什么使食品电商客户营销破局?

4月16日消息,2013年,食品电商迅速走红,以顺丰优选、本来生活网等为代表的新晋成为这一垂直领域的典型代表;,不少传统食品品牌分享电商蛋糕的愿望已越来越迫切。

但对于刚刚触碰线上的企业而言,如何运用技术手段赢得客户、管理客户,这些后来者却有着的思考。

一位生鲜食品电商副总裁指出,食品电商作为新生力量,在体量尚小的阶段,不同企业之间进行用户数据分享和交换尤为重要,对于的获取用户也更加有效。

传统食品电商数据封闭

相比传统领域庞大的数据库而言,电商企业非但微不足道,甚至难以撬动已有的线下客户资源。

一位线下知名食品品牌电商负责人在“思路网举办的第四期企业电子商务思路对接会——食品电商”中指出,虽然集团近几年来积累了数十万的用户基础量,但由于没有做二次开发,其用户数据并不能为电商所用。

“很多公司都把后台软件视作财务统计、报表的工具,而没有真正将其利用起来。这样的系统只能维护,再开发十分有限。”该电商负责人坦言,虽然公司使用了某国内传统知名厂商的软件,但在对接电商应用时却显得步履沉重。

另一部分食品品牌则在传统和电商业务采用了差异化的系统,造成彼此数据只能通过人工转换,效率低下。

在亿邦动力网接触的众多食品电商企业看来,多数传统品牌商对待管理系统和数据的态度均比较死板。电商部门虽然在尝试变革和创新,但在与企业沟通开放用户数据时,却屡遭闭门羹。

“传统企业对于信息管控非常严格,不轻易对外开放,即使是对同为企业内部的电商部门,也同样封闭。”该电商人士坦言,由于公司与电商业务间始终没有互联,只能被迫积累自己的用户数据。

据亿邦动力网了解,食品电商部门通常会通过各种活动,如积分兑换等形式,去抓核心客户,从而将集团的大数据库资导入到电商的小数据库中。

但由于部分企业在传统业务上马多套系统,致使电商部门即使能够获取用户数据,也仅仅是零敲碎打,难成体系。

“尤其是在跟分销商(经销商)拿数据时,会触动线下的利益。而跟大电商平台谈活动,一不小心,数据非但无法转换过来,反倒容易把自己的数据导入给平台方。”上述电商负责人表示,此前和北京某大型电商平台洽谈时,就曾有过这样的遭遇。

门户做食品电商有数据无用户

相比传统食品行业闭门造车,互联网公司开辟电商业务则更具开放色彩,但令其困扰的则是难以挖掘到匹配的用户。

“我们不缺用户,如何抓到终端用户是个问题。”某门户网站员工向亿邦动力网透露,公司为了更好地实现流量变现,已开始通过电商渠道绑定中高端网购人群,并于近期上线了保健品电商平台。

该人士指出,公司成立了大数据研发部门,依靠门户平台,对各个频道去做用户数据挖掘;,借助广告投放系统,可以将数据定位到省市区县的用户。这些数据会定期提醒电商部门,针对某些分析过的用户浏览习惯、行为轨迹进行营销,但效果并不尽如人意。

“保健品用户的特质是,相信它(效果)的人非常信,不信的人则很难将其转化,,虽然我们网站上有大量的用户数据,但某些产品却不能实现营销。”据该人士介绍,为了推广某国内主打健身系保健品牌,特别针对网站体育频道的人群进行投放,结果却是体育频道的受众反而不喜欢运动。

“再比如,很多人一位减肥产品女性用户会很多,但经过这一阶段的运营数据来看,实际上超过30%或40%都是男性用户。”

该电商人士介绍,目前,公司为了过滤用户通过两个主线一是根据其购买频率、客单价、所在区域、感兴趣的产品等进行跟踪;另一种则是依靠客服,判断客户是否可以被营销。

但问题在于,更善于前端市场的互联网公司,在售后客服方面难以支撑人海战术,用户关怀上难以全程覆盖。

数据云分享或成趋势

显然,对于那些拥有庞大数据和实力雄厚的企业而言,用户营销并非艰难挑战。其核心在于获取会员的成色,以及服务质量能否匹配。

亿邦动力网了解到,区别于3C、服装等较为成熟且大众的品类而言,食品电商更希望将自身定位为精致生活的代言人,其瞄准的客户群体也多为白领等中产阶层。

以顺丰优选为例,其7000多个SKU中,80%以上均为进口产品,并采用产地直采的模式,全程冷链供应。这对于多数电商而言是具有门槛高度的。

“面对这样的人群,如何稳定住客户至关重要。我们要关注用户流失和沉睡背后的原因,而不是贸然利用系统做用户营销。”某生鲜食品B2C负责人直言,只有在会员管理上,提供客户“蹦一蹦”就可企及的服务级别,才能获取真正懂得“尊贵”的用户。而搞低价促销、无偿优惠等活动,只会造成流量高峰后客户迅速流失的虚假繁荣。

该人士还指出,鉴于目前国内食品电商均处在起步阶段,量级尚小,所获取的用户数据也十分有限,亟须加强企业与企业之间的数据开放与交换。

“单独一个公司的数据是不能把所有用户行为分析清楚的,与其独享,不如把小数据开放,拿出去交换。把没有精力去做、边缘接口的数据都外包,只留下核心的自己研发。”该人士还向亿邦动力网表示,用户资源虽然宝贵,但仅通过历史数据来预测销售显然存在局限性,而假设可以通过别人的历史数据来预测自身未来阶段的行为,则可以把各个数据孤岛进行关联。

“以亚马逊为例,它可以做到根据验孕棒、防辐射服的购买数据,去制定奶粉营销计划,这些数据分析显然是各业务线的交织、共享下完成的。”

,对于用户数据交换和分享,不少电商平台仍存有顾虑。一位乳制品电商负责人坦言,数据合作的对象一定要有背书,以规避破坏性创新者用“垃圾数据”交换别人的高质量数据。另一方面,在数据的对接上,要依靠一定的技术手段,且总量够大,如果仅是单纯两个数据孤岛之间的简单交换,发挥的效力仍然有限。

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