,構建場景驅動的發展模式。

  場景在管理領域的應用起源于市場營銷。市場營銷中將場景定義為消費者日常生活與工作所處的情景。消費行為都是在特定的場景中進行的,場景助力消費者認知產品或服務。因此,消費者對產品或服務的認知與所處的場景有極強的關聯性,這啟發營銷人員基于場景化的思維,構建場景化的營銷方案,將產品與服務的賣點和消費者在特定場景下的需求相連接,更好地滿足消費者痛點,激發消費者的情感共鳴,滿足消費者在獨特場景產生的需求。持續的場景營銷,幫助銷售者和消費者之間建立良好的互動,形成消費者黏性和提升消費者忠誠度。

  場景營銷迎合了消費升級的大趨勢。在消費升級過程中,消費者的需求經歷了從基本消費到品質消費,從物質消費到精神消費,從顯性消費到隱形消費的轉變。消費升級導致消費者需求方向多樣化,消費行為更加注重感受,因此品牌方在進行營銷時,營銷方案需要考慮消費者在特定時間和空間下的行為和情感需求,采取對消費者侵入感最低的方式將產品與服務推送給他們,這也是場景營銷的精髓。

  場景營銷幫助大量產品獲取成功。例如農夫山泉為滿足消費者在運動中補充水分的需求,打造運動蓋瓶裝水。其獨特的瓶蓋設計,單手即可開蓋;蓋內的閥門設計確保只有瓶體受壓的情況下才會開啟;瓶蓋開啟狀態下,瓶體傾倒和倒置,瓶內水都不會流出。這種設計確保運動中的消費者也可以飲水,因此運動瓶蓋產品一經推出,迅速取得成功。營銷領域中的成功推動其他商業領域利用場景,例如金融行業推出場景金融,在線教育推出場景教育,物流領域推出場景化供應鏈解決方案等。

  消費領域的場景是消費者的篩選器和分流器。當前消費者需求呈現非常強的多樣性,導致企業難以把握需求,從而形成供給和需求的錯配。構建場景成為更好地把握消費者需求的工具。同一場景下,消費者需求具備相似性,因此,通過構建場景可以將具備相同需求的消費者篩選出來。在對消費者依照場景篩選后,即可以按照不同場景,將他們分流。對于分流后的消費者,企業可以為所有場景都提供獨特的產品,也可以聚焦于單一場景供給產品。

  場景界定了特定需求的邊界,從而設計更有針對性的營銷方案;實現從傳統營銷手段將消費者“拉向”產品或服務向將產品或服務“推向”消費者的轉變;針對性的滿足消費者需求可以幫助企業獲取更多的附加值;特定場景的挖掘可以創造需求。然而,場景的構建并非根據消費者所在情景即可以完成,場景包含消費者行為、體驗和情緒等多種維度,單憑消費者所處情景難以界定場景,因此需要借助于數字技術。大數據分析、人工智能等技術的發展,為場景構建提供了強有力的工具。因此,本文重點分析如何利用數字技術,實現場景的數字化,構建場景驅動的發展模式。

  基于人工智能構建消費場景

  消費場景是指直接面對消費者的場景,也是當前場景營銷發生的主要領域,例如前文所述場景營銷、場景金融、場景教育等都屬于消費場景。消費場景的數字化,主要基于大數據分析和人工智能技術。場景需求是高度個性化的,因此當前營銷通過構建用戶畫像實現場景營銷。大數據分析技術幫助營銷人員挖掘消費者更多的瞬間興趣內容并為此構建動態標簽,建立更加接近消費者處于“當時”場景中實時狀態的畫像,更動態化的用戶畫像可以確保營銷過程呈現的信息富有感情。人工智能技術可以更加細致地劃分場景,增加場景的粒度,呈現動態的場景,促進自動化的場景營銷實現。

  大數據分析與人工智能技術構建消費場景為傳統營銷方式配置了“眼睛”與“大腦”。“眼睛”利用各種埋點和傳感器被動地實時地獲取現場數據;“大腦”則分析實時、細粒度和現場的數據,發現數據間的關系,支持決策,二者結合將場景營銷數字化。

  基于大數據與人工智能技術獲取用戶信息,構建用戶畫像是場景構建中的常用手段。構建用戶畫像的第一步就是對數據進行標簽化處理。大數據與人工智能技術可以多渠道的采集信息,這些信息不僅包括傳統營銷可以采集到的結構化數據,更重要的是包括非結構化數據,例如語音,人臉等生物信息,移動軌跡等行為信息。數據采集后即可根據業務需求和應用場景梳理標簽指標體系。在人工智能參與的用戶畫像構建中,需要注意數據挖掘類標簽的建立。在標簽指標體系的基礎上,梳理數據/任務之間的關系,打通數據倉庫與各業務系統的接口,構建出畫像的邏輯框架。

