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一个人工智能新电商为啥能被10亿美元收购?

近年来,在总体购物环境不景气的大环境下,一类新兴的名为“订购电商”的在线零售业却异军突起,年增幅高达1000%。

初创公司包括BarkBox,Birchbox,Blue Apron,Harry's,OwlCrate,Trunk Club和Winc等。

每月邮寄的产品包含美容,时尚,食品,个人护理,宠物产品等等,价格在10美元到80美元之间,产品直达客户的门口。

日用消费品巨头联合利华在2016年7月份抢先收购了其中最著名的一个 - Dollar Shave Club,收购价达到了惊人的10亿美元,是其目前年收入的五倍。

这笔收购引发了公众对这些公司的兴趣,人们想要了解他们快速积聚人气的魔力以及其革命性的业务模式。

这些订购电商公司的优势在于极低的启动成本,无中间商环节, 直接面向消费者的销售模式以及稳定快速增长的收入来源等等。

这些公司对今天锱铢必较的消费者而言可谓福音。订购盒直接送到客户家中,大大节省了他们在商店里购物的时间和精力。

其次,这种订购模式经常可为客户省钱 - 盒中商品的总价值往往远超支付的月费。对客户而言,打开盒子经常会有意外惊喜 - 感觉就像每月收到特别的“圣诞礼物”。

例如,最受欢迎的YouTube美容大师Michelle Phan创立的ipsy发送名为Glam Bags的个性化美容盒,月费仅为10美元,深受用户好评。

Glam Bags中每个品牌包含五种豪华化妆品,让客户每月可以以极低风险和成本尝试不同的选择。

数据分析对于订购电商模式的成功至关重要。这些公司面临的最大挑战是客户流失。

如果公司可以准确地预测客户会喜欢什么 - 有时甚至比客户自己表达的更好 - 随着时间的推移算法可从客户不断变化的口味中学习,那么用户的忠诚度则会大大提高。

大多数公司要求新客户填写一份个人偏好资料,比如 Ipsy为新会员提供了一个“美容测验”,询问皮肤色调,眼睛和头发颜色以及喜爱的品牌。

这些信息充分保证了每个Glam Bag的独特性 - 每月有超过200种Glam Bags配置。

堪称基于AI的数据分析的最佳范例则是“个人造型服务”Stitch Fix。

这家位于旧金山的公司成立于2011年,拥有数以千计的个人造型师,旨在为职业女性(现在也包括男性)推荐服饰。这些顾客太忙,没时间购物或跟踪时装趋势。

他们每月给客户发送一个叫“Fix”的盒子,包含五套精心准备的服装和配饰。客户仅保留他们喜欢的,并将余下的退回。

该公司与其竞争对手的差异在于,它拥有一个大约60位数据科学家团队,利用ML算法来协助设计师仅选择客户可能保留的服饰。

当新客户注册时,她们需要填写一个相当详细的“风格简介”,询问他们的个性,身材类型,生活方式,预算,喜欢的风格,颜色,以至于他们想要突出或掩盖的身材特征。

此时款式预测算法则会通过客户的喜好自动生成推荐服饰。同时,他们也采用一系列其他人工智能算法跟踪客户对服务的满意度以及他们保留或退订服务的可能性。

有趣的是,这些算法从经验中学习,在每次与用户交互后变得更聪明,随着时间的推移做出更好的预测。

最终,客户会发现该服务已经成为她们不可或缺的“时尚顾问”,似乎比她们自己更了解自身的需求。

这些公司成功的最后秘诀是有效利用社交媒体营销。许多订购公司将他们的客户组织形成在线社区,他们可以提供有用的反馈,分享产品建议,吸收并协助新会员。

NatureBox提供每月健康小吃盒子,它有超过100种可能的选择,包括纯素,无乳,无坚果类,非转基因和无大豆等等。

订阅者在每个盒子中获得五个营养师批准的零食。 NatureBox目前在Twitter,Facebook,Instagram和Pinterest等各种网站上拥有超过100万的追随者,他们会定期参与比赛,分享食谱及心得。

据“今日美国”报道,大约50%的NatureBox成员曾在Facebook上分享他们的经验。

在线订购业务让人联想到西班牙时尚连锁Zara的成功。其业务模式基于从制造到零售的纵向整合。

这使得Zara能比其它竞争对手更快地将时尚从概念引入专卖店柜台。

某种意义上说那些成功的订购创业公司,如Ipsy,Graze和Stitch Fix,他们主推的“更好,更快,更便宜”的模式,可以说正是“Zara in a box”的翻版。

毫不奇怪,许多年轻的企业家和精明的风险投资家被美国及周边这个快速发展的市场所吸引。

最近,这些服务也渗透到了欧洲,其中包括Fairybox,Glossbox和Pink Box等公司。

即使是宝洁,沃尔玛,星巴克,阿迪达斯,梅西百货以及诺德斯特伦等行业巨头也可以通过收购或者通过自己的在线订购网点加盟。

对于想进入这个空间的企业,我们最后给出以下四个建议。

首先,选择正确的产品类别。在线订购广泛适用于如下两类商品:1)定期补充型,如食物,宠物护理产品,保健品或个人美容产品;2)“自我犒赏”型,如服装,书籍,首饰,雪茄,葡萄酒等。

第二,采纳最新的供应链技术和数据分析技术。

第三,为客户提供高水平个性化的服务。真正回归了客户为先的传统价值。

最后,通过社交媒体,建立互动良好,关系密切的网上社区。

原文出处:

http://sloanreview.mit.edu/article/using-analytics-and-ai-subscription-e-commerce-has-personalized-marketing-all-boxed-up/


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本文章由亮剑会提供,亮剑会是邹洪亮和胡曾剑联合创办的AI商业应用社群,致力于人工智能的商业化。


邹洪亮,电子商务资深顾问,拥有15年丰富的互联网一线操盘经验,曾任500彩票网(纽交所: WBAI)副总裁。移居加拿大后,创办Havlek咨询公司,为加拿大著名企业MEC、JYSK、Saje、Uniserve等提供云架构设计、大规模计算、商业智能分析等服务。


胡曾剑,Simon Fraser University 计算机博士,人工智能科学家,专长算法设计、运筹学、机器学习以及智能软件开发。现在美国著名能源交易服务公司The Energy Authority 任职Research Scientist,2014年作为首席架构师项目获得运筹学最高奖Edelman Prize 提名。


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