  在邏輯框架基礎上,對用戶畫像進行產品化。用戶畫像產品化與應用需要畫像開發負責人與業務人員、技術開發人員對接特定場景下消費者的觸點以及滿足觸點的產品功能實現形式。該階段,需要根據具體業務場景設計解決方案,因此業務人員的參與尤為重要。用戶畫像開發過程中,數據人員關注數據表、數據之間的相關關系等;業務運營和客戶服務人員關注用戶的圈定,數據標簽的定義等工作;只有業務人員是畫像產品的真實用戶,他們應用畫像數據、畫像產品,滿足特定場景下的需求。例如,基于人臉識別的會員系統,攝像頭會收集消費者的各種信息,配合門店會員系統獲取消費者人口統計學信息,可以構建消費者畫像,但銷售人員依然在與消費建立現場聯系中發揮作用。當消費者走進門店,人臉識別技術識別其身份信息,根據其用戶畫像,系統向銷售人員推送會員經常購買的以及可能感興趣的推薦,銷售人員引導消費者購買商品。該系統在特定場景中能發揮更為高效的作用,例如當日是消費者生日,銷售人員可以為其贈送禮物,提升銷售效果。

  事實上,如何利用大數據分析與人工智能技術構建需求場景并開展營銷,在實踐中已有較多的成熟方案且已被廣大營銷人員所熟知,因此本文并不過多闡述本部分內容,而是將重點放在如何通過智能制造實現生產運營與場景需求的匹配。

  基于智能制造實現生產與場景需求的匹配

  場景的構建將消費者需求劃分為多個模塊或單元,因此需要不同的產品或服務滿足多樣化的需求。然而,當前制造業更傾向于規?;a,通過大批量制造降低成本,難以滿足場景化下的多樣性需求。因此,雖然當前場景化已經促使企業營銷發生巨大變革,但是在生產經營領域所起的影響尚不顯著。智能制造的發展,為場景化的理念擴散到企業生產運營提供契機?;谥悄苤圃斓钠髽I運營和戰略制定可以實現產品小批量的開發設計和生產制造,實現柔性供給,提供與場景相匹配的產品。

  根據肖靜華、謝康等對智能制造的闡述,實現戰略場景化的智能制造管理系統一般包含如下五個子系統(圖1),分別是:物理實體系統,主要是指企業用于生產運營的實體設備,包括生產設備,倉儲設備等,同時還包括安裝于設備端的數據收集裝置;虛擬模型系統,主要是指和物理實體系統完全對應的數字化模擬系統,包括對物理實體系統的完全模擬,同時還包括用于數據訓練以及場景模擬的人工智能和專家知識系統。映射與交互系統,主要是將物理實體轉變為虛擬模型并使其發生互動的系統,例如虛擬現實設備,工業機器人等設備。環境數據感知系統,主要是指企業收集環境數據,形成環境映射的系統,同時也包括處理環境數據的大數據分析和人工智能系統等;數據連接系統,是指前述四個子系統中所有的數據連接方式所構成的系統,包括連接物理實體與虛擬系統的5G,藍牙等設備,也包括系統內部的數據庫分布方式等。

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  這五套子系統之間互相協同,可以快速適應劇烈變化的環境,幫助企業快速實現產品設計與創新,改善運營流程,以滿足消費者的個性化和場景化需求。首先,環境數據感知系統外部環境數據,對數據進行分析獲取獨特的消費場景,或者發現未被滿足的場景需求。相比于消費品,工業品市場需求割裂更嚴重,市場信息不透明程度更深,導致供需雙方存在壁壘,環境數據感知系統可以構建平臺,收集需求信息。更為重要的是,環境數據感知系統根據需求的類型劃分場景,然后參與到用戶的產品設計,最終形成場景解決方案。例如,杭州麥科斯韋科技有限公司提供的“電機港”智能制造平臺,不只根據類型將用戶分類,例如電機使用企業、電機配套企業,還根據產品的使用場景對產品分類,例如新能源汽車驅動電機使用、電梯曳引機使用等場景,并為不同的場景構建解決方案。

  為了更好地滿足用戶需求,環境數據系統為用戶參與產品設計提供工具。然而,傳統的基于實物樣機的設計,生產流程效率低,成本高,虛擬模型系統通過虛擬系統進行仿真設計、構建數字樣機等,同時可以通過虛擬模型系統進行仿真生產,修正產品設計。這種模式下,節約了實物樣機生產設計中開模,物料等成本,多次訓練后的虛擬生產可以對數字樣品進行虛擬生產,預測產品的良品率等,也節約了物料成本。在將產品進行場景化后,產品種類繁多的情境下,成本節約效應尤為顯著。同時,虛擬模型系統可以同時支持多種產品的仿真設計和虛擬生產等,大幅提升了效率。這確保產品與快速變化的場景需求保持同步。

  仿真設計和虛擬生產還可以構建用戶和生產者之間的信任。在傳統的產品設計中,用戶見到以指標為主體的產品方案支付定金,但是這樣的產品方案一方面無法包含所有產品細節,另一方面存在信息泄露的風險。而在智能制造下,向用戶提供的仿真結果,包含大量的產品細節以及產品效果,同時由于系統的封閉性,不存在信息泄露的風險。這樣可以在用戶和生產者之間構建信任,這符合場景化中需要滿足用戶情感訴求的要求。

  對于產品原型,可以采取試銷售的方式,在產品未正式生產前通過互聯網進行銷售測試,環境數據感知系統收集消費者對產品的反應數據,在對消費者的行為數據進行分析,預測產品的銷售情況。根據產品銷售預測情況,可以制定是否生產新產品的決定。例如,韓都衣舍在完成產品設計后并不會馬上投入生產,而是將產品在淘寶官方店上線,消費者可以瀏覽、收藏產品,或者將產品加入購物車。韓都衣舍收集消費者的這些行為數據,并對數據處理,獲得一組包含27個維度的數據(除了前述瀏覽、收藏和架構等,還包括頁面停留時間等不易察覺的行為),對數據分析,可以預測消費者需求。根據預測的需求情況,將產品分為“爆款”、“旺款”、“平銷款”和“滯銷款”,并據此進行銷售,該方案準確率高達95%。特別是針對特定場景設計的款式,準確率更高,其針對肥胖女性設計的大碼款式,在測試中就顯示為“爆款”產品,正式上線后相關產品銷售額迅速突破千萬元人民幣。

  在預測產品銷售狀況,選擇預期銷售良好的產品進行生產。物理實體系統中的傳感器,邊緣設備等可實時監控生產過程,通過機器視覺等提升產品質量管理。但是在面向場景的生產中,智能制造發揮的重要作用之一是基于設計的采購。數據連接系統確保了產品全生命周期中信息共享與精確性,因此,在產品設計階段即可規劃原材料的采購,并根據試銷售的情況調整采購規劃,節約庫存成本,降低產品生產時原材料的浪費。確保了產品特征與場景需求相一致的同時也確保了產品產量與需求量一致。

  將上述過程融合或者選擇性應用,可以形成多種滿足場景化需求的運營模式,例如個性化定制,S2B2C(供應鏈對企業對消費者)等。個性化定制是將場景化發揮到極致的生產模式。在個性化定制中,消費者通過環境數據與制造企業互動,參與到產品設計,企業根據消費者提交的需求,以及在生產中積累的數據進一步改善消費者需求。虛擬模型系統按照客戶需求進行模塊化和個性的設計,縮短了產品設計周期。智能化的物理實體系統可以柔性選配產品,調整生產能力,將產品快速交付客戶。

  海爾集團的小微模式展示了S2B2C模式。在海爾這一大平臺上的許多小微項目的創立是基于需求場景建立的。例如智勝小微創立動機來源于一條“求大空間裝下我的年貨”的用戶意見,最終歸結出場景需求,在保持冰箱體積不變的情況下盡可能擴大內部使用體積。小帥影院的動機則是由用戶提出“有沒有真正能夠實現躺著看電視的產品”,歸納出躺著看電視的場景需求。因此可以將該模式下B2C的部分視為場景挖掘階段。在確定場景需求后,智勝小微改善原有的勻冷技術,通過仿真設計構建數字樣機,在設計過程中通過網絡協同平臺構建物料需求,在海爾智能車間制造。小帥影院的開發與生產采取同樣的流程,設計出圓形投影的數字研究,再利用海爾高效智能車間和供應鏈實現柔性供應。

  綜上,需求的場景化導致的需求多樣性與制造業追求大規模生產降低成本的模式存在天然的沖突,而智能制造可以通過環境數據感知系統進行場景分析與場景構建。虛擬模型系統將產品的設計虛擬化,降低了成本,仿真結果提升了客戶的信任,滿足客戶的情感訴求。物理實體系統實現調整生產能力,優化庫存。最終將生產能力與多樣化的場景需求實現匹配,為客戶提供滿足消費的需求。(作者李高勇系山東財經大學管理科學與工程學院副教授;劉露系山東財經大學管理科學與工程學院碩士研究生)

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來源:清華管理評論 作者:李高勇 劉露

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